Praxis – Praxisleitfaden und Strategien richtig einordnen.
Ein Data Lake bereitstellen kann die Wettbewerbsfähigkeit von kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) entscheidend stärken. Er ermöglicht, grosse Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten effizient zu speichern und zu analysieren, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Der Aufbau des Data Lakes
Bewusstsein für die Notwendigkeit eines Data Lakes ist der erste Schritt. Für viele KMU ergibt sich der Nutzen aus der Fähigkeit, grosse Datenmengen zu zentralisieren. Diese Datenbasis unterstützt Analysen und generiert wertvolle Erkenntnisse. Ein Data Lake unterscheidet sich von traditionellen Datenbanken durch seine Flexibilität und Effizienz bei der Verarbeitung verschiedenster Datenformate und -volumen.
Technologieauswahl
Die Technologieauswahl ist entscheidend. Es empfiehlt sich, mit Open-Source-Tools wie Apache Hadoop oder kommerziellen Cloud-Lösungen wie AWS S3 zu starten. Diese Technologien bieten eine robuste Plattform für die Speicherung und Verarbeitung grosser Datenmengen. Achten Sie auf die Integration mit bestehenden Systemen, um den Datenfluss zu optimieren.
Sicherung der Datenqualität
Eine häufige Schwierigkeit ist die Sicherung der Datenqualität. Unstrukturierte Daten können oft unklar oder irrelevant sein. Eine standardisierte Datenerfassung gewährleistet konsistente Qualität. Falsch eingesetzte Data Lakes können zu redundanten und fehlerhaften Daten führen. Implementieren Sie Datenreinigungsverfahren und setzen Sie auf automatisierte Qualitätssicherungstools, um die Konsistenz und Nutzbarkeit der Daten sicherzustellen.
Einhaltung der Datenschutzbestimmungen
Der Datenschutz muss von Anfang an berücksichtigt werden. In der DACH-Region sind die Anforderungen der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) entscheidend. Ein häufiger Fehler ist die mangelnde Berücksichtigung dieser Vorschriften, was zu rechtlichen Problemen führen kann. Entwickeln Sie klare Zugriffsprotokolle und schulen Sie Ihre Mitarbeitenden kontinuierlich im Datenschutz.
Typische Fehler und ihre Korrekturen
Ein typischer Fehler ist die unzureichende Planung. Ohne klar definierte Geschäftsziele kann ein Data Lake schnell unüberschaubar werden. Entwickeln Sie daher eine detaillierte Strategie, bevor Sie mit dem Aufbau beginnen. Ein weiterer Fehler ist die Vernachlässigung der Datenintegration. Stellen Sie sicher, dass Ihre Datenquellen nahtlos eingebunden werden, um eine vollständige Sicht auf Ihre Informationen zu gewährleisten.
14-Tage-Plan zum Aufbau eines Data Lakes
Tag 1–2: Erkennen Sie das Potenzial eines Data Lakes für Ihr Unternehmen. Definieren Sie klare Ziele und den erwarteten Nutzen.
Tag 3–5: Wählen Sie die geeignete Technologie-Plattform und klären Sie Sicherheits- und Datenschutzfragen.
Tag 6–7: Entwickeln Sie ein Datenintegrationsschema und identifizieren Sie alle relevanten Datenquellen.
Tag 8–10: Beginnen Sie mit dem Aufbau der Infrastruktur, basierend auf der gewählten Plattform. Richten Sie die Zugriffsrechte ein.
Tag 11–12: Bereiten Sie Ihre Daten zur Migration vor und beginnen Sie mit der Übertragung in den Data Lake.
Tag 13: Implementieren Sie Mechanismen zur Datenreinigung und -qualitätssicherung.
Tag 14: Führen Sie eine Testphase durch und stellen Sie sicher, dass alle Systeme nahtlos funktionieren. Passen Sie den Prozess nach Bedarf an.
Mit sorgfältiger Planung und Umsetzung kann ein Data Lake einem KMU helfen, aus Daten wertvolle Einblicke zu gewinnen und strategische Vorteile zu erzielen.