Erfolgreicher Aufbau eines Data Lakes im Unternehmen

Kernaussage: Ein strukturierter Ansatz beim Aufbau eines Data Lakes kann Unternehmen helfen, die bestehende Datenvielfalt effizient zu nutzen und Wettbewerbsvorteile zu erzielen.

Der Aufbau eines Data Lakes kann für viele Unternehmen eine vielversprechende Möglichkeit darstellen, um die wachsende Flut an Daten besser zu bewältigen und sinnvoll zu nutzen. Ein Data Lake ermöglicht es, Rohdaten aus unterschiedlichen Quellen in ihrer nativen Form zu speichern und bei Bedarf in strukturierte Datenformate zu überführen. Für ein erfolgreiches Projekt ist es jedoch entscheidend, von Anfang an strategisch vorzugehen und typische Fehler zu vermeiden.

Typische Fehler beim Aufbau eines Data Lakes

1. Ungenügende klare Zielsetzung: Oftmals starten Unternehmen mit der Implementierung eines Data Lakes, ohne die konkreten Ziele klar zu formulieren. Dies führt dazu, dass die Daten chaotisch erfasst werden, was letztlich die Extraktion nutzbringender Erkenntnisse erschwert. Korrektur: Vor Projektbeginn sollten klare, messbare Ziele definiert werden. Dies können die Verbesserung der Kundenanalyse, die Optimierung von Betriebsprozessen oder die Entwicklung neuer Produkte sein. Diese Ziele sollten in direkter Verbindung mit der Unternehmensstrategie stehen.
2. Fehlende Datenqualität und Governance: Ein weiteres häufiges Problem ist die Vernachlässigung der Datenqualität und der Daten-Governance. Ohne Standards für die Datenverwaltung leidet die Zuverlässigkeit der Analysen, da ungenaue oder veraltete Daten integriert werden. Korrektur: Die Etablierung solider Governance-Prozesse ist unerlässlich. Dazu gehören einheitliche Datenformate, Metadatenmanagement und klare Verantwortlichkeiten für die Datenpflege.
3. Nicht skalierbare Infrastruktur: Zu Beginn des Projekts wird die Infrastruktur oft unzureichend skaliert, was zu Leistungsproblemen führt, wenn die Datenvolumen anwachsen. Korrektur: Zu Beginn sollte eine flexible, skalierbare Cloud-basierte Lösung in Betracht gezogen werden, die bei Bedarf einfach und kosteneffizient erweitert werden kann.

Handlungsanleitung für 14–30 Tage

Tag 1–7: Zielsetzung und Planung

• Definieren Sie die Hauptziele für den Data Lake und stellen Sie sicher, dass diese mit den Unternehmenszielen übereinstimmen.
• Identifizieren Sie die internen und externen Stakeholder sowie die wichtigsten Datenquellen.
• Erstellen Sie einen ersten Projektplan mit Meilensteinen und Ressourcenanforderungen.

Tag 8–14: Infrastruktur und Daten-Governance

• Wählen Sie eine geeignete Technologie-Plattform für die Data Lake-Infrastruktur, vorzugsweise eine skalierbare Cloud-Lösung.
• Entwickeln Sie einen Governance-Ansatz zur Sicherstellung der Datenqualität. Legen Sie Verantwortlichkeiten fest und entwickeln Sie Richtlinien zur Datenverwaltung.

Tag 15–21: Prototyping und Anpassung

• Starten Sie mit einem kleinen Prototypen, um die technische Machbarkeit und die initiale Architektur zu testen.
• Analysieren Sie erste Ergebnisse und nehmen Sie notwendige Anpassungen im Systemdesign vor.

Tag 22–30: Implementierung und Schulung

• Beginnen Sie mit der stufenweisen Implementierung des Data Lakes, beginnend mit den priorisierten Datenquellen.
• Schulen Sie alle relevanten Mitarbeiter im Umgang mit der neuen Umgebung und stellen Sie sicher, dass sie die Ziele und Prozesse verstehen.

Ein gut geplanter und umgesetzter Data Lake kann den Grundstein für den künftigen Erfolg in einer datengetriebenen Unternehmensumgebung legen. Vermeiden Sie typische Fehler, um die Wertschöpfung aus Ihren Daten zu maximieren.