Effektive Planung für Data Lakes — Praxis — Praxis — Praxis — Praxis

Ein Data Lake ist eine skalierbare Speichermethode, die rohformatierte Daten in ihrem nativen Format aufnimmt, was die Flexibilität der Datennutzung erheblich erhöht. Für Unternehmen, die grosse Mengen unstrukturierter und strukturierter Daten verarbeiten möchten, erweist sich ein Data Lake oft als optimale Lösung. Dennoch ist der Aufbau eines effektiven Data Lakes ohne klar definierte Strategie mit Risiken verbunden. Die Kernaussage dieses Artikels lautet: Ein sorgfältig geplantes und durchdachtes Vorgehen verhindert typische Fehler und maximiert den Nutzen von Data Lakes.

Fehler bei der Datenorganisation

Eine der grössten Herausforderungen beim Aufbau eines Data Lakes besteht in der fehlerhaften Organisation der Daten. Häufig wird der Data Lake lediglich als eine Sammelstelle für alle möglichen Daten verstanden, ohne klare Struktur oder Metadatenverwaltung. Dies führt dazu, dass die gesammelten Daten schwer zu durchsuchen und zu analysieren sind. Der Schlüssel zur Lösung dieses Problems liegt in der Implementierung einer robusten Datenkatalogisierung. Dies umfasst den Einsatz von Metadaten-Management-Tools, die mittels automatisierter Prozesse Daten kategorisieren und für die Nutzer auffindbar machen.

Missachtung von Sicherheitsaspekten

Ein weiterer typischer Fehler ist die Vernachlässigung von Sicherheitsmassnahmen. Bei der Speicherung grosser Datenmengen in einem Data Lake besteht das Risiko eines unbefugten Zugriffs. Um dies zu vermeiden, sollten Unternehmen von Anfang an einen umfassenden Sicherheitsplan integrieren. Dazu zählen Zugriffsberechtigungen basierend auf Rollen, Datenverschlüsselung sowohl im Ruhezustand als auch während der Übertragung sowie regelmässige Sicherheitsaudits.

Mangelhafte Integration mit bestehenden Systemen

Oft wird auch die Integration des Data Lakes mit bereits existierenden Systemen vernachlässigt. Ist eine Integration ungenügend, werden die im Data Lake gespeicherten Daten nicht effizient genutzt, da sie schwer zugänglich oder nicht kompatibel mit anderen Datenplattformen sind. Daher sollte von Anfang an eine Strategie für die nahtlose Integration sämtlicher Informationssysteme und Softwarelösungen in Betracht gezogen werden. Anwendungsspezifische Schnittstellen und Konnektoren sind hier essenziell.

Handlungsanleitung für die ersten 30 Tage

1. Anforderungsanalyse (Tag 1-5): Beginnen Sie mit der Identifikation der genauen Anforderungen Ihres Unternehmens an den Data Lake. Dazu zählt die Bestimmung der Arten von Daten, die gespeichert werden müssen, und der Geschäftsprozesse, die von den Datenanalysen profitieren.
2. Planung der Infrastruktur (Tag 6-10): Wählen Sie eine geeignete technologiebasierte Lösung aus. Dies könnte eine Cloud-Option wie AWS, Azure oder Google Cloud Platform sein, die flexible und skalierbare Speicherlösungen bieten.
3. Metadaten-Strategie (Tag 11-15): Implementieren Sie eine Metadaten-Management-Lösung. Stellen Sie sicher, dass ein System implementiert wird, das Daten effizient katalogisiert und für die Nutzer auffindbar macht.
4. Sicherheitsmassnahmen (Tag 16-20): Entwickeln Sie ein starkes Sicherheitskonzept. Dies könnte den Einsatz von Verschlüsselung, Zugriffsrichtlinien und regelmässigen Überprüfungen umfassen.
5. Integration und Pilotversuch (Tag 21-30): Testen Sie die Integration des Data Lakes mit bestehenden Systemen und führen Sie einen Pilotversuch durch, um sicherzustellen, dass alle Aspekte wie geplant funktionieren. Passen Sie Ihre Strategie basierend auf dem Feedback aus diesem Versuchszyklus an.

Indem Sie diese Schritte befolgen, integrieren Sie den Data Lake als wertvolle Komponente in Ihre Datenstrategie, die Ihrem Unternehmen signifikante Wettbewerbsvorteile verschafft.