Data Lakes: Datenverwaltungsl?sungen der n?chsten Generation f¨¹r Ihr Unternehmen

Data Lakes sind Datenverwaltungsl?sungen der n?chsten Generation, die Gesch?ftsanwendern helfen k?nnen, Big-Data-Herausforderungen zu meistern und neue Ebenen der Echtzeitanalyse voranzutreiben. Ihre hochgradig skalierbare Umgebung unterst¨¹tzt extrem gro?e Datenmengen.

Gespeicherte Daten in einem Data Lake k?nnen alles sein, von halbstrukturierten Daten wie hierarchischen Webinhalten bis hin zu v?llig unstrukturierten Daten wie Textdokumenten oder Bildern. Diese Flexibilit?t bedeutet, dass Unternehmen alles von Rohdaten bis hin zu vollst?ndig aggregierten Analyseergebnissen hochladen k?nnen.

Der wichtige Punkt, den es zu ber¨¹cksichtigen gilt, ist, dass ein Data Lake eine einzige Plattform bietet, um wertvolle Unternehmensdaten zu speichern und darauf zuzugreifen.

W?hrend Sie vielleicht eine kurze Vorstellung davon haben, worum es bei den Datenverwaltungsl?sungen der n?chsten Generation geht, lassen Sie uns in unseren n?chsten Abschnitten im Detail besprechen, was ein Data Lake ist, wie er sich von einem Data Warehouse unterscheidet und wie er wird die Zukunft Ihres Unternehmens beeinflussen.

Was ist ein Data Lake?

Ein Data Lake ist ein zentrales Speicher-Repository, das eine gro?e Menge an Daten aus verschiedenen Quellen in einem rohen, granularen Format enth?lt. Es kann strukturierte, unstrukturierte oder halbstrukturierte Daten speichern, was bedeutet, dass Daten in einem flexibleren Format f¨¹r die zuk¨¹nftige Verwendung aufbewahrt werden k?nnen.

James Dixon, CTO von Pentaho, pr?gte den Begriff ?Data Lake¡°, der sich auf die Ad-hoc-Natur von Daten in einem Data Lake bezieht und nicht auf die sauberen und verarbeiteten Daten, die in herk?mmlichen Data Warehouse-Systemen gespeichert sind.

Data Lakes, insbesondere die in der Cloud, sind einfach skalierbar, kosteng¨¹nstig und werden h?ufig mit angewandter maschineller Lernanalyse verwendet. Sie erm?glichen Benutzern, auf ihre eigene Art und Weise auf Daten zuzugreifen und diese zu untersuchen, ohne die Daten in ein anderes System verschieben zu m¨¹ssen.

Nachdem Sie nun verstanden haben, was ein Data Lake ist, f¨¹hren wir eine vergleichende Analyse zwischen Data Lakes und Data Warehouses durch.

Data Lakes vs. Data Warehouse

Sowohl Data Lakes als auch Data Warehouses sind Speicher f¨¹r Big Data. W?hrend ein Data Warehouse in der Regel strukturierte Daten speichert, speichert ein Data Lake strukturierte und unstrukturierte Daten. Hier sind einige grundlegende Unterschiede zwischen den beiden, die sie f¨¹r verschiedene Szenarien geeignet machen.

Komplexe vs. einfache Benutzerzug?nglichkeit : Eine Data-Lake-Technologie erfordert oft einen Experten mit einem gr¨¹ndlichen Verst?ndnis der verschiedenen Arten von Daten, da sie vor der Speicherung nicht in einer vereinfachten Form organisiert sind.

Ein Data Warehouse hingegen ist aufgrund seines klar definierten Schemas sowohl f¨¹r technische als auch f¨¹r nicht-technische Benutzer leicht zug?nglich. Selbst ein Mitglied, das gerade erst mit der Arbeit an einem Data Warehouse begonnen hat, kann es schnell lernen.

Flexibilit?t vs. Starrheit: Eine Data-Lake-Plattform kann sich schnell an Ver?nderungen anpassen. Dar¨¹ber hinaus ist es bei steigendem Speicherbedarf einfacher, die Server in einem Data-Lake-Cluster zu skalieren. Bei einem Data Warehouse sind jedoch erhebliche Ressourcen erforderlich, um es zu ?ndern, wenn sich die Anforderungen in der Zukunft ?ndern.

