Wie wird ein Data Lake erstellt?

Was sind Data Lakes?

Data Lakes sind sichere, skalierbare und zentralisierte Speicher, in denen Sie unstrukturierte und strukturierte Daten speichern können. Sie können Daten aus jedem System aufnehmen – ob vor Ort, in der Cloud oder am Edge. Sie können jede Art und jedes Volumen von Daten in ihrer ursprünglichen Form speichern.

Wie werden Data Lakes implementiert?

Der erste Schritt bei der Implementierung eines Data Lake besteht darin, ein Framework zu erstellen, das große Datenmengen effizient verwaltet und gleichzeitig flexibel an die Geschäftsanforderungen angepasst werden kann. Eine gut durchdachte Architektur ist der Schlüssel dazu.

Data-Lake-Architektur

Die Data-Lake-Architektur ist darauf ausgelegt, große Mengen unterschiedlicher Daten effizient zu verarbeiten und bietet in jeder Phase Flexibilität. Obwohl die Struktur variieren kann, folgen die meisten Data Lakes einem mehrschichtigen Ansatz. Hier ein detaillierter Blick auf die Kernschichten und ihre Bedeutung:

Rohdatenschicht

Die Rohdatenschicht ist der Einstiegspunkt für alle Daten, oft auch als „Senke“ des Data Lake bezeichnet. Ihr Hauptziel ist es, Daten schnell und effizient zu erfassen, ohne ihre ursprüngliche Form zu verändern. Hier werden keine Transformationen angewendet, um sicherzustellen, dass die Daten in ihrem ursprünglichen Zustand bleiben. Durch den Zugriff auf Daten in ihrem nativen Format können Sie eine genaue Verlaufsaufzeichnung ohne Datenüberschreibungen führen.

In dieser Phase ist es jedoch wichtig, Duplikate und mehrere Versionen derselben Daten zu verwalten. Daher werden Daten häufig nach Themenbereich, Datenquelle und Erfassungsdatum (z. B. Jahr/Monat/Tag) in Ordner unterteilt.

Obwohl diese Ebene wertvolle Rohdaten enthält, sollten Endbenutzer nur dann darauf zugreifen, wenn sie über spezielle Kenntnisse verfügen. In vielerlei Hinsicht funktioniert diese Ebene ähnlich wie der Staging-Bereich eines herkömmlichen Data Warehouse.

Standardisierte Datenebene

Die standardisierte Ebene ist zunächst optional, wird aber mit zunehmender Größe des Data Lake unerlässlich. Sie vereinfacht den Übergang von Rohdaten zu bereinigten Daten und verbessert die Leistung bei täglichen Transformationen und On-Demand-Datenladevorgängen. Diese Ebene formatiert Daten für die Bereinigung und stellt die Konsistenz mit Analysetools sicher.

Während die Daten in der Rohdatenebene in ihrer nativen Form gespeichert werden, werden sie in der standardisierten Ebene für einen schnelleren Zugriff und eine schnellere Verarbeitung partitioniert. Die frühzeitige Einbeziehung dieser Ebene kann dazu beitragen, Datenvorgänge effizienter zu skalieren.

Ebene der bereinigten Daten

Die Ebene der bereinigten Daten wandelt Rohdaten in einsatzbereite Datensätze um. Diese Ebene muss durch verschiedene Prozesse wie Bereinigung, Denormalisierung und Objektkonsolidierung vorbereitet werden. Ziel ist es, gut organisierte, qualitativ hochwertige Daten zu erstellen, die in Dateien oder Tabellen gespeichert werden und auf bestimmte Geschäftszwecke ausgerichtet sind.

Da diese Ebene erhebliche Transformationen umfasst, ist sie der komplexeste Teil der Data-Lake-Architektur. Sie ist jedoch auch der wertvollste, da Endbenutzern in der Regel nur Zugriff auf diese Ebene gewährt wird. Die Daten sind hier nach Zweck und Typ strukturiert, was die Abfrage und Analyse erleichtert.

Anwendungsdatenebene

Die Anwendungsschicht wird aus den bereinigten Daten aufgebaut und auf die geschäftlichen Anforderungen zugeschnitten. Hier wird die Geschäftslogik angewendet, z. B. das Hinzufügen von Ersatzschlüsseln, Sicherheit auf Zeilenebene oder andere anwendungsspezifische Änderungen.

