Entmystifizierung von Data Lakes vs. Big Data

​Wenn Sie in irgendeiner Form mit Daten arbeiten, sollte Ihnen der Begriff "Data Lake" bekannt vorkommen. In der modernen Welt, in der Informationen in Hülle und Fülle vorhanden sind, ist ein Data Lake eine Speicherlösung für Unternehmen, die aus ihrer Dateninfrastruktur herausgewachsen sind.

Kurz gesagt, ein Data Lake ist ein Repository, das unendlich viele Daten speichern kann. Aber lassen Sie uns näher darauf eingehen, wie Data Lakes verwendet werden, wie sie sich von Data Warehouses unterscheiden und welche Vorteile die Verwendung eines Data Lakes für Ihr Unternehmen hat.

Das Konzept eines Data Lake verstehen

Data Lakes setzen einen Speicher voraus, der große Datenmengen in ihrem ursprünglichen Format aufnehmen kann, d. h. sie werden nicht verarbeitet.

Dem, was wir heute als Data Lakes bezeichnen, gingen die so genannten "Wasserlöcher" voraus, die jedes beliebige Datenformat akzeptieren und alle Daten zusammen speichern konnten. Sie entpuppten sich jedoch schnell als chaotische und schlecht verwaltete Löcher für Datenabfälle. Die größte Herausforderung bei diesen frühen Versionen von Data Lakes war die falsch konfigurierte Navigation. Moderne Data Lakes lösen dieses Problem durch die Verwendung von Metadaten-Tags, die das Auffinden von Daten erleichtern.

Nach dem anfänglichen Hype wurden Data Lakes nicht mehr als Datenplattformen angesehen, sondern als Orte, an denen verschiedene Daten nebeneinander existieren können, wie metaphorische Container.

Unternehmen nutzen Data Lakes in der Regel für eine schnellere Reaktion auf neue Informationen und eine erweiterte Datenüberwachung und -analyse. Data Lakes sind zum Beispiel die am weitesten verbreitete Quelle für maschinelles Lernen. Das bedeutet, dass Data Lakes die notwendige Datenvielfalt bieten.

Vereinfachung von Data Lakes

Vereinfacht ausgedrückt sind Datenseen riesige Speichersysteme, in denen man verschiedene Datenformate gleichzeitig speichern kann, ohne dass eine Konvertierung oder Organisation erforderlich ist; das bedeutet, dass in den Datenseen keine Schemata hinterlegt sind. Man kann alles in den Daten-"See" "werfen" und es wird akzeptiert.

Aber lassen Sie sich nicht von dem Gedanken täuschen, dass Data Lakes gleichbedeutend mit "Datensümpfen" sind. Damit Data Lakes richtig funktionieren, müssen sie zumindest verwaltet, bereinigt und integriert werden.

Heutzutage sind Data Lakes ein wichtiger Bestandteil der Datenanalyse und der daraus resultierenden Managementstrategien. Data Lakes können als Übungsfeld für die Datenanalyse betrachtet werden, das es ermöglicht, Datenverbindungen zu finden, wo sie scheinbar nicht vorhanden sind. Das Ergebnis dieses Denkprozesses sind wertvolle Erkenntnisse, die es Unternehmen ermöglichen, fundiertere Entscheidungen zu treffen.

Erkundung der Vorteile der Nutzung eines Data Lake

Der Hauptvorteil von Data Lakes besteht darin, dass sie verschiedene Arten von Daten speichern können, um zu Verfahren wie Datenanalyse und darauf basierenden Geschäftsentscheidungen beizutragen.

Es gibt aber noch viele andere Vorteile, die erwähnenswert sind.

Operative Effizienz

Data Lakes sind für die Speicherung unterschiedlicher Daten konzipiert, von strukturierten (Datenbanken) bis hin zu unstrukturierten Daten (Social Media Posts oder Bilder). Außerdem ermöglichen sie den Zugriff auf Daten in der gesamten Unternehmensinfrastruktur. Mit Data Lakes können Sie sich an wachsende Datenmengen anpassen, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. Verschiedene Abteilungen können durch eine vereinfachte Datenintegration zusammenarbeiten und dabei in ihren Bahnen bleiben; Data Lakes machen häufige Änderungen der Geschäftsarchitektur überflüssig.

Data Lakes vereinfachen die gesamte Verwaltung, da man sich keine Gedanken darüber machen muss, wie strukturiert die Daten sind, da sie Daten in jedem Format gleichzeitig speichern können.

Kundenbeziehungen

Die in Data Lakes gespeicherten Informationen können wertvolle Erkenntnisse liefern, die bei der Entwicklung oder Änderung von Geschäftsstrategien hilfreich sind.

So können in Data Lakes verschiedene Kundendaten gespeichert werden, einschließlich Feedback, Interaktion mit Social-Media-Inhalten usw. Die Erforschung von Kundenverhaltensmustern kann Ihnen grundlegende Erkenntnisse für die Verbesserung der Kundenerfahrung und deren individuellere Gestaltung liefern.

Data Lakes können auch dabei helfen, Trends zu erkennen und Vorhersagen für Unternehmen zu treffen.

Unterscheidung zwischen einem Data Lake und einem Data Warehouse

Ein Data Warehouse ist ebenfalls ein Repository für Geschäftsdaten. Im Gegensatz zu Data Lakes werden in Data Warehouses jedoch nur stark strukturierte Daten aufgenommen. Wie in einem realen Lagerhaus werden die Inhalte verarbeitet, sortiert, in bestimmte Abschnitte kategorisiert und gespeichert.

