Ein Data Lake ist ein zentralisiertes Repository, in dem Sie alle strukturierten und unstrukturierten Daten in beliebigem Umfang speichern können.
Data Lakes speichern Daten in ihrer rohen, originalen Form und ermöglichen es Dateningenieuren, verschiedene Arten von Analysen durchzuführen, wie z. B.:
Diese helfen Entscheidern, bessere, datengestützte Entscheidungen zu treffen.
Während Technologien wie unser eigenes InterSystems IRIS® Schnittstellen für die Interaktion mit Data Lakes bereitstellen, ist der Data Lake selbst eher ein konzeptionelles Designmuster für die Datenspeicherung als eine Softwareanwendung mit einer herkömmlichen grafischen Benutzeroberfläche.
Wenn Sie jemandem einen Data Lake erklären oder demonstrieren, werden Sie sich wahrscheinlich bei einem dieser Speicher-Tools oder -Dienste anmelden, um zu zeigen, wie Daten organisiert, abgerufen und analysiert werden.
In diesem Beitrag erfahren Sie alles, was Sie über Data Lakes wissen müssen, einschließlich:
- Was sie sind und wie sie funktionieren
- Wie sie sich von anderen Arten von Datenverwaltungsstrukturen unterscheiden
- Die Vorteile, die sie Unternehmen bringen
- Ob Sie eine brauchen oder nicht
Steigen wir ein.
Entwicklung von traditionellen Datenverwaltungssystemen zu Data Lakes
Häufig werden Daten in strukturierten Datenbanken, den so genannten Data Warehouses, gespeichert, wo die Daten bereinigt und strukturiert werden müssen, bevor sie verwendet werden können. Während sie sich gut für regelmäßige Batch-Berichte eignen, sind Data Warehouses nicht flexibel genug für die Anforderungen einiger Echtzeit-Verarbeitungen und -Analysen. Sie bewähren sich gut für einige Geschäftsanwendungen, erfordern aber, dass die Daten in ein vordefiniertes Schema passen, bevor sie in das Warehouse geschrieben werden.
Einige Unternehmen sammeln täglich Tausende von Datenpunkten aus Dutzenden von Quellen (und das ist nur die untere Grenze). Wenn diese nur selten dasselbe Schema oder Format haben, kann die Aufbereitung von Rohdaten in einem traditionellen Data Warehouse zeitaufwändig und ineffizient sein.
Data Lakes hingegen akzeptieren Daten in originaler Form aus verschiedenen Quellen, einschließlich IoT-Geräten, Social Media Feeds, mobilen Apps und mehr. Anstatt wie Data Warehouses ein Schema durchzusetzen, verwenden Data Lakes in der Regel die "schema-on-read" Technologie. Das bedeutet, dass die Daten erst dann strukturiert werden, wenn sie für die Analyse gelesen werden, was den Datenanalysten mehr Flexibilität und Effizienz bietet.
Data Lakes werden in erster Linie von Data Scientists und Data Engineers genutzt, um aussagekräftige Geschäftserkenntnisse zu gewinnen, die dann für die Präsentation visualisiert werden.
Hauptmerkmale von Data Lakes
Bei der Entwicklung von Data Lakes werden mehrere Hauptmerkmale berücksichtigt:
- Skalierbarkeit: Sie können massiv skaliert werden, um Petabytes an Daten zu speichern und so dem exponentiellen Wachstum der Daten in modernen Unternehmen Rechnung zu tragen.
- Flexibilität: Data Lakes unterstützen verschiedene Datentypen, von CSV-Dateien und Bildern bis hin zu Binärdaten, ohne dass eine Konvertierung in ein vordefiniertes Schema erforderlich ist.
- Kosteneffizienz: Durch den Einsatz kostengünstiger Standardhardware oder kosteneffizienter Cloud-Speicherlösungen können Data Lakes eine wirtschaftlichere Option für die Speicherung umfangreicher Daten darstellen.
Diese Funktionen machen Data Lakes zu einer unverzichtbaren Ressource für Unternehmen, die Big Data-Analysen für tiefe Einblicke und fundierte Entscheidungen nutzen möchten.
Wenn wir uns näher mit der Architektur, der Implementierung und dem Betrieb von Data Lakes befassen, werden Sie bald sehen, warum sie in der modernen Datenmanagement-Landschaft von zentraler Bedeutung sind.