Wenn Modelle für maschinelles Lernen implementiert werden, stammen ihre Ergebnisse oft aus dieser Schicht. Die Daten sind ähnlich strukturiert wie in der bereinigten Schicht, aber für eine sichere Nutzung auf Produktionsebene optimiert. Hier nutzen Anwendungen aktiv Daten und wandeln Informationen in umsetzbare Erkenntnisse um.

Sandbox-Datenschicht

Die Sandbox-Schicht ist eine optionale, aber leistungsstarke Ergänzung für Data Scientists und Analysten. Sie bietet eine kontrollierte Umgebung, in der fortgeschrittene Benutzer mit Daten experimentieren, Muster untersuchen und Modelle testen können, ohne den Haupt-Data Lake zu beeinträchtigen. Wenn Sie vorhaben, Ihre Daten mit externen Quellen anzureichern oder komplexe Analysen durchzuführen, bietet die Sandbox den perfekten Raum für Erkundungen. 

Schritt-für-Schritt-Anleitung: 

Wie man einen Data Lake aufbaut

Lassen Sie uns die zehn wesentlichen Schritte durchgehen, um Ihren Data Lake erfolgreich aufzubauen und zu optimieren.

Schritt 1: Planung und Erfassung der Anforderungen

Beginnen Sie damit, den Zweck Ihres Data Lakes zu definieren und ihn auf Ihre Geschäftsziele abzustimmen. Eine klare Vision ist entscheidend, unabhängig davon, ob Sie Daten für KI/ML-Modelle zentralisieren, Daten monetarisieren oder Erkenntnisse gewinnen möchten.

Identifizieren Sie die Datentypen (strukturiert, halbstrukturiert oder unstrukturiert), die Sie speichern möchten, und legen Sie Quellen wie IoT-Geräte, soziale Medien oder Datenbanken fest. Berücksichtigen Sie dabei das Datenvolumen, die Geschwindigkeit und die Formate (z. B. JSON, CSV, Video).

Schritt 2: Einrichtung der Speicherung

Sobald Sie Ihre Datenquellen festgelegt haben, wählen Sie als Nächstes eine Speicherlösung aus, die mit Ihren Anforderungen wachsen kann. Um Ordnung zu schaffen, richten Sie Ordner für verschiedene Datenstadien ein, z. B. Rohdaten, verarbeitete Daten und archivierte Daten.

Erwägen Sie, Ihre Daten nach Kriterien wie Datum oder Region zu partitionieren, um den Datenabruf zu beschleunigen. Dieser einfache Schritt kann Wunder für die Leistung bewirken, insbesondere bei großen Datensätzen. Außerdem können optimierte Speicherformate (z. B. Spaltenformate) dazu beitragen, Kosten zu senken und den Datenzugriff zu beschleunigen.

Schritt 3: Datenerfassung

Sobald Sie Ihren Speicher eingerichtet haben, können Sie mit dem Datenfluss beginnen. Wie Sie die Erfassung handhaben, hängt vom Datentyp ab, mit dem Sie arbeiten. Sie richten regelmäßige Übertragungen von verschiedenen Quellen in Ihren Speicher für Stapeldaten ein.

Für Echtzeitdaten benötigen Sie jedoch eine kontinuierliche Streaming-Pipeline, um sicherzustellen, dass die Daten bei ihrer Generierung erfasst werden. Automatisierung ist hier der Schlüssel. Ob es um das Verschieben von Dateien aus Datenbanken oder die Handhabung externer Uploads geht – die Automatisierung des Prozesses stellt sicher, dass Ihre Daten jedes Mal pünktlich am richtigen Ort landen. Je nach Ihren Anforderungen können Sie ETL- (Extract, Transform, Load) oder ELT-Tools (Extract, Load, Transform) verwenden, um Ihre Data-Lake-Pipeline aufzubauen.

Schritt 4: Metadatenverwaltung und -katalogisierung

Metadaten können Ihnen dabei helfen, bei zunehmender Datenspeicherung den Überblick zu behalten. Sie sind wie Etiketten, die jede Datei mit Details versehen, die Ihnen helfen, ihre Herkunft, Struktur und ihren Eigentümer zu verfolgen. Durch das Taggen von Metadaten während der Aufnahme erleichtern Sie die spätere Suche und den Zugriff auf Ihre Daten. Ein solider Metadatenverwaltungsprozess stellt sicher, dass Sie immer das finden, was Sie benötigen, unabhängig davon, wie viele Daten Sie speichern.

