Was ist ein Data Lake?
Mit fortschreitender Digitalisierung steigt die Masse relevanter Daten in den meisten Unternehmen teilweise drastisch an. Diese Daten variieren stark in ihrer Art – sie können tabellarisch, unstrukturiert oder semistrukturiert sein. Ein Data Lake ist sehr gut geeignet, um diese breitgefächerte Datenlandschaft effizient zu verwalten. Ein Data Lake dient als zentralisierte Ablage, die eine Vielzahl von Daten in ihrem nativen Format aufnimmt. Durch die Bereitstellung eines standardisierten Zugriffs fördert er eine flexible Datenanalyse und bildet damit die robuste Basis für umfassende Analysen und ausführliche Berichterstattung.
Welche Vorteile bietet der Aufbau eines Data Lakes?
Ein Data Lake fungiert als integrative Plattform, welche alle Unternehmensdaten in einem einzigen System bündelt. Dies eliminiert den mühsamen Prozess, Daten für Analysen oder Berichte aus verschiedenen heterogenen Systemen zusammenzufügen.
Die Überwachung der Datenqualität kann nahtlos im Data Lake stattfinden, wodurch die Notwendigkeit der Überwachung mehrerer Systeme entfällt.
Sobald Frontsysteme direkt mit dem Lake verbunden sind, reduzieren sich Betriebskosten durch den Wegfall weiterer Backend-Systeme.
Welche Herausforderungen existieren bei der Einführung eines Data Lakes?
In unserer zunehmend digitalisierten Welt wächst die Anzahl der Datenquellen, auf die Unternehmen angewiesen sind, rasant. Diese Systeme müssen sorgfältig identifiziert werden, um sie als Zulieferer für den Data Lake zu etablieren. Oftmals integrieren Unternehmen “traditionell gewachsene” Excel-Listen mit spezifischen Daten in ihren Reportings oder laden Daten über SOAP-Schnittstellen hinzu. All diese Systeme müssen ihre Daten zuverlässig an den Lake liefern, was den Aufbau zahlreicher ETL-Routen erfordert.
Ein weiterer Aspekt ist die Befürchtung einzelner Teams oder Abteilungen, die Kontrolle (“Hoheit”) über ihre Daten zu verlieren. Ein detailliertes und transparentes Rechteverwaltungssystem kann diese Sorge jedoch effektiv ausräumen.
Häufig begegnen wir in Data-Lake-Projekten auch dem Problem, dass unterschiedliche Quellsysteme auf verschiedenen Zeitzonen operieren. Daher können zeitpunktspezifische Berichte aus einem Data Lake nicht immer die erforderliche Datenaktualität gewährleisten. In den meisten Fällen kann dieses Problem durch die Optimierung der Anlieferungsprozesse gelöst werden. Dies erfordert oft die Identifikation und Dokumentation der entsprechenden Prozesse innerhalb des Unternehmens.
