Data Lake: Kompakt erklärt

Was ist ein Data Lake? 

Ein Data Lake ist eine zentralisierte Architektur, die für die Speicherung großer Datenmengen im Rohformat - unstrukturiert oder halbstrukturiert - konzipiert ist. Es handelt sich um einen flexiblen Speicherplatz für alle Arten von Daten, bevor wir genau wissen, wie wir sie verwenden wollen. So können wir verschiedene Datentypen aufbewahren und uns im Laufe der Zeit an veränderte Analyseanforderungen anpassen.

Unterschiede zwischen Data Lake und Data Warehouse

Data Warehouses und Data Lakes werden beide als Datenspeicherlösungen verwendet, sind aber auf unterschiedliche Bedürfnisse und Arbeitsabläufe ausgerichtet.

Vergleich von Data Lake und Data Warehouse

Um die enormen Datenmengen effektiv zu nutzen, ist es entscheidend, die Unterschiede zwischen Data Lake und Data Warehouse zu verstehen. Wir beleuchten in unserem Beitrag alle wichtigen Aspekte:

Data Lake vs. Data Warehouse: Kompakt erklärt

Unterschiede zwischen Data Lake und Data Mesh

Data Mesh und Data Lakes sind zwei unterschiedliche Ansätze für die Verwaltung und Organisation von Daten innerhalb eines Unternehmens. Wie bei Data Lakes bietet eine zentralisierte Architektur einen einzigen Speicherplatz, um große Datenmengen effizient und kostengünstig zu speichern. 

Im Gegensatz dazu verfolgt ein Data Mesh einen dezentralen Ansatz, bei dem das Eigentum und die Verantwortung für die Daten auf bereichsorientierte Teams verteilt sind. Jeder Bereich verwaltet seine eigenen Daten als Produkt und stellt sicher, dass sie bestimmte Qualitäts- und Governance-Standards erfüllen. 

Während bei einem Data Lake die Datenspeicherung zentralisiert wird, um eine breite Zugänglichkeit und Skalierbarkeit zu gewährleisten, wird bei einem Data Mesh die Datenverwaltung dezentralisiert, um sie an die organisatorischen Bereiche anzupassen, was Flexibilität und kontextspezifische Kontrolle ermöglicht.

Vergleich von Data Lake und Data Mesh

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Data-Lake-Architektur

Während der Data Lake selbst eine Komponente der größeren Datenarchitektur eines Unternehmens ist, hat er auch mehrere eigene Komponenten:

• Data Ingestion Layer: Der Ingestion Layer bringt Daten aus verschiedenen Quellen in den Data Lake ein. Auf diese Weise können Unternehmen Daten aus verschiedenen Quellen erfassen, z. B. aus strukturierten Datenbanken, unstrukturierten Protokollen, Social-Media-Feeds, IoT-Geräten und anderen.
• Speicherebene: Auf der Speicherebene werden alle Daten in ihrer ursprünglichen, rohen Form gespeichert. Sie ist so konzipiert, dass sie bei wachsendem Datenvolumen effizient skaliert werden kann, sodass Unternehmen eine flexible Grundlage für die Speicherung unterschiedlicher Informationen schaffen können.
• Datenkatalog und Metadatenverwaltung: Die Metadatenverwaltung hilft den Benutzern beim Verstehen, Organisieren und Zugreifen auf die im Data Lake gespeicherten Big Data. Der Datenkatalog fungiert als Index, der diese Daten klassifiziert und organisiert. Die Verwaltung von Big Data mit diesem Ansatz hilft den Benutzern, beim Abruf relevante Schemata anzuwenden, so dass sie die benötigten Informationen mühelos finden und nutzen können.
• Verarbeitungs- und Analyseschicht: In der Verarbeitungs- und Analyseschicht werden die Daten umgewandelt und analysiert. Sie unterstützt verschiedene Verarbeitungsframeworks, die Batch-Verarbeitung, Echtzeit-Analysen und maschinelles Lernen ermöglichen. Auf diese Weise können die Benutzer Erkenntnisse gewinnen und komplexe Berechnungen mit Rohdaten durchführen.
• Sicherheits- und Verwaltungsschicht: Die Sicherheits- und Governance-Schicht sorgt für die Einhaltung von Datensicherheits-, Compliance- und Governance-Richtlinien. Verschlüsselung, Zugriffskontrolle, Prüfpfade und Datenabfolge sind unerlässlich, um sicherzustellen, dass diese Standards effektiv erfüllt werden.
• Datenzugriffsschicht: Die Datenzugriffsschicht bietet Benutzern und Anwendungen einen einfachen Zugriff auf Datenabfragen. Die verfeinerten und zuverlässigen Daten sind nun für Endbenutzer über Business Intelligence-Tools wie Tableau und Power BI zugänglich. Durch die Nutzung von APIs und Abfrage-Engines können Benutzer hier Daten unabhängig von ihrem zugrunde liegenden Format oder ihrer Struktur abrufen.
• Verwaltung des Datenlebenszyklus: Die Data Lifecycle Management-Ebene überwacht den gesamten Lebenszyklus der Daten im Data Lake, einschließlich Aufbewahrungs-, Archivierungs- und Löschungsrichtlinien. Sie sorgt dafür, dass der Data Lake effizient und kostengünstig bleibt, indem sie die Speicher- und Verarbeitungsressourcen während des gesamten Lebenszyklus der Daten effektiv verwaltet.
• Benutzeroberfläche und Tools: Die Komponente Benutzeroberfläche und Tools wurde entwickelt, um den Benutzern die Interaktion mit den Daten zu erleichtern. Sie bietet benutzerfreundliche Dashboards, Reporting-Tools und Explorationsschnittstellen, die Data Scientists, Datenanalysten und Stakeholder in die Lage versetzen, Informationen effektiv zu visualisieren und zu analysieren.

