Mit einem Data Lake können verschiedene Arten von Daten gespeichert und unabhängig von der Größe verarbeitet werden.

Der Einsatz des Data Lake eignet sich dabei für die verschiedensten Branchen, z. B. Einzelhandel, Bankwesen oder Hotel- und Gastgewerbe. Ziel ist es, die Vorhersage von Kundenvorlieben und die Verbesserung der Kundenerfahrung zu erreichen.

Alles, was Sie zum Data Lake und dem Einsatz in Ihrem Business wissen müssen, erfahren Sie hier.

Data Lake: Definition

Ein Data Lake ist eine kostengünstige Speicherumgebung, die Petabytes an Rohdaten beherbergt. Im Gegensatz zu einem Data Warehouse kann ein Data Lake sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten speichern und benötigt kein definiertes Schema zum Speichern von Daten. 

Diese Eigenschaft, die als „Schema-on-Read“ bekannt ist, ermöglicht eine hohe Flexibilität bei den Speicheranforderungen und ist besonders nützlich für Data Scientists, Data Engineers und Entwickler, die auf Daten für Data-Discovery-Übungen und maschinelle Lernprojekte zugreifen müssen.

Achtung: Datensumpf und Datengruben

Obwohl Data Lakes bei den Anwendern immer beliebter werden, gibt es die Gefahr, in Datensümpfen oder Datengruben stecken zu bleiben. 

Ein Datensumpf (eng. Data Swamp) entsteht durch eine schlechte Verwaltung des Data Lakes, bei der es an einer angemessenen Datenqualität und Data-Governance-Praktiken mangelt, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Ohne die richtige Überwachung werden die Daten in diesen Repositories nutzlos. 

Datengruben ähneln Datensümpfen insofern, als dass sie wenig geschäftlichen Nutzen bieten, aber die Ursache des Datenproblems in diesen Fällen unklar ist. 

Um diese Gefahren zu vermeiden, ist es wichtig, Data-Governance- und Data-Science-Teams einzubeziehen.

Data Lake: Cloud oder vor Ort?

Die Cloud kann für manche Business die optimale Wahl zur Speicherung ihrer Daten sein. Der Grund dafür liegt in den zusätzlichen Vorteilen, die sie bietet – flexible Skalierbarkeit, rasche Bereitstellung von Services und effiziente IT-Lösungen – sowie einem Abrechnungsmodell auf Basis von Abonnements.

Cloud Data Lake

Ein Data Lake ist ein zentraler Speicherort, der alle wichtigen Unternehmensdaten aufnimmt und als leicht zugänglicher Staging-Bereich dient. 

Dies ermöglicht den Zugriff auf sämtliche Businesssdaten, einschließlich derjenigen, die von Anwendungen vor Ort genutzt werden, sowie cloudbasierten Anwendungen, die mit Big Data umgehen können. 

Die Entscheidung, ob ein Data Lake in der Cloud oder vor Ort angesiedelt werden soll, ist von verschiedenen Faktoren abhängig und muss sorgfältig abgewogen werden. 

Während ein cloudbasierter Data Lake die Vorteile von Skalierbarkeit und Flexibilität bietet, kann ein vor Ort angesiedelter Data Lake eine höhere Kontrolle und Sicherheit bieten. 

Letztendlich hängt die Wahl des Standorts von den spezifischen Anforderungen des Businesses ab.

Data Lake vor Ort

Businesses haben oft ähnliche Gründe, um ihren Data Lake in den eigenen vier Wänden zu verankern, wie bei der Verwaltung einer privaten Cloud vor Ort. 

Dieser Ansatz bietet ein Höchstmaß an Sicherheit und Kontrolle, wodurch das geistige Eigentum und geschäftskritische Anwendungen geschützt werden können. Darüber hinaus können sensible Daten in Übereinstimmung mit den gesetzlichen Vorschriften aufbewahrt werden. 

Allerdings gibt es auch Nachteile bei der Verwaltung eines Data Lakes in den eigenen vier Wänden, die auch bei der Verwaltung einer privaten Cloud vor Ort auftreten können. Beides kann zu einer erhöhten internen Wartung der Data-Lake-Architektur, der Hardware-Infrastruktur und der zugehörigen Software und Dienste führen.

Hybrid Data Lake

Unternehmen können sich für einen hybriden Data Lake entscheiden, bei dem der Data Lake aufgeteilt wird zwischen dem Standort und der Cloud. 

