Effektives Design für einen soliden Data Lake — Big Data Strategien

Aufbau eines effektiven Data Lakes

Ein Data Lake stellt Unternehmen in der heutigen datengetriebenen Welt vor die Möglichkeit, grosse Mengen an unterschiedlich strukturierten und unstrukturierten Daten zu speichern und flexibel für Analysen bereitstellen zu können. Richtig konzipiert, kann ein Data Lake die Basis für fundierte Geschäftsentscheidungen schaffen.

Typische Fehler beim Aufbau eines Data Lakes

Unklare Zielsetzung und Datenstrategie: Häufig starten Unternehmen mit dem Aufbau eines Data Lakes, ohne klare Zielvorgaben und eine durchdachte Datenstrategie. Dieser missglückte Start führt oft zu einem chaotischen Sammelsurium an Daten, die mehr Verwirrung als Nutzen stiften.

Korrektur: Bevor technische Implementierungen vorgenommen werden, sollten die Unternehmensziele klar definiert und eine Datenstrategie formuliert werden. Diese Strategie sollte festlegen, welche Daten gesammelt werden und wie diese genutzt werden sollen, um die Geschäftsziele zu unterstützen.

Mangelnde Daten-Governance: Ein weiterer häufiger Fehler ist das Fehlen einer soliden Daten-Governance-Struktur. Ohne klare Richtlinien zur Datenqualität, -sicherheit und -verantwortlichkeit droht der Data Lake zu einem „Datensumpf“ zu verkommen.

Korrektur: Etablieren Sie umfassende Daten-Governance-Richtlinien, die den gesamten Datenlebenszyklus abdecken. Dies beinhaltet die Etablierung von Datenverantwortlichen, Qualitätskontrollen und Sicherheitsrichtlinien, um den Wert und die Nutzbarkeit der Daten im Data Lake zu gewährleisten.

Nicht durchdachte Architektur: Viele Unternehmen vernachlässigen die sorgfältige Planung der technischen Architektur, was später zu Performance-Problemen und hohen Betriebskosten führen kann.

Korrektur: Investieren Sie in eine skalierbare und flexible Architektur, die sich an die wachsenden Anforderungen anpassen kann. Dazu gehören die Auswahl geeigneter Speicherlösungen und Technologien, die eine effiziente Datenverwaltung und -abfrage ermöglichen.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

Definition der Datenstrategie (Tag 1–5): Setzen Sie ein Team zusammen, das sich mit den Geschäftsanforderungen auseinandersetzt und eine klare Datenstrategie formuliert. Dies beinhaltet die Identifikation der benötigten Datentypen und deren geplante Nutzung.

Erstellung eines Daten-Governance-Plans (Tag 6–10): Entwickeln Sie zusammen mit dem Datenstrategie-Team Richtlinien zur Daten-Governance. Ernennen Sie Verantwortliche für verschiedene Datenbereiche und definieren Sie Standards für Datenqualität und -sicherheit.

Planung der technischen Architektur (Tag 11–15): Integrieren Sie IT-Experten und Architekten, um die technische Infrastruktur des Data Lakes zu planen. Berücksichtigen Sie Aspekte wie Skalierbarkeit, Flexibilität und Kostenmanagement.

Pilotprojekt starten (Tag 16–30): Implementieren Sie einen kleinen, aber funktionalen Teil des Data Lakes als Pilotprojekt. Testen Sie die definierten Strategien und Architekturen in der Praxis. Sammeln Sie Feedback und nehmen Sie notwendige Anpassungen vor, um den Erfolg des abgeschlossenen Projektabschnitts sicherzustellen.

Durch einen strukturierten Ansatz und das Vermeiden häufiger Fehler können Unternehmen einen leistungsfähigen Data Lake etablieren, der zur Verbesserung ihrer Entscheidungsfindung erheblich beiträgt.