Schritt 5: Datenverarbeitung

Sobald Ihre Daten erfasst sind, ist es an der Zeit, sie zu bereinigen und für die Analyse vorzubereiten. Hier entfernen Sie Duplikate, füllen fehlende Werte aus und stellen sicher, dass die Formate einheitlich sind. Sie sollten auch sicherstellen, dass jeder Datentyp korrekt definiert ist. Beispielsweise sollten die numerischen Felder Zahlen sein, Textfelder sollten Zeichenketten sein usw. Dieser Schritt ist entscheidend, um die Genauigkeit Ihrer Daten sicherzustellen und Ihre Analyse später optimal zu nutzen.

Sobald Sie mit der Bereinigung fertig sind, validieren Sie Ihre Daten, um die Datenqualität sicherzustellen. Führen Sie Bereichsprüfungen durch (z. B. Temperaturwerte zwischen -50 °C und 50 °C) und überprüfen Sie, ob Ihre Daten mit den vordefinierten Schemata übereinstimmen.

Zuletzt transformieren Sie Ihre Daten für die Analyse. Sie können Daten durch Aggregation zusammenfassen, durch Normalisierung neu skalieren oder mit externen Datensätzen anreichern. Ebenso ist es möglich, verschiedene Quellen mithilfe von Verknüpfungsoperationen zu kombinieren, um einheitliche Datensätze zu erstellen. 

Schritt 6: Abfragen und Analysen

Nachdem Ihre Daten verarbeitet wurden, ist es an der Zeit, sie in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln. Beginnen Sie mit SQL-basierten Abfragen, um schnelle Ad-hoc-Abfragen durchzuführen.

Integrieren Sie Ihren Data Lake in eine Business-Intelligence-Plattform (BI) für komplexere Analysen. Auf diese Weise können auch technisch weniger versierte Benutzer ihre eigenen Visualisierungen, Berichte und Dashboards erstellen, ohne eine einzige Zeile Code schreiben zu müssen. Sie können eine datengesteuerte Entscheidungsfindung in Ihrem gesamten Unternehmen ermöglichen und Erkenntnisse für alle zugänglich machen, nicht nur für Datenexperten.

Schritt 7: Governance, Sicherheit und Compliance

Der Schutz Ihres Data Lake ist genauso wichtig wie dessen Aufbau. Implementieren Sie rollenbasierte Zugriffskontrollen, damit nur autorisierte Benutzer sensible Informationen einsehen oder ändern können. Stellen Sie sicher, dass Ihre Daten verschlüsselt sind, um sie vor unbefugtem Zugriff zu schützen. Darüber hinaus sollten Sie die Einhaltung von Vorschriften nicht außer Acht lassen. Regelmäßige Audits helfen Ihnen, Branchenvorschriften wie die DSGVO oder HIPAA einzuhalten.

Schritt 8: Überwachung und Optimierung

Ein gut funktionierender Data Lake erfordert eine ständige Feinabstimmung. Techniken wie Partitionierung, Komprimierung und Caching können die Speicherkosten erheblich senken und Abfragen beschleunigen. Überwachen Sie regelmäßig die Leistung Ihres Data Lakes und überprüfen Sie die Integrität Ihrer Daten, um Probleme zu erkennen, bevor sie zu größeren Problemen werden.

Schritt 9: Skalierung

Wenn Ihre Datenmenge wächst, sollte auch Ihr Data Lake wachsen. Durch automatische Skalierung können sich Ihre Speicher- und Rechenressourcen automatisch an das wachsende Datenvolumen anpassen. Implementieren Sie Data Tiering, um die Speicherkosten im Zaum zu halten: Speichern Sie häufig abgerufene „heiße“ Daten in einem schnellen, hochwertigen Speicher und verschieben Sie weniger genutzte „kalte“ Daten in günstigere Optionen.

Denken Sie daran, dass sich mit der Entwicklung Ihres Unternehmens auch Ihre Datenanforderungen ändern werden. Aktualisieren Sie Ihre Datenverarbeitungspipelines und Governance-Praktiken regelmäßig, um mit diesen Änderungen Schritt zu halten.