Schema-on-Read vs. Schema-on-Write: Eine Data-Lake-Technologie hat kein vordefiniertes Schema, um Daten in ihrer nativen Form zu speichern. In einem Data Lake erfolgt der gr??te Teil der Datenaufbereitung, wenn die Daten tats?chlich verwendet werden.

In einem Data Warehouse hingegen wird das Schema vor der Speicherung definiert und strukturiert. Au?erdem erfolgt der gr??te Teil der Datenvorbereitung normalerweise vor der Verarbeitung.

Warum braucht Ihr Unternehmen einen Data Lake?

Wie oben erw?hnt, arbeitet eine Data-Lake-Plattform nach einem Prinzip namens Schema-on-Read. Das bedeutet, dass es kein vordefiniertes Schema gibt, in das Daten vor der Speicherung eingepasst werden m¨¹ssen. Wenn die Daten w?hrend der Verarbeitung gelesen werden, werden sie geparst und bei Bedarf in ein Schema angepasst. Dadurch wird viel Zeit gespart, die andernfalls f¨¹r die Definition eines Schemas aufgewendet worden w?re. Dies erm?glicht auch die Speicherung von Daten in beliebigen Formaten.

Dar¨¹ber hinaus sind Data Lakes sehr langlebig und kosteng¨¹nstig, da sie Objektspeicher skalieren und nutzen k?nnen. Sie erm?glichen es Datenwissenschaftlern und Analyseexperten auch, schneller und genauer auf Daten zuzugreifen, diese aufzubereiten und zu analysieren.

Wenn Sie immer noch nicht ¨¹berzeugt sind, warum ein Data Lake f¨¹r Ihr Unternehmen wichtig ist, ziehen Sie die wenigen unten genannten Vorteile in Betracht.

Verbesserte Kundeninteraktionen: Eine Data Lake-Technologie kann Kundendaten aus einer CRM-Plattform mit Social-Media-Analysen kombinieren, um das Unternehmen in die Lage zu versetzen, die Ursache der Kundenabwanderung, die profitabelste Kundenkohorte und die Werbeaktionen oder Belohnungen zu verstehen, die die Loyalit?t erh?hen.

Keine Datensilos mehr: Normalerweise werden Daten in den meisten Organisationen an verschiedenen Orten auf unterschiedliche Weise ohne zentrale Zugriffsverwaltung gespeichert. Es ist eine ziemliche Herausforderung, auf solche Daten zuzugreifen und sie genau zu analysieren.

Ein Data Lake bricht diese Datensilos auf und bietet nahtlosen Zugriff auf die erforderlichen Daten f¨¹r schnellere Innovationen und aussagekr?ftige Erkenntnisse. Ein zentralisierter Data Lake eliminiert Datenduplizierung und mehrere Sicherheitsrichtlinien.

Starke Grundlage f¨¹r AL/ML: Durch ein zentralisiertes Repository in Form von Data Lakes k?nnen mehrere Datens?tze kombiniert werden, um maschinelle Lernmodelle zu trainieren und bereitzustellen , um eine pr?diktive Analyse und Nutzung von Datenmustern durchzuf¨¹hren.

Daten im Data Lake werden in einem offenen Format gespeichert; Daher ist es f¨¹r verschiedene ML/KI-basierte Analysedienste einfacher , diese Daten zu verarbeiten, um aussagekr?ftige Erkenntnisse zu gewinnen.

Ein Data Lake kann alle Arten von Daten mit geringer Latenz verarbeiten, einschlie?lich halbstrukturierter und unstrukturierter Daten wie Video, Audio und Dokumente, die f¨¹r modernes maschinelles Lernen und KI-basierte Anwendungsf?lle von entscheidender Bedeutung sind.

Qualit?tsdaten: Aufgrund der Rechenleistung von Data Lakes und der verwendeten Tools k?nnen verschiedene Abteilungen auf Qualit?tsdaten zugreifen. Dies liegt daran, dass Data Lakes gro?e Datenmengen und Deep-Learning-Algorithmen nutzen, um zu Entscheidungsanalysen in Echtzeit zu gelangen.

Vielseitigkeit und Skalierbarkeit: Im Gegensatz zum traditionellen Data Warehouse bieten Data Lakes eine relativ kosteng¨¹nstige Skalierbarkeit. Data Lakes nutzen ein Skalierbarkeitstool Hadoop, das den HDFS-Speicher nutzt, um eine wachsende Datenmenge zu bew?ltigen. Es ist auch vielseitig, da es verwendet werden kann, um sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten aus verschiedenen Quellen zu speichern.

