Effiziente Planung für zukunftssichere Data Lakes
Ein Data Lake bietet Unternehmen die Möglichkeit, grosse Mengen an Daten in ihrem Rohzustand zu speichern und flexibel zu analysieren. Die Kernaussage lautet: Ein effizient aufgebauter Data Lake ermöglicht es, wertvolle Einsichten zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Beim Aufbau eines Data Lakes gilt es jedoch, einige weitverbreitete Fehler zu vermeiden.
Typische Fehler beim Aufbau eines Data Lakes
Ein häufiger Fehler ist das Ignorieren einer klaren Daten-Governance. Ohne klare Richtlinien zur Datenverwaltung verkommt der Data Lake leicht zu einem "Data Swamp", in dem Informationen unzugänglich und unorganisiert gespeichert werden. Es ist entscheidend, die Datenquellen zu katalogisieren und Metadaten zur Beschreibung und Klassifizierung der gespeicherten Informationen zu verwenden. Dies erleichtert die spätere Analyse und stellt sicher, dass die Daten auch tatsächlich genutzt werden können.
Ein weiterer Fehler ist die fehlende Integration in bestehende IT-Systeme. Ein in Isolation betriebener Data Lake verfehlt seinen Zweck. Für eine optimale Nutzung sollte der Data Lake nahtlos in die bestehende Unternehmens-IT integriert werden. Dies erleichtert die Zugänglichkeit zu den Daten und ermöglicht eine schnellere Umsetzung analytischer Projekte.
Schliesslich vernachlässigen viele Unternehmen die Skalierbarkeit ihres Data Lakes. In der Planungsphase sollte darauf geachtet werden, dass der Data Lake sowohl mit einem zunehmenden Datenvolumen als auch mit steigenden Analyseanforderungen mitwachsen kann. Vermeidung dieses Fehlers bedeutet, von Beginn an eine flexible und anpassbare Architektur zu wählen, die mit den Anforderungen des Unternehmens wächst.
Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage
In den ersten zwei Wochen sollte der Fokus auf der Planung und Strategieentwicklung liegen. Beginnen Sie mit einer detaillierten Bedarfsanalyse: Welche Datenquellen sollen integriert werden und welche Analysen sind geplant? Definieren Sie klare Ziele und den geschätzten Bedarf an Speicher- und Rechenressourcen. In dieser Phase sollten auch Sicherheits- und Governance-Richtlinien entwickelt werden, um die Integrität und den Schutz der Daten zu gewährleisten.
In der dritten Woche sollte mit der Implementierung erster Bausteine begonnen werden. Dazu gehört die Auswahl geeigneter Technologien und Tools, die den Anforderungen Ihrer Data-Lake-Strategie entsprechen. Beginnen Sie mit der Einrichtung der grundlegenden Infrastruktur, die zur Aufnahme von Daten aus den identifizierten Quellen notwendig ist. Stellen Sie sicher, dass Schnittstellen zu bestehenden IT-Systemen eingerichtet werden.
In der vierten Woche können erste Datenströme in den Data Lake eingebunden werden. Starten Sie mit Pilotprojekten, die es Ihnen ermöglichen, die Funktionalität und Skalierbarkeit Ihres Systems zu testen. Nutzen Sie diese Phase, um eventuelle Schwachstellen zu identifizieren und zu beheben. Durch gezielte Schulungen stellen Sie ausserdem sicher, dass Ihr Team den Data Lake effektiv nutzen kann.
Durch die Vermeidung häufiger Fehler und eine strukturierte Vorgehensweise stellen Sie sicher, dass Ihr Data Lake zu einem wertvollen Instrument für die datengestützte Entscheidungsfindung wird.