Schritt 10: Wartung und kontinuierliche Verbesserung

Ein gut gewarteter Data Lake ist ein langfristiger Vermögenswert. Prüfen Sie Ihr System regelmäßig, um sicherzustellen, dass Sicherheits-, Compliance- und Governance-Standards konsequent eingehalten werden.

Verfeinern Sie kontinuierlich die Zugriffskontrollen, verbessern Sie die Qualität der Metadaten und bleiben Sie über Aktualisierungen der Data Governance auf dem Laufenden, um die Sicherheit und Effizienz Ihres Data Lake zu gewährleisten. Die Wartung ist keine einmalige Aufgabe. Es handelt sich um einen fortlaufenden Prozess, der sicherstellt, dass Ihr Data Lake skalierbar, zuverlässig und bereit ist, die wachsenden Anforderungen Ihres Unternehmens zu unterstützen.

Häufige Herausforderungen beim Aufbau und der Verwaltung eines Data Lake

Lassen Sie uns nun die häufigen Herausforderungen besprechen, mit denen Sie beim Aufbau und der Verwaltung eines Data Lake konfrontiert sein können, und wie Sie diese effektiv bewältigen können.

Schlechte Data Governance

Das Fehlen einer ordnungsgemäßen Data Governance kann schnell dazu führen, dass Ihr Data Lake im Chaos versinkt. Eine schlechte Metadatenverwaltung und inkonsistente Datenqualitätskontrollen erschweren die Nachverfolgung der Datenherkunft und des Datenbesitzes. Mit der Zeit häufen sich irrelevante oder minderwertige Daten an und verwandeln Ihren Data Lake in einen „Datensumpf“, in dem wertvolle Erkenntnisse verloren gehen.

Datensicherheit und Compliance

Ohne solide Sicherheitsmaßnahmen und Compliance-Protokolle wird Ihr Data Lake zu einem potenziellen Hotspot für Sicherheitsverletzungen. Sensible Daten sind gefährdet, wenn keine ordnungsgemäßen rollenbasierten Zugriffskontrollen und Verschlüsselungen vorhanden sind. Die Nichteinhaltung von Vorschriften wie der DSGVO oder HIPAA kann zu hohen Geldstrafen und Rufschädigung führen.

Inkonsistente Datenerfassung

Eine inkonsistente Datenerfassung kann die Zuverlässigkeit Ihres Data Lake ernsthaft untergraben. Ob aufgrund von Pipeline-Ausfällen oder Formatfehlern – eine unvollständige oder verzögerte Datenerfassung erschwert das Vertrauen in Ihre Daten. Datenduplizierung kann die Speicherkosten weiter in die Höhe treiben und die Datenqualität verringern, während bei der Echtzeit-Erfassung Latenzprobleme auftreten können, wenn Ihr System nicht für die Hochgeschwindigkeitsverarbeitung optimiert ist.

Leistungs- und Skalierbarkeitsprobleme

Leistungsengpässe und Skalierbarkeitsprobleme können Ihren Data Lake zum Erliegen bringen. Ineffiziente Partitionierung und die Wahl der falschen Speicherformate (z. B. CSV statt Parquet oder ORC) können die Abfragegeschwindigkeit verringern und es erschweren, schnell Erkenntnisse zu gewinnen. Wenn Ihre Datenmenge wächst, kann eine fehlende automatische Skalierung dazu führen, dass Ihre Ressourcen nicht mehr mithalten können, was zu frustrierenden Verzögerungen führt.

Hohe Kosten für Speicherung und Wartung

Wenn man dem nicht entgegenwirkt, können die Kosten für die Verwaltung eines Data Lake in die Höhe schnellen. Die Speicherung nicht verwendeter oder irrelevanter Daten treibt die Speicherkosten unnötig in die Höhe, während ständige Pipeline-Updates und Sicherheitsmaßnahmen die laufenden Kosten in die Höhe treiben.

Der Aufbau eines Data Lake kann wertvolle Erkenntnisse liefern und fortschrittliche Analysen fördern, aber der Erfolg hängt von der richtigen Ausführung ab. Wenn Sie den 10-stufigen Prozess befolgen, von der klaren Planung bis zur Optimierung von Leistung und Sicherheit, schaffen Sie ein skalierbares, effizientes System, das auf Ihre geschäftlichen Anforderungen zugeschnitten ist.