Beispiele für Informationen, die in Data Warehouses gespeichert werden, können eine Datenbank, Analysetools zur Visualisierung und Präsentation für Geschäftsanwender, statistische Aufzeichnungen, Berichte usw. sein.

Data Warehouses eignen sich für strukturiertere, fast chronologische Recherchen, während Data Lakes hauptsächlich für eine ganzheitlichere Überwachung und Analyse verwendet werden. Es gibt jedoch noch weitere Unterschiede zwischen Data Lakes und Data Warehouses.

Typische Szenarien für die Implementierung von Data Lakes

Data Lakes können auf viele Arten genutzt werden. Wir werden jedoch die gängigsten erwähnen.

Datenintegration und Hub-Management

Data Lakes können große Mengen von Daten unterschiedlicher Herkunft speichern. Das bedeutet, dass Data Lakes es Unternehmen ermöglichen, den gesamten Umfang der Geschäftsdaten über verschiedene Abteilungen hinweg zu beobachten. Dieser Aspekt gilt auch für Wissenschaftler, die davon profitieren, alle Daten in einem einzigen Repository zu haben.

Erweiterte Analytik und KI ermöglichen

Wenn Sie alle Ihre Daten an einem Ort haben, können Sie Datenanalysen, prädiktive Analysen, maschinelles Lernen, die Erkennung von Anomalien usw. durchführen. Sie können auch KI nutzen, um Erkenntnisse aus einer umfangreichen Datensammlung zu gewinnen. KI-Tools können auch für die Echtzeitüberwachung und -analyse eingesetzt werden.

Ermöglichung von Datenexploration und -entdeckung

Data Lakes sind ein leistungsstarkes Werkzeug für Wissenschaftler und Forscher, um unstrukturierte Rohdaten zu untersuchen, Analysen durchzuführen und Erkenntnisse zu gewinnen.

Unternehmen können auch beträchtliche Mengen an Daten nutzen, die in Data Lakes gespeichert sind. Durch die Durchführung prädiktiver Analysen, das Verstehen aktueller und vergangener Daten und die Beobachtung bestehender Tendenzen können Unternehmen bestimmte Ereignisse und Muster vorhersagen und die entsprechende Strategieoptimierung vornehmen.

Effiziente Datenarchivierung

Data Lakes können als erschwingliche und dauerhafte Speicherlösungen für die Archivierung historischer Daten verwendet werden, die für zukünftige Forschungen nützlich sein können. Der große Vorteil von Data Lakes im Hinblick auf die Archivierung ist, dass Sie Ihre Daten nicht filtern oder strukturieren müssen, bevor Sie sie dem Speicher hinzufügen.

Speicherung und Analyse von IoT-Daten

Data Lakes können umfangreiche Datenströme von intelligenten Geräten verarbeiten und bieten einen Platz für die Datenspeicherung. Die gesammelten Daten können wiederum bestimmte Muster hervorheben, die wertvolle Erkenntnisse für den Entscheidungsprozess liefern können. Beispielsweise können Stadtplaner die Daten von Ampelsystemen nutzen, um Staus besser zu verwalten.

Branchenspezifische Anwendungsfälle von Data Lakes

Data Lakes können in verschiedenen Branchen und Märkten eingesetzt werden. Hier sind nur einige von ihnen.

Öl- und Gasindustrie

Im Durchschnitt produziert ein Öl- und Gasunternehmen täglich 1,5 Terabyte an IoT-Daten, die irgendwo gespeichert werden müssen. Data Lakes werden zu einer Speicherlösung für Unternehmen auf Unternehmensebene. Darüber hinaus können die in Data Lakes gespeicherten historischen Daten Erkenntnisse zur Optimierung von Bohrtechnologien, zur Verbesserung der Sicherheitsinfrastruktur, zur Minimierung von Ausfallzeiten und zur Einhaltung gesetzlicher Vorgaben liefern.

Cybersecurity

Cybersecurity-Praktiken werden stets aktiv optimiert, denn Cyberangriffe sind die größte Herausforderung, der einige Unternehmen nicht gewachsen sind. Auch wenn Data Lakes keine revolutionären Sicherheitsmaßnahmen bieten können, können sie einen sicheren Raum für die Speicherung großer Datenmengen bieten. Da die Datensicherung ein wichtiger Bestandteil der Cybersicherheit ist, benötigen Unternehmen einen Speicher, der enorme Datenmengen verarbeiten kann.

Marketing

Wenn es um Marketing geht, produzieren seine Praktiken immer große Datenmengen. Aber was im Marketing wichtig ist, ist die Analyse. Data Lakes ermöglichen es, alle rohen und unstrukturierten Daten an einem Ort zu betrachten, wodurch Muster, Tendenzen und Trends hervorgehoben werden können, die zur Optimierung der Marketingstrategie dienen. Auch die Überwachung und Analyse von Daten in Echtzeit ist mit Data Lakes möglich. Dies gilt insbesondere, wenn Marketingspezialisten mit dem Streaming-Sektor zu tun haben und Entscheidungen fast "im Vorbeigehen" treffen müssen.

Zusammenfassend

Data Lakes gelten als eine moderne Lösung für die Speicherung großer Datenmengen. Data Lakes zeichnen sich durch Kosteneffizienz, Flexibilität und Zugänglichkeit aus. Sie bieten erweiterte Analysefunktionen und ermöglichen die Gewinnung wertvoller Erkenntnisse für Unternehmen.

Führende Unternehmen nutzen Data Lakes bereits zu ihrem Vorteil. Für Menschen in Geschäfts- und Entscheidungspositionen bieten Data Lakes ein strategisches Tor zu gründlicheren und durchdachteren Geschäftsstrategien.