In solchen Architekturen werden geschäftskritische Daten normalerweise nicht im Cloud Data Lake gespeichert. Sollten persönlich identifizierbare Informationen (PII) oder andere sensible Daten dennoch enthalten sein, werden diese unkenntlich gemacht oder anonymisiert, um die Einhaltung von Datensicherheits- und Datenschutzrichtlinien zu gewährleisten. 

Um die Kosten für die Cloud-Speicherung zu minimieren, können die in der Cloud gespeicherten Daten regelmäßig oder nach Abschluss von Pilotprojekten gelöscht werden. Dies ist eine effektive Methode, um die Sicherheit der Daten zu gewährleisten und gleichzeitig die Kosten im Blick zu behalten.

Data Lake vs. Data Warehouse

Sowohl Data Lakes als auch Data Warehouses dienen der Datenspeicherung, jedoch haben beide Repositories unterschiedliche Anforderungen an die Speicherung, wodurch sie für verschiedene Szenarien optimal geeignet sind. 

Data Warehouses benötigen beispielsweise ein definiertes Schema, um bestimmte Datenanalyseanforderungen zu erfüllen, die von Geschäftsanwendern und anderen relevanten Stakeholdern festgelegt werden. 

Diese Anforderungen sind für die regelmäßige Verwendung von Reports unerlässlich und das zugrunde liegende System ist typischerweise relational und strukturiert. Es bezieht Daten aus transaktionalen Datenbanken und ist ideal für Business-Intelligence-Aufgaben wie Dashboards und Datenvisualisierungen. 

Im Gegensatz dazu integrieren Data Lakes Daten aus relationalen und nicht relationalen Systemen, wodurch Data Scientists strukturierte und unstrukturierte Daten in mehr Data-Science-Projekte integrieren können.

Jedes System hat seine eigenen Stärken und Schwächen. 

Ein Beispiel dafür ist die Tatsache, dass Data Warehouses im Allgemeinen leistungsstärker sind, jedoch auch höhere Kosten verursachen. Im Gegensatz dazu sind Data Lakes möglicherweise langsamer bei der Rückgabe von Abfrageergebnissen, bieten jedoch geringere Speicherkosten. Zudem ist die Speicherkapazität von Data Lakes optimal für Businessdaten.

Data Lake vs. Data Lakehouse

Ein Data Lake ist ein zentralisiertes Repository, das rohe, unstrukturierte, halbstrukturierte und strukturierte Daten in beliebigem Umfang speichert. 

Er bietet eine Möglichkeit, Daten in ihrem nativen Format zu speichern, ohne dass vordefinierte Schemata oder Datentransformationen erforderlich sind, was ihn im Vergleich zu herkömmlichen Datenspeicherlösungen flexibler und agiler macht. 

Allerdings kann es den in einem Data Lake gespeicherten Daten an Qualität und Konsistenz mangeln, was bei dem Versuch, Erkenntnisse aus den Daten abzuleiten, zu Problemen führen kann.

Ein Data Lakehouse hingegen ist ein neuer Ansatz, der die Stärken von Data Lakes und Data Warehouses kombiniert. Ein Data Lakehouse bietet die Skalierbarkeit, Flexibilität und Kosteneffizienz eines Data Lakes, während es gleichzeitig die Zuverlässigkeit, Konsistenz und Governance-Funktionen eines Data Warehouses bietet. Zu diesem Zweck wird dem Data Lake eine zusätzliche Organisations- und Strukturebene hinzugefügt, die die Verwaltung und Analyse der Daten erleichtert.

Da das Datenvolumen exponentiell wächst, dienen Data Lakes als wesentlicher Bestandteil der Data Pipeline. 

Vorteile des Data Lake

Die Nutzung eines Data Lake hat folgende Vorteile für Ihr Business:

Flexibilität

Data Lakes sind äußerst vielseitige Speicherorte für Daten, da sie nicht nur strukturierte, sondern auch halbstrukturierte und unstrukturierte Datensätze aufnehmen können. 

Diese Flexibilität macht sie zu einem unverzichtbaren Werkzeug für komplexe Analyseprojekte und maschinelle Lernprojekte. 

Mit einem Data Lake können Unternehmen ihre Daten auf eine effiziente und effektive Weise verwalten und auswerten, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Kosteneffizienz 

Data Lakes bieten den Vorteil, dass im Vorfeld weniger Planung notwendig ist, um Daten aufzunehmen. 

Im Gegensatz zu Data Warehouses bedarf es keiner aufwendigen Schema- und Transformationsdefinitionen. Dies führt dazu, dass Businesses weniger Personal einsetzen müssen und somit Kosten einsparen können. Zusätzlich sind die tatsächlichen Speicherkosten von Data Lakes im Vergleich zu anderen Speicherorten wie Data Warehouses deutlich geringer. 