Ist ein Data Lake das Richtige für Ihr Unternehmen?
Bei der Überlegung, ob ein Data Lake die richtige Lösung für Ihr Unternehmen ist, sollten die Beteiligten eine Reihe von diagnostischen Fragen stellen, um ihre aktuellen Datenkapazitäten, Bedürfnisse und zukünftigen Ziele zu bewerten.
Hier sind einige wichtige Fragen, die diese Bewertung leiten:
1. Wie groß ist der Umfang und die Vielfalt der Daten, die wir derzeit verwalten?
Bestimmen Sie, ob Ihr Unternehmen große Mengen an strukturierten, halbstrukturierten oder unstrukturierten Daten verarbeitet. Data Lakes sind besonders vorteilhaft für Unternehmen, die mit vielfältigen und umfangreichen Datensätzen arbeiten.
2. Entsprechen unsere derzeitigen Möglichkeiten der Datenspeicherung und -analyse unseren Anforderungen?
Überlegen Sie, ob die vorhandenen Datenmanagementsysteme (wie herkömmliche Datenbanken oder Data Warehouses) für die Anforderungen Ihres Unternehmens ausreichen, insbesondere im Hinblick auf Skalierbarkeit, Flexibilität und Kosteneffizienz.
3. Müssen wir erweiterte Analysen oder Datenverarbeitung in Echtzeit durchführen?
Wenn Sie Ihre Fähigkeiten in den Bereichen prädiktive Analyse, Machine Learning oder Echtzeit-Analyse verbessern möchten, kann ein Data Lake erforderlich sein, um große Datenmengen dynamisch zu verarbeiten und zu nutzen.
4. Verfügen wir über die erforderliche IT-Infrastruktur und das erforderliche Fachwissen?
Überlegen Sie, ob Ihr Unternehmen über die IT-Infrastruktur und das technische Know-how verfügt, die für die Implementierung und Pflege eines Data Lake erforderlich sind. Dazu gehört auch die Bewertung der Verfügbarkeit von Fachkräften und des Bedarfs an Schulungen oder Neueinstellungen.
5. Wie hoch ist unser Budget für die Einführung einer neuen Datenmanagementlösung?
Bestimmen Sie die finanziellen Mittel, die für Investitionen in einen Data Lake zur Verfügung stehen. Während Data Lakes langfristig kosteneffektiv sein können, kann die Einrichtung und Pflege eines Data Lakes erhebliche anfängliche und laufende Investitionen erfordern.
6. Wie wird ein Data Lake in unser bestehendes IT-Ökosystem integriert?
Beurteilen Sie, wie ein neuer Datenspeicher in bestehende IT-Systeme und Geschäftsprozesse integriert werden kann. Eine effektive Integration ist entscheidend für die Maximierung der Vorteile eines Data Lake. Durch eine gründliche Prüfung dieser Fragen können die Beteiligten eine fundierte Entscheidung darüber treffen, ob ein Data Lake für die Bedürfnisse ihres Unternehmens geeignet ist. Dieser strategische Ansatz stellt sicher, dass die Investition in einen Data Lake mit den allgemeinen Unternehmenszielen und den technologischen Möglichkeiten übereinstimmt.
Implementierung eines Data Lake: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung
Wenn Sie diese Fragen durchgegangen sind und glauben, dass Sie ein erstklassiger Kandidat für einen Data Lake sind, finden Sie hier einen Überblick über die Implementierung eines Data Lake.
1. Definition von Unternehmenszielen und Anforderungen
Setzen Sie sich mit Interessenvertretern aus den Bereichen Risikomanagement, Kundendienst und Betrieb zusammen, um den spezifischen Datenbedarf zu ermitteln. Legen Sie fest, wie der Data Lake zur Durchführung von Echtzeit-Risikoanalysen, zur Bereitstellung personalisierter Kundenerfahrungen und zur Rationalisierung von Back-Office-Prozessen genutzt werden soll.
2. Wählen Sie die richtige Technologieplattform
Entscheiden Sie sich für eine robuste Datenmanagementplattform wie InterSystems IRIS, die alle spezifischen Anforderungen einer Data-Lake-Architektur erfüllen kann.
