Effizienzsteigerung durch richtigen Data Lake Einsatz

Ein Data Lake bietet die Möglichkeit, grosse Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten effizient zu speichern und flexibel für diverse Analysemöglichkeiten zugänglich zu machen. Richtig gestaltet, kann ein Data Lake einer Organisation wertvolle Einblicke liefern und die Datenstrategie signifikant verbessern.

Typische Fehler beim Aufbau eines Data Lakes

Ein häufiger Fehler beim Aufbau eines Data Lakes ist der Mangel an klarer Datenstrategie und -Governance. Ohne ein festgelegtes Ziel und ohne Governance wird der Data Lake schnell zu einem „Daten-Sumpf“, in dem Daten unkontrolliert und ungenutzt verbleiben. Die Korrektur erfordert ein durchdachtes Konzept für die Datenverwaltung sowie klare Richtlinien, welche Datentypen gesammelt werden sollen und wie diese genutzt werden können.

Ein weiterer verbreiteter Fehler besteht in der unzureichenden Planung der Datenintegrationsprozesse. Oftmals werden bestehende Integrationswerkzeuge und -methoden auf den Data Lake übertragen, ohne zu berücksichtigen, dass ein konventioneller ETL-Prozess (Extract, Transform, Load) bei einem Data Lake nicht effektiv ist. Stattdessen sollte eine flexible, skalierbare Architektur gewählt werden, die Echtzeitintegration und -verarbeitung unterstützt.

Schliesslich wird häufig übersehen, wie wichtig die Zugänglichkeit und Nutzbarkeit der Daten innerhalb des Data Lakes ist. Ein Data Lake muss Daten für unterschiedliche Benutzergruppen bereitstellen können, vom Datenwissenschaftler bis hin zum Manager. Dies erfordert den Einsatz von geeigneten Datenkatalogen und Suchwerkzeugen, die helfen, die Daten zu finden und deren Relevanz zu beurteilen.

Handlungsanleitung für 14–30 Tage

• 1–3 Tage: Einführung und Zielsetzung

Beginnen Sie mit Workshops, um die spezifischen Geschäftsziele Ihres Data Lakes zu definieren. Identifizieren Sie dabei die wesentlichen Stakeholder und deren Anforderungen.

• 4–10 Tage: Planung und Architekturdesign

Entwickeln Sie eine vorläufige Architektur des Data Lakes, die Skalierbarkeit und Flexibilität berücksichtigt. Evaluieren und wählen Sie die benötigten Technologien und Plattformen aus, z. B. für Speicher, Datenverarbeitung und Analyse.

• 11–20 Tage: Datenstrategie und Governance entwickeln

Setzen Sie Standards für die Datenqualität und legen Sie Prinzipien für den Datenzugriff sowie Sicherheitsrichtlinien fest. Etablieren Sie ein Governance-Team, das diese Standards überwacht und kontinuierlich optimiert.

• 21–30 Tage: Pilotprojekt planen und durchführen

Starten Sie ein Pilotprojekt mit einem kleinen, aber umfangreichen Datensatz, um die Funktionalität der Architekturen und Prozesse zu testen. Nutzen Sie das Feedback, um Anpassungen vorzunehmen und den Data Lake zu optimieren, bevor Sie zum vollständigen Rollout übergehen.

Durch strukturierte Planung und Umsetzung dieser Schritte kann ein funktionaler und wertschöpfender Data Lake innerhalb eines Monats aufgebaut werden. Entscheidend ist eine fortlaufende Kontrolle und Anpassung der Strategie basierend auf gesammelten Erkenntnissen und sich wandelnden geschäftlichen Anforderungen.