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Welche Arten von Data Lakes gibt es?

Data Lakes k?nnen sich in der Cloud, lokal und ¨¹ber mehrere Cloud-Hyperscaler wie Google Cloud oder Amazon Web Services hinweg befinden.

Ein Cloud Data Lake ist bei weitem die beliebteste Art von Data Lake, die alle ¨¹blichen Data Lake-Funktionen bietet, jedoch in einem vollst?ndig verwalteten Cloud-Service.

Lassen Sie uns tief in jede dieser Arten von Data Lakes eintauchen, die f¨¹r Ihr Datenverwaltungssystem verwendet werden k?nnen :

1. On-Premise Data Lake: Ein On-Premise Data Lake, einschlie?lich seiner gesamten Hardware, Software und Prozesse, wird von internen IT-Engineering-Ressourcen verwaltet. Dieser Ansatz hat einen h?heren Kapitalaufwand und erfordert mehr Engagement.

2. Cloud Data Lake: Bei einem Cloud Data Lake wird die On-Premise-Infrastruktur ausgelagert . Ein Cloud Data Lake ist ein in der Cloud gehostetes zentrales Repository, mit dem Sie unstrukturierte Daten und strukturierte Daten in beliebiger Gr??enordnung speichern k?nnen. Dieser Ansatz erfordert eine h?here Verpflichtung zu Betriebsausgaben, aber Unternehmen k?nnen leichter skalieren, zusammen mit anderen Vorteilen wie Kosteneffizienz.

3. Hybrider Data Lake: Einige Unternehmen entscheiden sich daf¨¹r, sowohl On-Premise- als auch Cloud-Data Lakes gleichzeitig zu unterhalten. Diese Situation tritt im Allgemeinen bei Migrationsszenarien von On-Premise in die Cloud auf.

4. Multi-Cloud-Data-Lake: In einem Multi-Cloud-Data-Lake werden zwei oder mehr Cloud-Angebote kombiniert. Beispielsweise kann ein Unternehmen sowohl Azure als auch AWS verwenden, um Cloud Data Lakes zu verwalten und zu warten. Dies erfordert mehr Fachwissen, um sicherzustellen, dass diese unterschiedlichen Plattformen miteinander kommunizieren.

Data-Lake-Architektur

Egal wie viele Daten in einem Data Lake vorhanden sind, es wird wenig Nutzen bringen, wenn Ihnen die Mittel fehlen, um es effektiv zu nutzen. Daher ist die Implementierung einer geeigneten Data Lake-Architektur f¨¹r Unternehmen wichtig, um optimale Ergebnisse aus ihren Daten zu erzielen.

Die Data-Lake-Architektur besteht normalerweise aus den folgenden Schichten:

Erfassungsschicht : Diese Schicht nimmt Rohdaten in den Data Lake auf. Die Daten k?nnen in Echtzeit oder stapelweise aufgenommen werden und sind in einer logischen Ordnerstruktur organisiert. Die Erfassungsschicht kann Daten aus verschiedenen externen Quellen wie IoT-Ger?ten , tragbaren Ger?ten und sozialen Netzwerken aufnehmen.

Destillationsschicht: Die Schicht wandelt die von der Erfassungsschicht gespeicherten Daten in strukturierte Daten zur weiteren Analyse um. Rohdaten werden in strukturierte Datens?tze umgewandelt und dann als Tabellen oder Dateien gespeichert. Die Daten werden in dieser Phase denormalisiert, bereinigt und abgeleitet und dann in Bezug auf Format, Kodierung und Datentyp vereinheitlicht.

Verarbeitungsebene: Diese Ebene f¨¹hrt Benutzerabfragen und erweiterte Analysetools f¨¹r strukturierte Daten aus. Prozesse k?nnen als Batch, in Echtzeit oder interaktiv ausgef¨¹hrt werden. In dieser Schicht wird Gesch?ftslogik angewendet und Daten werden von analytischen Anwendungen verarbeitet. Diese Schicht wird auch als vertrauensw¨¹rdig oder produktionsbereit bezeichnet.

Insights Layer: Der Insights Layer ist die Abfrageschnittstelle oder Ausgabeschnittstelle des Data Lake. Es verwendet SQL- oder noSQL-Abfragen, um Daten in Berichten oder Dashboards anzufordern und auszugeben.