Da Data Lakes die Daten nicht standardisieren, normalisieren, validieren oder transformieren, haben einige Unternehmen begonnen, sie anders zu nutzen. Sie nutzen sie als verbesserten Staging-Bereich, in dem Daten landen und aufbereitet werden können, bevor sie transformiert und in ein Data Warehouse geladen werden.

Diese Faktoren machen deutlich, warum Data Lakes kein Ersatz für Data Warehouses sind. Vielmehr ergänzen sie diese. Data Lakes können nicht nur als Staging Area dienen, sondern auch als Archiv, in dem veraltete Daten gespeichert werden können, während sie für Audits und historische Analysen leicht zugänglich bleiben.

Eine Architektur, die Data Lakes und Data Warehouses gemeinsam nutzt, wird auch als Data Lakehouse bezeichnet. Eine solche Architektur kann unstrukturierte, halbstrukturierte und strukturierte Daten in einem einzigen Repository speichern, verarbeiten und verwalten.

Data Lakehouses bieten Unternehmen eine innovative Lösung, um das Problem der Datensilos zu überwinden und das volle Potenzial ihrer Daten durch eine hybride Kombination aus Data Lakes und Data Warehouses auszuschöpfen.

Data Lakehouse: Kompakt erklärt

Vorteile eines Data Lake für Unternehmen

Data Lakes bieten mehrere Vorteile wie:

• Kosteneffizienz
• zentralisierte Datenrepositories
• robuste Analyseplattform

Kosteneffizienz

Laut Snowflake konnte ein Kunde durch Data Lakes 75 % der Kosten für die Dateninfrastruktur einsparen. Data Lakes minimieren redundante Verarbeitungen, indem sie die direkte Aufnahme von Daten ermöglichen, ohne dass eine umfangreiche Vorverarbeitung erforderlich ist. Benutzer können Daten nur bei Bedarf umwandeln, was wertvolle Ressourcen spart. Eine einheitliche Speicherlösung wie ein Data Lake hilft Unternehmen außerdem, alle Datentypen an einem zentralen Ort zu konsolidieren und so die Kosten für die Vorverarbeitung zu minimieren. 

Zentralisierte Datenrepositories

Deloitte unterstützte Nestlé beim Aufbau eines zentralen Datenspeichers, der es dem multinationalen Lebensmittel- und Getränkehersteller ermöglichte, innerhalb von vier Jahren einen Wertzuwachs von 200 Millionen US-Dollar zu erzielen. Data Lakes fungieren als zentrale Drehscheiben für Unternehmensdaten, brechen Silos auf und erleichtern die Zusammenarbeit im Team.

Ein Gesundheitsdienstleister kann beispielsweise Patientenakten, Laborergebnisse und Rechnungsinformationen in einem einzigen Repository zusammenführen. Diese Integration ermöglicht es verschiedenen Teams, auf umfassende Daten zuzugreifen, was zu einer besseren Entscheidungsfindung führt. 

Robuste Analyseplattform

Data Lakes bilden einen zusammenhängenden Kern für Daten und Analysen und rüsten Unternehmen für den Erfolg in einer datengesteuerten Welt. Mithilfe spezieller Data Warehouses, so genannter Data Vaults, können Unternehmen die Speicherung und Verarbeitung von Daten entkoppeln. Dadurch können Unternehmen flexiblere und skalierbare Data Warehouses aufbauen, die mit dem Schema-on-Read-Modell von Data Lakes übereinstimmen.

