Erzeugt Ihr Unternehmen riesige Datenmengen?
Big Data kann Ihnen helfen, wertvolle Business Insights zu generieren, sodass Sie Ihre Produkte und Dienstleistungen verbessern, interne Prozesse effizienter gestalten und den Gewinn steigern können. Allerdings erfordert Big Data leistungsstarke Technologien, um diese Daten zu speichern und zu analysieren. Hochwertige Data Lakes könnten genau das sein, was Sie brauchen.
Was ist ein Data Lake?
Ein Data Lake ist eine Möglichkeit für Unternehmen, Daten zu speichern. Man kann ihn mit einem echten See vergleichen – oder vielleicht wäre ein Meer ein besseres Beispiel – in das viele Zuflüsse münden. Daten werden in einem Data Lake auf ähnliche Weise gespeichert. Im Folgenden erfahren Sie, warum Sie eine Data Lake Architektur für Ihre Unternehmensdaten wählen sollten.
Data Lake – Definition
Data Lakes speichern riesige Mengen an Daten in ihrem nativen, rohen Format – die im Data Lake gespeicherten Daten können sich stark unterscheiden und dennoch gemeinsam abgelegt werden. Egal, ob die gespeicherten Daten strukturiert, unstrukturiert oder semi-strukturiert sind, sie können im Originalformat in einen Data Lake geladen werden. Das bedeutet, dass Sie alle Informationen an einem Ort aufbewahren können, unabhängig vom Format oder davon, ob Sie sie für bestimmte Aufgaben (z.B. Reporting oder Analyse) benötigen. Es gibt viele Lösungen zur Speicherung von Big Data, jede mit eigenen Vor- und Nachteilen. Bevor wir ins Detail gehen, werfen Sie einen Blick auf die Vorteile der Speicherung von Daten in Data Lakes.
Wie erstellt man einen effektiven Data Lake?
Sehen Sie sich unsere Big Data Engineering Services an und erfahren Sie, wie unser Know-how Ihrem Unternehmen helfen kann.
Die Vorteile eines Data Lakes für Ihr Unternehmen
Das Besondere an Data Lakes ist, dass Sie darin alle Arten von Daten speichern können – tatsächlich jede beliebige Art von Daten. Das gibt Ihnen viel Flexibilität, da Sie Zugriff auf alle benötigten Daten haben (auch auf alte oder zunächst als unwichtig angesehene Informationen). Wenn Sie sich für einen Data Lake entscheiden, werden Sie schnell feststellen, dass alle Datentypen einen Wert haben – und die Data Lake Architektur ermöglicht es Ihnen, diesen Wert zu erschließen. Mit diesem Ansatz können Sie Daten, die zuvor in verschiedenen Systemen und Datenbanken gespeichert waren, für komplexe Analysen nutzen und so das Innovationsniveau in Ihrem Unternehmen steigern. Ein Data Lake ist das Gegenteil einer Silos-Architektur – dadurch wird die Analyse einfacher und schneller. Es gibt praktisch keine Grenzen für das Management und die Verarbeitung der im Data Lake gespeicherten Informationen. Es gibt viele Möglichkeiten, die Daten abzufragen, und zahlreiche Tools, mit denen Sie wertvolle Erkenntnisse für Ihr Unternehmen gewinnen können. Beispielsweise können Sie Machine Learning und Artificial Intelligence nutzen, um von Predictive Analytics zu profitieren.
Data Lake Schichten (Layers)
Vielleicht denken Sie jetzt, ein Data Lake sei einfach ein riesiger Container, in dem Daten ungeordnet gespeichert werden. Tatsächlich lässt sich der Lake aber in verschiedene Schichten unterteilen. In der Regel werden drei bis fünf Typen unterschieden, die von Experten unterschiedlich benannt werden können. Jede Schicht hat einen eigenen Zweck. Hier sind einige davon:
Ingestion Layer eines Data Lake
In dieser Schicht werden Rohdaten aus verschiedenen Quellen (wie Anwendungen, IoT-Geräten usw.) aufgenommen. Ziel ist es, die Daten so schnell und effizient wie möglich zu erfassen – daher werden sie auf dieser Ebene nicht verändert, sondern bleiben im nativen Format. Rohdaten werden in Ordnern organisiert. In dieser Schicht sind die Daten noch nicht für Analysen oder Berichte aufbereitet; daher ist es nicht sinnvoll, einer großen Nutzergruppe Zugriff zu gewähren.
Curated Data Layer eines Data Lake
In dieser Schicht wird der Zweck der jeweiligen Daten und das passende Format festgelegt. Um für Analysen und Berichte genutzt werden zu können, müssen die Daten transformiert (bereinigt und aufbereitet) werden. Strukturierte Datensätze können später für Analysen verwendet werden. Sowohl unstrukturierte als auch strukturierte Informationen können in verschiedenen Dateitypen gespeichert werden.
