Erfolgreicher Aufbau eines Data Lakes

Beim Aufbau eines Data Lakes birgt die Vielseitigkeit dieser Struktur sowohl Potenziale als auch Herausforderungen. Ein Data Lake ist ein zentralisiertes Repository, das die Speicherung strukturloser und strukturierter Daten in ihrem Ursprungsformat ermöglicht. Damit kann eine breite Palette an Analysen, unter anderem maschinelles Lernen und Big Data-Analysen, durchgeführt werden. Doch der Erfolg eines Data Lakes hängt von einigen kritischen Faktoren ab, die oft übersehen werden.

Typische Fehler beim Aufbau eines Data Lakes

Ein häufig gemachter Fehler ist die fehlende Governance. Ohne klare Richtlinien bezüglich Datenqualität, Sicherheit und Zugriffsrechte kann der Data Lake schnell in einen „Data Swamp“ verwandeln, in dem die Daten ungenutzt bleiben oder unzuverlässig sind. Um dies zu vermeiden, sollte von Beginn an eine umfassende Datenstrategie entwickelt werden, die klare Verantwortlichkeiten und Prozesse definiert. Diese Strategie muss sicherstellen, dass alle Datenquellen dokumentiert und deren Qualität regelmässig geprüft werden.

Ein weiterer Fehler besteht darin, den Data Lake als reinen Speicherort ohne Struktur zu betrachten. Dies kann zu einer ineffizienten und unübersichtlichen Datenlandschaft führen, die kaum Nutzen stiftet. Eine praktikable Lösung ist die Implementierung eines entsprechenden Metadatensystems, das die Verwaltung und Auffindbarkeit der Daten erleichtert. Dabei sollten Automatismen zur Kategorisierung und Kuration der Daten eingesetzt werden, um deren Nutzung nachhaltig zu gestalten.

Schliesslich sind Silo-Denken und mangelnde Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Abteilungen hinderlich. Oftmals wird der Data Lake zentralisiert eingerichtet, ohne dass sämtliche Stakeholder und Nutzergruppen einbezogen werden. Um diesen Fehler zu korrigieren, ist eine abteilungsübergreifende Zusammenarbeit vonnöten, bei der Anforderungen und Ziele aller Beteiligten berücksichtigt werden. Dies erfordert regelmässige Workshops und einen offenen Austausch über die Erwartungen an den Data Lake und dessen Funktionalitäten.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Initiale Planung (Tage 1–7): Beginnen Sie mit der Definition der Ziele Ihres Data Lakes. Klären Sie, welche Geschäftsanforderungen erfüllt werden sollen und wer die Hauptnutzer sind. Erstellen Sie ein kleines Projektteam mit einem Verantwortlichen für Datenstrategie und definieren Sie grundlegende Governance-Richtlinien.
2. Architektur und Technologieauswahl (Tage 8–14): Basierend auf den definierten Anforderungen und Zielen sollten Sie sich für eine Plattform entscheiden, die Ihren Bedürfnissen gerecht wird. Prüfen Sie verschiedene Anbieter auf Aspekte wie Skalierbarkeit, Kosteneffizienz und Integration in bestehende Infrastrukturen. Achten Sie darauf, dass die gewählte Technologie Metadatenmanagement und Sicherheitsmassnahmen unterstützt.
3. Pilotprojekt und Tests (Tage 15–21): Implementieren Sie eine erste Pilotversion des Data Lakes mit einem oder zwei ausgesuchten Datensätzen. Überprüfen Sie die Performance und die Benutzerfreundlichkeit, und testen Sie die definierten Governance-Prozesse in der Praxis.
4. Feedback und Anpassungen (Tage 22–30): Sammeln Sie Feedback von den Pilotnutzern und analysieren Sie die ersten Ergebnisse. Identifizieren Sie etwaige Schwachstellen oder Verbesserungsmöglichkeiten. Passen Sie gegebenenfalls Prozesse, Technologien oder die Datenstrategie an. Der Fokus sollte dabei nicht auf Perfektion, sondern auf kontinuierlicher Verbesserung und Anpassung liegen.

Durch klare Ziele, strukturierte Planungs- und Umsetzungsphasen sowie eine iterative Optimierung legen Sie das Fundament für einen erfolgreichen Data Lake, der Ihrem Unternehmen wertvolle Einsichten liefert.