Laut AWS konnte Coca-Cola Andina mit einem AWS-gestützten Data Lake die Analyseproduktivität um 80 % steigern. Durch das Zusammenspiel von kuratierten Data Vaults und leistungsstarken Analyseplattformen können Data Lakes eine flexible Analyseplattform schaffen, die mit den sich ändernden Datenanforderungen wachsen und sich anpassen kann. 

Data Warehousing wächst rapide und ist entscheidend für Geschäftsentscheidungen und Datenoptimierungen – lesen Sie in unserem Artikel mehr darüber, wie führende Unternehmen diesen Sektor vorantreiben.

Data Warehouse: Kompakt erklärt

Beispiele für Data-Lake-Lösungen

Auf dem Markt gibt es mehrere Data-Lake-Lösungen, die jeweils auf die unterschiedlichen Anforderungen von Unternehmen zugeschnitten sind. Hier sind fünf bemerkenswerte Beispiele:

Amazon Web Services (AWS) für Data Lakes 

Dank Amazon S3 bietet AWS eine robuste Data-Lake-Lösung, die sich durch hohe Verfügbarkeit, geringe Latenz und ständigen Datenzugriff auszeichnet. Das Tool vereinfacht die Datenverwaltung durch die nahtlose Integration mit AWS-Diensten wie AWS Glue und Amazon Athena. Auch die Skalierbarkeit der AWS-Cloud-Funktionen ermöglicht es Unternehmen, wachsende Datenanforderungen ohne Leistungseinbußen zu bewältigen.

Cloudera für Data Lakes

Cloudera bietet eine hybride Datenumgebung vor Ort, in der öffentlichen und privaten Cloud.  Mit unternehmenstauglichen Funktionen wie Single Sign-On (SSO) und robusten Verschlüsselungsprozessen rüstet Cloudera Data Lake Unternehmen effektiv für die sichere und effiziente Verwaltung und Analyse großer Datenmengen. Ebenso ermöglichen Governance-Funktionen wie Authentifizierung, Durchsetzung von Sicherheitsrichtlinien, Autorisierung und Metadaten-Management Unternehmen die volle Kontrolle über ihre Datenbestände. Cloudera bietet Nutzern auch die Möglichkeit, Daten aus verschiedenen Datenquellen und Tools zu integrieren.

Azure Data Lake Storage

Azure Data Lake Storage Gen2 verbessert Azure Blob Storage mit unternehmensgerechter Sicherheit und detaillierten Zugriffskontrollen, was es zu einer sicheren Wahl für Data Lakes macht. Azure bietet Unternehmen die volle Kontrolle über eine umfassende, groß angelegte Datenverarbeitung und -speicherung mit Unterstützung für hohe Arbeitslasten und operative Speicher. 

Google Cloud Storage

Google BigLake ist eine leistungsstarke Speicher-Engine, die Data Lakes und Data Warehouses nahtlos miteinander verbindet. Mit einer einheitlichen Schnittstelle für Analyse- und KI-Engines ermöglicht Google Unternehmen die Abfrage von Multiformat-, Multi-Cloud- und multimodalen Daten in einer hochleistungsfähigen Umgebung. Gleichzeitig ermöglichen Funktionen wie fein abgestufte Zugriffskontrollen Administratoren die präzise Umsetzung von Sicherheitsrichtlinien auf Tabellen-, Zeilen- und Spaltenebene.

Darüber hinaus gewährleistet die Multi-Cloud-Governance-Fähigkeit eine umfassende Überwachung von Daten in verschiedenen Cloud-Umgebungen, einschließlich Google Cloud, AWS und Azure. Und schließlich hilft die Integration von Data Lakes mit BigQuery Unternehmen, Big Data für schnelle Analysen zu nutzen.

IBM Cloud Object Storage

IBM Cloud Object Storage wurde entwickelt, um große Arbeitslasten mit hoher Beständigkeit und Sicherheit zu bewältigen. Er lässt sich nahtlos in die Datenanalyse- und KI-Services von IBM integrieren und bietet eine robuste Lösung für die Speicherung und Verwaltung großer Datenmengen.

Ein umfassender Blick auf Business Intelligence: Wie Unternehmen durch Analyse und visuelle Aufbereitung von Daten fundierte Entscheidungen treffen und schnell auf Marktdynamiken reagieren.

Business Intelligence: Kompakt erklärt

Maximierung des Potenzials von Data Lakes

Data Lakes können schwierig sein, insbesondere wenn es um die Speicherung von Rohdaten und die Verwaltung großer Mengen unterschiedlicher Informationen über mehrere Abteilungen hinweg geht. Unternehmen, die bereit sind, diese Herausforderungen mit strengen Governance- und Zugriffskontrollen zu bewältigen, können jedoch von den Vorteilen profitieren. Durch die Einrichtung klarer Systeme für die Organisation und Sicherung von Daten können Unternehme