Data Lakes: Datenverwaltungslösungen der nächsten Generation für Ihr Unternehmen

Data Lakes sind Datenverwaltungslösungen der nächsten Generation, die Geschäftsanwendern helfen können, Big-Data-Herausforderungen zu meistern und neue Ebenen der Echtzeitanalyse voranzutreiben. Ihre hochgradig skalierbare Umgebung unterstützt extrem große Datenmengen.

Gespeicherte Daten in einem Data Lake können alles sein, von halbstrukturierten Daten wie hierarchischen Webinhalten bis hin zu völlig unstrukturierten Daten wie Textdokumenten oder Bildern. Diese Flexibilität bedeutet, dass Unternehmen alles von Rohdaten bis hin zu vollständig aggregierten Analyseergebnissen hochladen können.

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

Während Sie vielleicht eine kurze Vorstellung davon haben, worum es bei den Datenverwaltungslösungen der nächsten Generation geht, lassen Sie uns in unseren nächsten 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 große Menge an Daten aus verschiedenen Quellen in einem rohen, granularen Format enthält. Es kann strukturierte, unstrukturierte oder halbstrukturierte Daten speichern, was bedeutet, dass Daten in einem flexibleren Format für die zukünftige Verwendung aufbewahrt werden können.

James Dixon, CTO von Pentaho, prägte 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 herkömmlichen Data Warehouse-Systemen gespeichert sind.

Data Lakes, insbesondere die in der Cloud, sind einfach skalierbar, kostengünstig und werden häufig mit angewandter maschineller Lernanalyse verwendet. Sie ermöglichen Benutzern, auf ihre eigene Art und Weise auf Daten zuzugreifen und diese zu untersuchen, ohne die Daten in ein anderes System verschieben zu müssen.

Nachdem Sie nun verstanden haben, was ein Data Lake ist, führen 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 für Big Data. Während 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 für verschiedene Szenarien geeignet machen.

Komplexe vs. einfache Benutzerzugänglichkeit : Eine Data-Lake-Technologie erfordert oft einen Experten mit einem gründlichen Verständnis 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 für technische als auch für nicht-technische Benutzer leicht zugänglich. Selbst ein Mitglied, das gerade erst mit der Arbeit an einem Data Warehouse begonnen hat, kann es schnell lernen.

Flexibilität vs. Starrheit: Eine Data-Lake-Plattform kann sich schnell an Veränderungen anpassen. Darüber 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 ändern, wenn sich die Anforderungen in der Zukunft ändern.

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 größte Teil der Datenaufbereitung, wenn die Daten tatsächlich verwendet werden.

In einem Data Warehouse hingegen wird das Schema vor der Speicherung definiert und strukturiert. Außerdem erfolgt der größte Teil der Datenvorbereitung normalerweise vor der Verarbeitung.

Warum braucht Ihr Unternehmen einen Data Lake?

Wie oben erwähnt, 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 müssen. Wenn die Daten während der Verarbeitung gelesen werden, werden sie geparst und bei Bedarf in ein Schema angepasst. Dadurch wird viel Zeit gespart, die andernfalls für die Definition eines Schemas aufgewendet worden wäre. Dies ermöglicht auch die Speicherung von Daten in beliebigen Formaten.

Darüber hinaus sind Data Lakes sehr langlebig und kostengünstig, da sie Objektspeicher skalieren und nutzen können. Sie ermöglichen es Datenwissenschaftlern und Analyseexperten auch, schneller und genauer auf Daten zuzugreifen, diese aufzubereiten und zu analysieren.

Wenn Sie immer noch nicht überzeugt sind, warum ein Data Lake für 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 Loyalität erhöhen.

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 für schnellere Innovationen und aussagekräftige Erkenntnisse. Ein zentralisierter Data Lake eliminiert Datenduplizierung und mehrere Sicherheitsrichtlinien.

Starke Grundlage für AL/ML: Durch ein zentralisiertes Repository in Form von Data Lakes können mehrere Datensätze kombiniert werden, um maschinelle Lernmodelle zu trainieren und bereitzustellen , um eine prädiktive Analyse und Nutzung von Datenmustern durchzuführen.

Daten im Data Lake werden in einem offenen Format gespeichert; Daher ist es für verschiedene ML/KI-basierte Analysedienste einfacher , diese Daten zu verarbeiten, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.

Ein Data Lake kann alle Arten von Daten mit geringer Latenz verarbeiten, einschließlich halbstrukturierter und unstrukturierter Daten wie Video, Audio und Dokumente, die für modernes maschinelles Lernen und KI-basierte Anwendungsfälle von entscheidender Bedeutung sind.

