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Der Data Lake ist das nächste große Ding im Datenmanagement und könnte die Art und Weise, wie Ihr Unternehmen Daten nutzt, revolutionieren. Mit dem Aufkommen von Big Data und Business Intelligence ist die Datenverwaltung zu einer immer komplexeren Aufgabe geworden. Der Versuch, jeden Aspekt der Unternehmensdaten effektiv zu verwalten, kann zeitaufwändig sein und hinterlässt oft Lücken in den Daten, die extrem kostspielig sein können.
Wenn Sie das Datenmanagement Ihres Unternehmens verbessern möchten, sollten Sie die Implementierung einer Data-Lake-Strategie in Betracht ziehen, um den Prozess zu vereinfachen und die Daten, die für fundierte Geschäftsentscheidungen benötigt werden, effektiver zu erfassen. Aber was genau sind Data Lakes? Und wie unterscheiden sie sich von anderen Ansätzen zur Datenspeicherung?
In diesem Artikel werden wir uns ansehen, was ein Data Lake ist, was Data Lakes einzigartig macht und wie sie zum Wachstum des Unternehmens beitragen können, indem sie einen besseren Zugang zu aktuelleren Informationen über Ihr Unternehmen bieten
Die Durchführung explorativer Forschung scheint schwierig zu sein, aber ein effektiver Leitfaden kann helfen.
Ein Data Lake ist ein Speicher-Repository. Er speichert alle Arten von Daten an einem Ort, damit sie leicht abgerufen werden können, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Daten. In diesen Seen werden die gesammelten Rohdaten des Unternehmens gespeichert, ohne sie in irgendeiner Weise zu kennzeichnen oder zu strukturieren. Sie sind ideal für die Speicherung von Daten, die noch nicht analysiert werden können oder die nicht sofort analysiert werden müssen. Die in diesen Seen gespeicherten Daten können dann von den Unternehmen für Ad-hoc-Analysen verwendet werden.
Im Grunde können Unternehmen Daten in den See einspeichern und später wieder abrufen, ohne sich Gedanken über den Speicherplatz machen zu müssen. Ein Data Lake ist ein großer Pool von Rohdaten, die Sie für eine Vielzahl von geschäfts orientierten Zwecken nutzen können.
Der Data Lake ist für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, da er alle Unternehmensdaten an einem Ort bündelt, unabhängig davon, welcher Art diese Daten sind und wie sie genutzt werden können. Unternehmen sammeln riesige Mengen an Daten, wissen aber nicht so recht, was sie mit all diesen Daten anfangen sollen. Da Unternehmen jeden Tag mehr und mehr Informationen sammeln, wird es schwierig, schnell genug auf die einzelnen Daten zuzugreifen.
Wenn in einem Unternehmen Terabytes an Informationen herumliegen, die über mehrere Systeme verstreut sind, kann das Auffinden eines alten Berichts oder der Zugriff auf neue Informationen wie die Suche nach einer Nadel im Heuhaufen sein. Ein großer Teil der Zeit der IT-Abteilung kann damit verbracht werden, diese Dateien zu verschieben, damit die Mitarbeiter die benötigten Informationen zum richtigen Zeitpunkt finden können.
Auf der anderen Seite erleichtert ein Data Lake den Zugriff auf Daten und deren Nutzung erheblich, da sie nicht über mehrere, nicht miteinander verbundene Systeme verteilt sind. Außerdem können künftige Datenanforderungen leicht berücksichtigt werden, und es wird sichergestellt, dass die aktuellen Daten immer für Analysen zur Verfügung stehen.
Ein Data Warehouse kann man sich als Lagerraum vorstellen, einen Data Lake als Ozean. In einem Data Warehouse werden veredelte, destillierte oder aggregierte Daten gespeichert, während ein Data Lake rohe, unveredelte Datensätze enthält. Betrachten Sie den Prozess der Raffination von Golderz als Beispiel. Um Schmuck herzustellen, muss man nicht alles Gold raffinieren, sondern nur so viel, dass man Ringe und Halsketten herstellen kann. Und genau das tut ein Data Warehouse: Es nimmt die Rohdaten und verwandelt sie in etwas Nützliches. Aus diesem Grund sind Data Warehouses so effektiv für die Berichterstattung, Analyse und Entscheidungsfindung.
Der Data Lake hingegen ist keine alternative Art von Data Warehouse. Es handelt sich vielmehr um ein Speicher- und Analysemodell, das den Zugriff auf riesige Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten an einem Ort ermöglicht und für Analysen, maschinelles Lernen, Business Intelligence oder als Backup-Repository für andere Systeme genutzt werden kann. Data Lakes werden von Den Wissenschaftlern für die Datenanalyse verwendet. Sie sollten jedoch nicht mit einem herkömmlichen Data Warehouse verwechselt werden. Viele Unternehmen verwenden einen hybriden Ansatz, um das Beste aus beiden herauszuholen.
Die Vorteile eines Data Lake sind zahlreich und machen ihn zu einem unverzichtbaren Bestandteil der allgemeinen Datenstrategie der meisten Unternehmen.
Schließlich wollen Unternehmen in der heutigen digitalen Welt schnell auf relevante Informationen zugreifen, wenn sie diese benötigen, und ein zentrales Repository macht dies sehr viel einfacher.
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Ein Data Lake bietet Unternehmen einen noch nie dagewesenen Zugang zu ihren Daten, bringt jedoch auch eine Reihe von Komplikationen mit sich. Wenn mehrere Datenquellen zusammengeführt werden, müssen möglicherweise noch Dateninkonsistenzen beseitigt werden, oder die Datenintegrität kann beeinträchtigt werden.
Eine weitere Herausforderung besteht darin, dass es für Unternehmen schwierig ist, den Überblick darüber zu behalten, wer wann auf welche Informationen zugreift. Einem Bericht zufolge haben 62 Prozent der Mitarbeiter Zugang zu Informationen, die sie nicht haben sollten. Dadurch wird die Data-Governance-Politik in Frage gestellt. Ohne eine angemessene Governance kann der Bodensee schnell zu einem Sumpf werden, aus dem das Unternehmen nicht mehr herauskommt.
Cloud Data Lakes erfreuen sich bei Unternehmen zunehmender Beliebtheit, da sie viele Vorteile gegenüber On-Premises-Lösungen bieten. Er ist einfacher zu implementieren, trägt zur Kostensenkung bei, erleichtert die Speicherung großer Datenmengen ohne zeitliche Begrenzung und bietet mehr Wert, wenn er mit anderen Diensten integriert wird.
Auf der anderen Seite benötigen On-Premise Data Lakes viel Platz, sind teuer und benötigen viel Zeit für die Einrichtung. Viele Unternehmen haben damit begonnen, Cloud Data Lakes als primären Speicher für Datenanalysen zu nutzen und ihre Daten langfristig zu speichern, ohne sich Gedanken über deren Sicherheit oder Zugänglichkeit zu machen.
Unternehmen jeder Größe haben Tausende von Datenpunkten, die sie täglich sammeln. Der Data Lake ist eine Plattform, die all diese Daten an einem Ort aufbewahrt und es ihnen ermöglicht, später darauf zurückzugreifen und sie zu analysieren, nachdem die Unternehmen die ersten Erkenntnisse gewonnen haben, die sie für einen effizienten Geschäftsbetrieb benötigen. Angesichts der Datenlawine können Data Lakes Unternehmen in Zukunft zu mehr Profit verhelfen, wenn sie jetzt implementiert werden.
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