Application Data Layer eines Data Lake
In dieser Schicht werden Abfragen und analytische Tools auf die strukturierten Daten angewendet, was auch in Echtzeit möglich ist. Hier werden die Datensätze mit der notwendigen Business Logic verarbeitet und von analytischen Anwendungen genutzt.
Sandbox Data Layer eines Data Lake
Hier können Daten für Experimente genutzt werden – diese Schicht ist optional und dient oft als Workspace für Data Scientists. Sie wird für fortgeschrittene Data Analytics Spezialisten empfohlen.
In manchen Artikeln werden auch Schichten für temporäre Dateien oder Insights Layer erwähnt. Welche Schichten Sie nutzen sollten, hängt von Ihren individuellen Anforderungen ab. Unsere Berater können Sie nach Analyse Ihrer Geschäftsbedürfnisse zur besten Lösung beraten.
Data Lake Architektur entwerfen – worauf müssen Sie achten?
Data Lakes sind in der Regel eine hoch skalierbare Lösung, die kostengünstigen Speicherplatz bietet. Beim Design eines Data Lake für Ihr Unternehmen sollten einige Aspekte beachtet werden. Die Schichten sind entscheidende Komponenten und sollten sorgfältig geplant werden. Jede Schicht hat einen eigenen Zweck, daher variieren die Anforderungen. Die Ingestion Layer muss mehrere Datenquellen (wie Social Media, Datenbanken, IoT usw.) und verschiedene Ingestion-Modi (Batch, Real-Time) unterstützen und in der Lage sein, jeden Datentyp zu speichern. Optimal ist eine Lösung, die flexibel genug ist, um neue Datenquellen einfach zu integrieren.
Data Lake Security
Einer der wichtigsten Aspekte ist die Sicherheit – Sie müssen Ihre Daten schützen und mögliche Leaks verhindern. Die einfachste und offensichtlichste Methode ist, den Data Lake vor unautorisiertem Zugriff zu schützen. Auf jeder Schicht sollten spezielle Sicherheitsmaßnahmen angewendet werden.
Governance und Management von Daten im Data Lake
Auch das Datenmanagement ist sehr wichtig. Mit der Zeit wird es entscheidend, die im Data Lake durchgeführten Operationen zu überwachen, um die Performance dieser Lösung zu messen und zu verbessern. Sie müssen Metadaten nutzen, um sicherzustellen, dass alle Prozesse effizient ablaufen und Nutzer die Datensätze im Lake einfach durchsuchen und finden können. Zusätzliche Beschreibungen zum Zweck und zu den Operationen der Daten machen Ihre Analysen effektiver.
Sie müssen sicherstellen, dass die Datenerfassung und -transformation automatisiert ist, um große Mengen verschiedenartiger Daten in kurzer Zeit zu verarbeiten. Es gibt viele Techniken und Tools, mit denen Sie den Prozess der Gewinnung von Business Insights verbessern können. Vielleicht profitieren Sie von Artificial Intelligence? Eine cloud-optimierte Data Lake Architektur ist oft eine gute Idee – Cloud-Lösungen stehen für Skalierbarkeit, hohe Performance, Sicherheit und Flexibilität. Ein gut designter Data Lake unterstützt die Systeme und Tools, die Sie aktuell nutzen. Er sollte die Zusammenarbeit zwischen Nutzern ermöglichen, sodass das Teilen von Analysen schnell und einfach ist. Das hilft oft, doppelte Arbeit bei der Gewinnung von Insights zu vermeiden und macht Ihre Teams effizienter. Wichtig ist, dass die Data Lake Architektur auf die jeweilige Branche zugeschnitten ist. So erhalten Sie eine Business-Lösung, die alle Anforderungen Ihres Unternehmens erfüllt.
Warum sollte Ihr Unternehmen Data Lakes nutzen?
Unbegrenzter Datenzugriff ist für die meisten Unternehmen heute sehr wichtig. Data Lakes stellen die Datenverfügbarkeit jederzeit und überall für die Nutzer sicher. Diese kostengünstige Lösung unterstützt nicht nur SQL, sondern auch andere Sprachen, was sie zur besseren Wahl gegenüber einem Data Warehouse macht, wenn fortgeschrittene Analysen erforderlich sind. Sie eignen sich für Unternehmen, die viele verschiedene Datentypen generieren und effiziente Lösungen zur Speicherung und Verarbeitung benötigen. Manche Daten sind vielleicht aktuell nicht wertvoll, könnten es aber in Zukunft werden – dank Data Lakes können Sie Ihre Daten auch nach langer Zeit problemlos nutzen. Die Möglichkeit, Daten im nativen Format zu speichern, ist für jedes Unternehmen von Vorteil, da Sie so neue Technologien in Zukunft leichter nutzen können – mit nativen Datenformaten lassen sich neue Analytics Tools einfach einsetzen.
Contact our experienced consultants and tell us more about your company’s needs.
Cybersecurity analytics was ist das vorteile und bedeutung
Big data sicherheit was muss man wissen
Was ist internet of things sicherheit definition und uberblick