Qualitätsdaten: Aufgrund der Rechenleistung von Data Lakes und der verwendeten Tools können verschiedene Abteilungen auf Qualitätsdaten zugreifen. Dies liegt daran, dass Data Lakes große 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 kostengünstige Skalierbarkeit. Data Lakes nutzen ein Skalierbarkeitstool Hadoop, das den HDFS-Speicher nutzt, um eine wachsende Datenmenge zu bewältigen. 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 können sich in der Cloud, lokal und über 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 üblichen Data Lake-Funktionen bietet, jedoch in einem vollständig verwalteten Cloud-Service.

Lassen Sie uns tief in jede dieser Arten von Data Lakes eintauchen, die für Ihr Datenverwaltungssystem verwendet werden können :

1. On-Premise Data Lake: Ein On-Premise Data Lake, einschließlich seiner gesamten Hardware, Software und Prozesse, wird von internen IT-Engineering-Ressourcen verwaltet. Dieser Ansatz hat einen höheren 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 Größenordnung speichern können. Dieser Ansatz erfordert eine höhere Verpflichtung zu Betriebsausgaben, aber Unternehmen können leichter skalieren, zusammen mit anderen Vorteilen wie Kosteneffizienz.

3. Hybrider Data Lake: Einige Unternehmen entscheiden sich dafür, 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 für 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 können in Echtzeit oder stapelweise aufgenommen werden und sind in einer logischen Ordnerstruktur organisiert. Die Erfassungsschicht kann Daten aus verschiedenen externen Quellen wie IoT-Geräten , tragbaren Geräten 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 Datensätze 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 führt Benutzerabfragen und erweiterte Analysetools für strukturierte Daten aus. Prozesse können als Batch, in Echtzeit oder interaktiv ausgeführt werden. In dieser Schicht wird Geschäftslogik angewendet und Daten werden von analytischen Anwendungen verarbeitet. Diese Schicht wird auch als vertrauenswürdig 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 für die Systemüberwachung und -verwaltung des Systems mithilfe von Workflow-Management, Auditing und Kompetenzmanagement verantwortlich.

Data Lakes – Anwendungsfälle

Da Data-Lake-Modelle die Grundlage für Analysen und künstliche 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 großen Mengen an unstrukturierten Daten im Gesundheitswesen ermöglicht die Verwendung von Data Lake den Zugriff auf unstrukturierte und strukturierte Daten, was sich als besser geeignet für Gesundheitsunternehmen herausstellt.

Transport: Data Lakes sind aufgrund ihrer Fähigkeit, Vorhersagen zu treffen, eine großartige Quelle für Erkenntnisse. Wenn wir über den Transportsektor sprechen, können die Vorhersagen Unternehmen dabei helfen, Kosten zu senken und die vorausschauende Wartung zu verbessern.

Cybersicherheit: Cybersicherheit ist eine große Herausforderung, die jedes Unternehmen zu minimieren oder zu eliminieren versucht. Alle Smartphones, Laptops oder Computergeräte sind anfällig und anfällig für interne und externe Bedrohungen. Scam-E-Mails und Viren sind immer schwieriger zu identifizieren.

Um solche Sicherheitsverletzungen zu verhindern, müssen Unternehmen proaktive Disaster-Recovery- und Business-Continuity-Pläne einführen. Data Lakes bieten einen sicheren Hafen für 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 Präferenzen von Kunden und potenziellen Kunden aus unterschiedlichen Quellen, um hyperpersonalisierte Marketingkampagnen zu unterstützen.

Data Lakes ermöglichen es Marketern auch, Daten in Echtzeit zu überwachen 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 häufiger nutzen und das Unternehmen mehr Anzeigen verkaufen kann.

Bringen Sie Ihren Data Lake mit Appinventiv in die Höhe

Data Lakes sind vielseitig, agil und enthalten unstrukturierte Daten für oft unbestimmte Anwendungsfälle. Sie unterstützen wichtige Unternehmensanforderungen wie die Beschleunigung der analytischen Verarbeitung, die Vereinfachung des Datenzugriffs, die Kuratierung von Datensätzen und die Bereitstellung eines einheitlichen Datenkatalogs über alle Quellen hinweg.

All dies geschieht unter Vermeidung der Kosten und Komplexität herkömmlicher Data Warehouses. Data Lakes ermöglichen es Unternehmen auch, Daten dort zu belassen, wo sie bereits verwaltet werden, und bieten allen Datenkonsumenten schnellen Zugriff, unabhängig von den verwendeten Tools.

Bei Appinventiv liefern unsere Experten Data-Lake-Lösungen 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 für 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 führen und Ihnen die besten Data Lake- und Datenverwaltungslösungen anbieten . Rede mit uns!