Data Lakes als Basis für KMU-Erfolg — Praxis — Praxis — Praxis

Ein Data Lake bildet die Grundlage für eine effektive Big Data Strategie in KMU, indem er grosse Mengen unstrukturierter Daten flexibel speichert und zugänglich macht. Die Implementierung ermöglicht es, Geschäftsentscheidungen auf fundierte Datenanalysen zu stützen.

Die Grundlagen eines Data Lakes

Ein Data Lake ist ein zentrales Speichersystem, das sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten aufnimmt. Diese Flexibilität ist besonders für KMU von Vorteil, die Daten aus unterschiedlichen Quellen wie Verkaufszahlen, Kundendaten oder Marketinginformationen gesammelt haben. Ein richtig eingerichteter Data Lake ermöglicht es, diese Daten zusammenzuführen und zu analysieren, um wertvolle Einblicke zu gewinnen.

Vorteile für KMU

Für KMU bietet ein Data Lake die Möglichkeit, ohne vorausgehende Strukturierung grosse Datenmengen zu speichern und bei Bedarf flexibel darauf zuzugreifen. Ein Beispiel aus der Praxis: Ein mittelständisches Einzelhandelsunternehmen kann Daten über Kundentransaktionen und Online-Interaktionen speichern und analysieren, um Kundenpräferenzen zu verstehen und gezielte Marketingmassnahmen zu entwickeln.

Typische Fehler und deren Korrektur

Ein häufiger Fehler bei der Implementierung eines Data Lakes ist die unzureichende Datenqualität. Ohne regelmässige Kontrolle und Bereinigung der Daten kann es zu „Datensümpfen“ kommen, in denen relevante Informationen untergehen. Die Lösung liegt in der Einführung von Datenqualitätsüberprüfungen, die regelmässig durchgeführt werden.

Ein weiterer Fehler ist das Fehlen eines klaren Zugriffsmanagements. Ohne geregelten Zugang kann es zu Sicherheitslücken und ineffizienter Datennutzung kommen. Hier hilft die Einführung eines rollenbasierten Zugriffssystems, das sicherstellt, dass nur berechtigte Mitarbeitende auf bestimmte Daten zugreifen können.

Technologische Umsetzung

Ein Data Lake erfordert eine solide technologische Infrastruktur. Dies umfasst oft die Nutzung von Cloud-Technologien, um die Flexibilität und Skalierbarkeit zu gewährleisten. Anbieter wie Microsoft Azure oder Amazon AWS bieten Lösungen, die speziell auf KMU zugeschnitten sind und den Aufbau eines Data Lakes zu überschaubaren Kosten ermöglichen.

14- bis 30-Tage-Handlungsanleitung

Bedarfsanalyse (Tag 1–3): Klären Sie die internen Anforderungen an Datenmanagement und analysieren Sie, welche Datenquellen integriert werden sollen.

Technologieauswahl (Tag 4–7): Evaluieren Sie geeignete Plattformen für Ihren Data Lake, basierend auf den identifizierten Anforderungen und bestehender IT-Infrastruktur.

Pilotprojekt implementieren (Tag 8–14): Beginnen Sie mit einem kleinen, überschaubaren Teilprojekt, um erste Erfahrungen mit dem gewählten System zu sammeln und Anpassungen vorzunehmen.

Datenqualitätssicherung (Tag 15–18): Entwickeln Sie Prozesse zur regelmässigen Datenqualitätsüberprüfung und definieren Sie Verantwortlichkeiten.

Zugriffsmanagement einrichten (Tag 19–22): Implementieren Sie ein Zugriffsmanagement-System, um sicherzustellen, dass nur berechtigte Personen Daten abrufen können.

Schulung der Mitarbeitenden (Tag 23–26): Schulen Sie relevante Mitarbeitende im Umgang mit dem Data Lake, um sicherzustellen, dass das System effektiv genutzt wird.

Erfolgskontrolle und Anpassungen (Tag 27–30): Überprüfen Sie den Erfolg der Implementierung und nehmen Sie notwendige Anpassungen vor, um nachhaltige Ergebnisse zu gewährleisten.

Durch die sorgfältige Planung und Umsetzung dieser Schritte kann ein KMU die Vorteile eines Data Lakes ausschöpfen und seine Big Data Strategie erfolgreich gestalten.