Dies ermöglicht es Businesses, ihre Budgets und Ressourcen effektiver zu optimieren und somit ihre Datenmanagement-Initiativen erfolgreich umzusetzen.

Skalierbarkeit 

Data Lakes sind ein äußerst wertvolles Instrument für Businesses, die ihre Skalierbarkeit verbessern möchten. 

Im Vergleich zu anderen Speicherdiensten bieten sie eine beeindruckende Gesamtspeicherkapazität und eine Self-Service-Funktionalität, die es Unternehmen ermöglicht, schnell und einfach auf ihre Daten zuzugreifen und sie zu nutzen. 

Darüber hinaus dienen Data Lakes als Sandbox, in der Mitarbeiter erfolgreiche POCs entwickeln können. Sobald ein Projekt in kleinerem Maßstab bewährt ist, kann es durch Automatisierung leicht auf größere Maßstäbe erweitert werden. 

Data Lakes sind somit ein unverzichtbares Werkzeug für Businesses, die ihre Skalierbarkeit verbessern und ihre Daten effektiver nutzen möchten.

Reduzierte Datensilos

In zahlreichen Branchen sind Businesses mit Datensilos innerhalb ihrer Organisation konfrontiert – sei es im Gesundheitswesen oder in der Lieferkette. 

Doch durch die Implementierung von Data Lakes, welche Rohdaten aus verschiedenen Funktionen aufnehmen, können diese Abhängigkeiten aufgebrochen werden. Denn es gibt keinen alleinigen Eigentümer mehr für einen bestimmten Datensatz, wodurch sich die Silos von selbst auflösen. 

Diese Lösung ermöglicht es Businesses, ihre Daten effektiver zu nutzen und einen ganzheitlichen Überblick zu erhalten.

Verbessertes Kundenerlebnis

Ein erfolgreicher Proof of Concept mag auf den ersten Blick nicht offensichtlich sein, jedoch kann er das allgemeine Nutzererlebnis verbessern und Teams befähigen, die Customer Journey durch innovative und erhellende Analysen besser zu verstehen und zu personalisieren. 

Dieser Vorteil ist von großem Wert und kann langfristig zu einem erheblichen Wettbewerbsvorteil führen. 

Es lohnt sich daher, in die Entwicklung von Proof of Concepts zu investieren und diese als integralen Bestandteil der Geschäftsstrategie zu betrachten. Durch die Schaffung von maßgeschneiderten Lösungen, die den Bedürfnissen der Kunden entsprechen, können Unternehmen ihre Kundenbeziehungen stärken und ihr Markenimage verbessern.

Data Lake Use Cases

Data Lakes sind vor allem bekannt für ihre Fähigkeit, große Mengen an Rohdaten zu speichern, ohne dass der Geschäftszweck von Anfang an definiert werden muss. Folgende Anwendungsfälle für Data Lakes gibt es z. B.:

Document Automation mit Konfuzio

Konfuzio ist eine KI-gestützte Plattform zur Automatisierung von Dokumenten, die Algorithmen des maschinellen Lernens nutzt, um strukturierte Daten aus unstrukturierten Dokumenten wie Rechnungen, Verträgen und Quittungen zu extrahieren. 

Daten, die in einem Data Lake gespeichert werden, können von Konfuzio geladen und analysiert werden. 

Konfuzio nimmt zunächst ein Dokument auf und extrahiert dann mithilfe seiner KI-Algorithmen relevante Datenpunkte. Diese Datenpunkte können unter anderem Kundennamen, Rechnungsnummern und Zahlungsbeträge umfassen. Sobald die Daten extrahiert sind, können sie transformiert und in einen Data Lake geladen werden, wo sie mit anderen Datenquellen zur weiteren Verarbeitung und Analyse kombiniert werden können.

Durch den Einsatz von Konfuzio mit einem Data Lake haben Businesses folgende Vorteile:

• Rationalisierung ihrer Arbeitsabläufe bei der Dokumentenverarbeitung
• Verbesserung der Datenqualität 
• Gewinn tieferer Einblicke in ihre Dokumentendaten

Die im Data Lake gespeicherten Daten können für fortgeschrittene Analysen, wie maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung verwendet werden, um Erkenntnisse zu gewinnen und Trends zu erkennen.