InterSystems IRIS ist:
- Flexibel - die Plattform unterstützt die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen und Datentypen
- Skalierbar - für die effiziente Verwaltung großer Datensätze konzipiert
- Interoperabilität - für eine nahtlose Kommunikation zwischen verschiedenen Systemen und Anwendungen
3. Entwurf von Data Governance und Sicherheitsmaßnahmen
InterSystems IRIS bietet robuste Sicherheitsfunktionen, einschließlich Verschlüsselung, Authentifizierung und Auditing, die für die Verwaltung sensibler Daten in einem Data Lake entscheidend sind. Darüber hinaus unterstützt es Data-Governance-Verfahren, um die Datenqualität und die Einhaltung verschiedener Vorschriften zu gewährleisten.
4. Datenerfassung und -speicherung
Dazu gehören Daten aus Transaktionssystemen, Kundeninteraktionsprotokollen, Marktdateneinspeisungen und aufsichtsrechtlichen Berichten. InterSystems IRIS kann Daten aus einer Vielzahl von Quellen einlesen, darunter relationale Datenbanken, NoSQL-Datenbanken, Dateisysteme und sogar Echtzeit-Datenströme. Diese Flexibilität ist entscheidend für Data Lake-Architekturen, die Daten aus unterschiedlichen Quellen konsolidieren müssen.
5. Datenorganisation und -optimierung
Legen Sie klare Datenbereiche fest, z. B. Rohdaten für unverarbeitete Daten, vertrauenswürdige Daten für validierte und bereinigte Daten und speziell aufbereitete Daten für Analysezwecke.
6. Ermöglichen Sie Datenverarbeitung und -analyse
Die Fähigkeit von InterSystems IRIS, sich nahtlos in Analysetools zu integrieren, bedeutet, dass direkt auf die im Data Lake gespeicherten Daten zugegriffen werden kann. Mit SQL und anderen Abfragesprachen können diese Daten anschließend analysiert werden. Durch diese direkte Integration entfällt die Notwendigkeit, Daten in separate analytische Datenbanken zu verschieben, wodurch die Komplexität verringert und die Leistung verbessert wird.
Nächste Schritte
Data Lakes sind unverzichtbar für Unternehmen, die mit großen Mengen an unterschiedlichen Daten arbeiten und anspruchsvolle Analysefunktionen benötigen. InterSystems IRIS zeichnet sich als leistungsstarke Plattform aus, die Unternehmen bei der effektiven Implementierung und Verwaltung von Data Lakes unterstützt und so den Wert ihrer Datenbestände maximiert.
InterSystems IRIS kann Ihrem Unternehmen helfen,
Business Intelligence auf höchstem Niveau umzusetzen,
wichtige Einblicke zu gewinnen
und datengestützte Entscheidungen zu treffen.
FAQs über Data Lakes
Data Lakehouses kombinieren die besten Eigenschaften von Data Lakes und Data Warehouses. Sie behalten die Flexibilität von Data Lakes bei, um verschiedene Datentypen zu verarbeiten, und fügen die Verwaltungsfunktionen von Data Warehouses hinzu, wie ACID-Transaktionen und Schemaerzwingung, um sowohl Machine Learning als auch BI-Anwendungen effizient zu unterstützen.
Data Marts sind Teilmengen von Data Warehouses, die für einen bestimmten Geschäftszweig oder eine bestimmte Abteilung optimiert sind. Sie enthalten strukturierte Daten und sind für den schnellen Zugriff zur Unterstützung spezifischer, routinemäßiger Geschäftseinblicke und nicht für eine umfassende Erkundung konzipiert.
Dabei wird eine Struktur oder ein Schema auf die Daten angewandt, wenn sie für die Analyse gelesen werden, wobei Datenumwandlungstools und Abfragesprachen verwendet werden, die für die jeweilige Analyseaufgabe spezifisch sind.
Cloud Data Lakes werden auf Cloud-Plattformen gehostet und bieten Skalierbarkeit, Flexibilität und oft auch Kosteneffizienz bei geringerem Wartungsaufwand. Sie nutzen Cloud-Speicher- und Rechenkapazitäten zur Datenverarbeitung und erleichtern die Integration mit verschiedenen Datenanalysediensten.
Ingenieure und Datenwissenschaftler nutzen diese historischen Daten, um Modelle zu erstellen und Daten zu analysieren, die es ihnen ermöglichen, zukünftige Ereignisse vorherzusagen und strategische Entscheidungen auf der Grundlage vergangener und aktueller Datenerkenntnisse zu treffen.
