Data Lake Konzepte für Unternehmen — Praxis — Praxis — Praxis — Praxis

Ein Data Lake stellt für Unternehmen eine attraktive Möglichkeit dar, grosse Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten zentral zu speichern. Die Flexibilität und Skalierbarkeit eines Data Lakes ermöglicht es, Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammenzuführen und für Analysezwecke bereitzustellen. Eine sorgfältig geplante Implementierung ist essentiell, um den vollen Nutzen aus einem Data Lake zu ziehen.

Kernaussage:

Ein Data Lake ermöglicht es Unternehmen, datenbasiert Entscheidungen zu treffen, indem es eine zentrale Speicherung und flexible Zugänglichkeit zu verschiedenen Datensätzen bietet.

Typische Fehler und deren Korrektur:

Unklare Datenstrategie:

Viele Unternehmen beginnen mit dem Aufbau eines Data Lakes ohne eine klare Datenstrategie. Dies führt oft zu einer Ansammlung von Daten ohne Zweck oder Nutzen.
Korrektur: Entwickeln Sie eine klare Datenstrategie, die die Ziele des Data Lakes definiert, die zu speichernden Datenarten spezifiziert und die zukünftige Nutzungsweise bestimmt. Stellen Sie sicher, dass die Stakeholder beteiligt und die Geschäftsziele mit den technischen Zielen abgestimmt sind.

Fehlende Datenqualitätssicherung:

Ohne regelmässige Überprüfung und Reinigung der Daten kommt es schnell zu inkorrekten und unbrauchbaren Informationen im Data Lake.
Korrektur: Implementieren Sie Verfahren zur Datenqualitätssicherung, darunter automatisierte Prozesse zur Datenerfassung, -bereinigung und -validierung. Etablieren Sie Rollen und Verantwortlichkeiten für die kontinuierliche Überwachung der Datenintegrität.

Überlagerung ohne Struktur:

Data Lakes bieten zwar Flexibilität, dennoch kann eine fehlende Struktur dazu führen, dass Daten schwer auffindbar und nutzlos werden.
Korrektur: Implementieren Sie ein Metadatenverzeichnis, das alle im Data Lake gespeicherten Informationen beschreibt und klassifiziert. Dies erleichtert den Zugriff und die Strukturierung der Daten und unterstützt dabei, relevante Informationen schnell zu finden.

Handlungsanleitung für 14–30 Tage:

Tag 1–7: Datenstrategieentwicklung
Sammeln Sie relevante Stakeholder, um Geschäftsanforderungen und Ziele des Data Lakes zu definieren.

Diskutieren Sie, welche Datenquellen integriert werden sollen und legen Sie Prioritäten fest.

Dokumentieren Sie die Datenstrategie und kommunizieren Sie diese an alle beteiligten Teams.
Tag 8–14: Technische Planung und Infrastruktur
Evaluieren Sie die technischen Anforderungen und Vorbereitungen für den Aufbau der Data Lake-Infrastruktur.

Wählen Sie geeignete Technologien aus (z.B. Cloud-Dienste oder On-Premise-Lösungen) und planen Sie die benötigten Ressourcen.

Beginnen Sie mit der Implementierung der Basisinfrastruktur und der Erstellung eines Prototypen.
Tag 15–21: Implementierung und Datenorganisation
Erstellen Sie ein Metadatenmanagement-System zur Klassifizierung und Organisation der Daten.

Entwickeln Sie Datenqualitätssicherungsprozesse zur laufenden Kontrolle der eingehenden Datenströme.

Migrieren Sie erste Datensätze in den Data Lake und testen Sie die Konsistenz und Nutzbarkeit.
Tag 22–30: Continuous Improvement
Evaluieren Sie die erste Phase der Data Lake-Entwicklung und sammeln Sie Feedback von den Nutzern.

Identifizieren Sie Verbesserungsmöglichkeiten in der Datenverwaltung und -nutzung.

Planen Sie regelmässige Review-Sitzungen, um die Effektivität der Prozesse und die Einhaltung der Datenstrategie sicherzustellen.
Dieser strukturierte Ansatz wird Ihrem Unternehmen helfen, innerhalb weniger Wochen eine solide Grundlage für den Aufbau eines Data Lakes zu schaffen und langfristige Erfolge sicherzustellen.