Data Lake Grundlagen für KMU — Praxis — Praxis — Praxis — Praxis

Einführung in den Aufbau eines Data Lakes

Die Einführung eines Data Lakes kann für eine KMU von grossem Nutzen sein. Ein Data Lake ist ein zentrales Repository, das es ermöglicht, grosse Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten in ihrem nativen Format zu speichern und zu analysieren. Dies bietet den Vorteil, flexibel auf diverse Datenanfragen zu reagieren und tiefere Einblicke in das Geschäft zu gewinnen. Allerdings birgt der Aufbau eines Data Lakes auch Herausforderungen, die es sorgfältig zu managen gilt.

Typische Fehler beim Aufbau eines Data Lakes

Fehlende klare Strategie:

Viele Unternehmen beginnen mit dem Aufbau eines Data Lakes, ohne eine klar definierte Strategie. Diese könnte die Ziele, die genauen Datenanforderungen oder die Integration in bestehende Systeme umfassen. Ein solcher Ansatz führt häufig zu einem wilden Anwachsen des Data Lakes ohne strukturellen Nutzen.

*Korrektur:* Bevor ein Data Lake aufgebaut wird, sollte ein klares Konzept dafür erstellt werden, welche Geschäftsziele durch ihn erreicht werden sollen. Eine gründliche Bestandsaufnahme der bestehenden Datenquellen und der gewünschten Anwendungen ist notwendig.

Mangelhafte Datenqualität:

Oftmals fliessen unüberprüfte und qualitativ minderwertige Daten in den Data Lake, was letztlich zu fehlerhaften Analysen und schlechten strategischen Entscheidungen führen kann.

*Korrektur:* Etablieren Sie klare Richtlinien für die Qualität und Herkunft der Daten, die in den Data Lake aufgenommen werden. Implementieren Sie Datenverifizierungs- und Reinigungsverfahren frühzeitig, um die Qualität zu sichern.

Unzureichende Sicherheitsmassnahmen:

Ein weiterer häufiger Fehler besteht darin, dass Sicherheitsaspekte beim Aufbau eines Data Lakes nicht ausreichend berücksichtigt werden, was zu Datenverlust oder -diebstahl führen kann.

*Korrektur:* Sicherheitsrichtlinien sollten von Anfang an integriert werden. Dazu gehören der Einsatz von Verschlüsselungen, Zugriffssteuerungen und regelmässige Audits.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

Erste Woche:

Zieldefinition und Strategieentwicklung: Identifizieren Sie die geschäftlichen Anforderungen und Ziele, die durch den Data Lake erfüllt werden sollen. Erstellen Sie ein umfassendes Konzept, das alle Aspekte des Data Lake berücksichtigt, einschliesslich Speicherung, Verarbeitung und Nutzung.

Datenquellenanalyse: Erstellen Sie eine Liste aller verfügbaren Datenquellen, deren Struktur und Rechtsvorschriften. Beginnen Sie mit der Bewertung der Qualität dieser Daten.

Zweite Woche:

Pilot-Datenintegration: Starten Sie mit der Integration einer begrenzten Anzahl von Datenquellen in eine Pilot-phase. Dies erlaubt Ihnen, das System zu testen und anzupassen, bevor es auf breiter Front eingeführt wird.

Verifikationsprozesse implementieren: Setzen Sie erste Verifikations- und Qualitätskontrollen ein, um die Integrität und Qualität der eingebrachten Daten zu wahren.

Dritte Woche:

Sicherheitsmassnahmen etablieren: Implementieren Sie grundlegende Sicherheitsmassnahmen wie Zugangskontrollen. Stellen Sie sicher, dass alle beteiligten Personen in Sicherheitsbestimmungen geschult werden.

Regelmässige Überprüfungspunkte festlegen: Planen Sie regelmässige Überprüfungstreffen ein, um Fortschritte zu kontrollieren und frühzeitig Anpassungen vorzunehmen.

Vierte Woche:

Testlauf und Feedback: Führen Sie einen umfassenden Testlauf mit ausgewählten Geschäftsprozessen durch, um die Leistung des Data Lakes zu evaluieren. Sammeln Sie Feedback von den involvierten Teams.

Anpassungen vornehmen: Basierend auf den Ergebnissen des Testlaufs nehmen Sie die notwendigen Anpassungen vor und arbeiten Sie an der kontinuierlichen Verbesserung des Data Lake Systems.
Indem diese Schritte diszipliniert und systematisch verfolgt werden, können typische Fehler vermieden und die Basis für einen erfolgreichen Data Lake geschaffen werden.