Einheitliche Betriebsebene: Diese Ebene ist f¨¹r die System¨¹berwachung und -verwaltung des Systems mithilfe von Workflow-Management, Auditing und Kompetenzmanagement verantwortlich.

Data Lakes ¨C Anwendungsf?lle

Da Data-Lake-Modelle die Grundlage f¨¹r Analysen und k¨¹nstliche Intelligenz bilden, nutzen Unternehmen in allen Branchen sie, um ihren Umsatz zu steigern, Geld zu sparen und Risiken zu reduzieren.

Gesundheitswesen : Data Lakes werden seit vielen Jahren in der Gesundheitsbranche eingesetzt. Aufgrund des Bedarfs an Echtzeiteinblicken und gro?en Mengen an unstrukturierten Daten im Gesundheitswesen erm?glicht die Verwendung von Data Lake den Zugriff auf unstrukturierte und strukturierte Daten, was sich als besser geeignet f¨¹r Gesundheitsunternehmen herausstellt.

Transport: Data Lakes sind aufgrund ihrer F?higkeit, Vorhersagen zu treffen, eine gro?artige Quelle f¨¹r Erkenntnisse. Wenn wir ¨¹ber den Transportsektor sprechen, k?nnen die Vorhersagen Unternehmen dabei helfen, Kosten zu senken und die vorausschauende Wartung zu verbessern.

Cybersicherheit: Cybersicherheit ist eine gro?e Herausforderung, die jedes Unternehmen zu minimieren oder zu eliminieren versucht. Alle Smartphones, Laptops oder Computerger?te sind anf?llig und anf?llig f¨¹r interne und externe Bedrohungen. Scam-E-Mails und Viren sind immer schwieriger zu identifizieren.

Um solche Sicherheitsverletzungen zu verhindern, m¨¹ssen Unternehmen proaktive Disaster-Recovery- und Business-Continuity-Pl?ne einf¨¹hren. Data Lakes bieten einen sicheren Hafen f¨¹r die wertvollen digitalen Assets eines Unternehmens.

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Marketing: Wenn es um Marketing geht, helfen Data Lakes dabei, alle wichtigen Informationen zu sammeln, von demografischen Daten bis hin zu Pr?ferenzen von Kunden und potenziellen Kunden aus unterschiedlichen Quellen, um hyperpersonalisierte Marketingkampagnen zu unterst¨¹tzen.

Data Lakes erm?glichen es Marketern auch, Daten in Echtzeit zu ¨¹berwachen und zu analysieren. Dies hilft ihnen, rechtzeitig Informationen zu erhalten, um fundierte strategische Entscheidungen zu treffen und segmentierte Kampagnen zu erstellen.

Medien und Unterhaltung: Ein Unternehmen, das Musik-Streaming-, Radio- und Podcast-Dienste anbietet, kann den Umsatz steigern, indem es sein Empfehlungssystem verbessert, sodass Benutzer seinen Dienst h?ufiger nutzen und das Unternehmen mehr Anzeigen verkaufen kann.

Bringen Sie Ihren Data Lake mit Appinventiv in die H?he

Data Lakes sind vielseitig, agil und enthalten unstrukturierte Daten f¨¹r oft unbestimmte Anwendungsf?lle. Sie unterst¨¹tzen wichtige Unternehmensanforderungen wie die Beschleunigung der analytischen Verarbeitung, die Vereinfachung des Datenzugriffs, die Kuratierung von Datens?tzen und die Bereitstellung eines einheitlichen Datenkatalogs ¨¹ber alle Quellen hinweg.

All dies geschieht unter Vermeidung der Kosten und Komplexit?t herk?mmlicher Data Warehouses. Data Lakes erm?glichen es Unternehmen auch, Daten dort zu belassen, wo sie bereits verwaltet werden, und bieten allen Datenkonsumenten schnellen Zugriff, unabh?ngig von den verwendeten Tools.

Bei Appinventiv liefern unsere Experten Data-Lake-L?sungen auf Unternehmensebene, die Ihnen helfen, Datensilos durch eine agile, skalierbare Plattform zu ersetzen, die Rohdaten aus Ihrem gesamten Unternehmen sammeln, speichern und verwalten kann, um sie f¨¹r die Analyse bereit zu machen.

Wenden Sie sich bei weiteren Fragen dazu, was ein Data Lake oder Datenanalysedienste sind , an unsere Experten, die Sie durch den gesamten Prozess f¨¹hren und Ihnen die besten Data Lake- und Datenverwaltungsl?sungen anbieten . Rede mit uns!