Die Automatisierung von Dokumenten mithilfe von Konfuzio und einem Data Lake kann kosteneffizienter als herkömmliche Methoden der Dokumentenverarbeitung sein, da sie den Bedarf an manueller Dateneingabe und anderen zeitaufwändigen Aufgaben der Dokumentenverarbeitung reduzieren kann.

Insgesamt können Konfuzio und ein Data Lake Unternehmen einen effizienten und genaueren Ansatz für die Dokumentenverarbeitung bieten, der es ihnen ermöglicht, ihre Dokumentendaten schneller und effizienter zu verarbeiten, zu analysieren und Erkenntnisse daraus zu gewinnen.

Hier können Sie Konfuzio kostenlos testen.

Proof of Concepts (POCs) 

Die Speicherung von Daten in einem Data Lake ist besonders geeignet für Proof-of-Concept-Projekte. 

Die Vielseitigkeit des Data Lakes ermöglicht es, verschiedene Arten von Daten zu speichern, was insbesondere für maschinelle Lernmodelle von Vorteil ist. Dabei können sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten in Vorhersagemodelle integriert werden. 

Dies ist insbesondere bei Anwendungsfällen wie der Textklassifizierung von Konfuzio von Nutzen, da Datenwissenschaftler hierfür in der Regel keine relationalen Datenbanken verwenden können, ohne die Daten vorher zu bearbeiten, um die Schemaanforderungen zu erfüllen. 

Darüber hinaus kann ein Data Lake auch als Sandbox für andere Big-Data-Analytics-Projekte dienen. Dies reicht von der Entwicklung umfangreicher Dashboards bis hin zur Unterstützung von IoT-Apps, die normalerweise Echtzeit-Streaming-Daten erfordern. 

Sobald der Zweck und der Wert der Daten bestimmt wurden, können diese dann einer ETL- oder ELT-Verarbeitung unterzogen werden, um sie in einem nachgelagerten Data Warehouse zu speichern.

Datensicherung und -wiederherstellung

Data Lakes bieten aufgrund ihrer hohen Speicherkapazität und niedrigen Kosten eine attraktive Alternative für Disaster-Recovery-Szenarien. 

Darüber hinaus können sie auch bei Datenaudits zur Qualitätssicherung von großem Nutzen sein, da die Daten in ihrem nativen Format gespeichert werden, ohne dass sie vorher transformiert werden müssen. Insbesondere dann, wenn es an Dokumentationen zur Datenverarbeitung im Data Warehouse mangelt, können Teams von früheren Dateneigentümern die Arbeit überprüfen und so sicherstellen, dass die Daten von höchster Qualität sind.

Weitere Anwendungsfälle können sein:

• Erweiterte Analytik: In Data Lakes können große Datenmengen gespeichert werden, die für erweiterte Analysen wie maschinelles Lernen und Data sowie Text Mining genutzt werden können. Dies kann Businesses helfen, tiefere Einblicke in ihre Daten zu gewinnen und fundiertere Entscheidungen zu treffen.
• Big Data-Verarbeitung: Data Lakes können große Datenmengen speichern und eignen sich daher ideal für die Verarbeitung von Big Data Workloads. Auf diese Weise können Unternehmen Daten schneller und effizienter verarbeiten und so schnellere Entscheidungen treffen.
• Datenarchivierung: Data Lakes können zur Speicherung historischer Daten verwendet werden, die im Tagesgeschäft nicht mehr aktiv genutzt werden. Auf diese Weise können Businesses Platz auf ihren primären Speichersystemen freimachen und die Speicherkosten senken.
• IoT-Datenspeicherung: In Data Lakes können große Datenmengen gespeichert werden, die von Internet-of-Things-Geräten (IoT) wie Sensoren und anderen angeschlossenen Geräten erzeugt werden. Dies kann Unternehmen bei der Analyse der Daten helfen, um Trends zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen.
• Data Discovery: Data Lakes können eine einzige Quelle der Wahrheit für alle Businesssdaten bieten, wodurch es für Analysten einfacher wird, neue Datenquellen zu entdecken und zu erforschen. Dies kann Unternehmen dabei helfen, verborgene Erkenntnisse aufzudecken und fundiertere Entscheidungen zu treffen.

Im Data Lake können Daten ohne unmittelbaren Verwendungszweck gespeichert werden, was eine kostengünstige Möglichkeit bietet, kalte oder inaktive Daten aufzubewahren. 

Diese können später für behördliche Anfragen oder neue Analysen von Nutzen sein. Somit wird eine effiziente Nutzung von Speicherplatz gewährleistet und gleichzeitig können wertvolle Daten für zukünftige Zwecke aufbewahrt werden.