Ein Data Lake bietet Unternehmen die Möglichkeit, eine grosse Menge unstrukturierter und strukturierter Daten in ihrem rohen Format zu speichern. Diese Art der Datenhaltung ist besonders wertvoll für Unternehmen, die Daten aus verschiedenen Quellen sammeln und potenziell für künftige Analysen verwenden möchten. Doch beim Aufbau eines Data Lakes gibt es einige Stolpersteine, die häufig vorkommen und vermieden werden sollten.
Typische Fehler und deren Korrektur
- Fehlende klare Zielsetzung
Einer der häufigsten Fehler ist das Fehlen einer klaren Strategie oder Zielsetzung für den Data Lake. Ohne klare Ziele kann ein Data Lake schnell zu einer Datenhalde werden, in der es schwer ist, den wahren Wert der Daten zu erkennen und nutzbar zu machen. Um diesen Fehler zu vermeiden, ist es wichtig, im Vorfeld genau zu definieren, welche geschäftlichen Fragen der Data Lake beantworten soll und wie er zur strategischen Entscheidungsfindung beitragen kann.
- Unzureichendes Datenmanagement
Ein weiterer typischer Fehler ist ein unzureichendes Datenmanagement. Dies umfasst sowohl die Überwachung der Datenqualität als auch die Implementierung von Sicherheitsmassnahmen. Ohne angemessenes Datenmanagement können die im Data Lake gespeicherten Informationen unbrauchbar oder gar riskant werden. Unternehmen sollten von Beginn an robuste Managementprozesse einführen, die sicherstellen, dass die Daten aktuell, genau und sicher sind.
- Fehlende Integration mit bestehenden Systemen
Oft wird der Data Lake isoliert von anderen Systemen betrachtet, was zu einer schlechten Integration in die bestehende IT-Infrastruktur führt. Das erschwert die Nutzung der Daten für bestehende Anwendungen und Prozesse. Die Korrektur dieses Fehlers liegt in der sorgfältigen Planung der Systemarchitektur und der Sicherstellung der nahtlosen Integration des Data Lakes in die bestehende Umgebung.
Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage
In den kommenden Wochen sollten Unternehmen systematisch und pragmatisch vorgehen, um ihren Data Lake aufzubauen.
- Definieren Sie klare Ziele (1–3 Tage)
Beginnen Sie mit einem klaren Fokus, indem Sie die geschäftlichen Fragestellungen definieren, die mit dem Data Lake beantwortet werden sollen. Involvieren Sie dabei alle relevanten Stakeholder, um sicherzustellen, dass die Ziele den allgemeinen Unternehmensstrategien entsprechen.
- Durchführen eines Dateninventars (3–5 Tage)
Katalogisieren Sie die vorhandenen Datenquellen, um ein umfassendes Verständnis der Datenlandschaft zu erhalten. Dies ermöglicht es Ihnen, gezielt zu entscheiden, welche Daten in den Data Lake aufgenommen werden sollen.
- Design und Architektur planen (5–7 Tage)
Entwickeln Sie ein Architekturdesign, das nahtlos in Ihre bestehende IT-Infrastruktur integriert werden kann. Berücksichtigen Sie dabei auch die Anforderungen an Skalierbarkeit und Sicherheit.
- Implementierung von Datenmanagementprozessen (4–6 Tage)
Setzen Sie Richtlinien zur Datengovernance und Qualitätskontrolle um, um eine hohe Datenqualität und Compliance mit regulatorischen Anforderungen zu gewährleisten.
- Pilotprojekt starten (mind. 5 Tage)
Beginnen Sie mit einem kleinen Pilotprojekt, um den Data Lake unter realen Bedingungen zu testen. Dieser Schritt ist essenziell, um potenzielle Probleme frühzeitig zu identifizieren und zu beheben.
Durch die konsequente Einhaltung dieser Schritte wird es möglich, einen effizienten und nutzenbringenden Data Lake aufzubauen, der langfristig zur Wertschöpfung beiträgt.