Konzepte zur Gestaltung eines effektiven Data Lakes — Überblick

Eine solide Datenbasis durch einen Data Lake

Ein effektiver Data Lake ermöglicht es kleinen und mittleren Unternehmen (KMU), grosse Datenmengen aus diversen Quellen zentral zu speichern und flexibel für Analysen zur Verfügung zu stellen. Dabei dient ein solcher Datenpool als Motor für fundierte Geschäftsentscheidungen und zukünftige Datenstrategien.

Vorteile eines Data Lakes

Der Aufbau eines Data Lakes bietet KMU die Möglichkeit, Daten effizient zu speichern, zu skalieren und zeitnah zu analysieren. Häufig werden Daten aus unterschiedlichen Quellen wie CRM-Systemen, sozialen Medien oder IoT-Geräten gespeichert, um zum Beispiel Kundenverhalten besser zu verstehen oder betriebliche Abläufe zu optimieren. Ein Data Lake speichert die Daten in ihrem Rohformat und bietet so maximale Flexibilität bei der späteren Verarbeitung.

Datenquellen identifizieren

Für den Aufbau eines Data Lakes ist es entscheidend, relevante Datenquellen zu identifizieren. In vielen KMU liegen Daten in Silos, die harmonisiert werden müssen. Beispielsweise können Verkaufsdaten mit Marketingdaten verknüpft werden, um konsistente Aussagen über die Wirkung bestimmter Massnahmen zu treffen. Ein gut strukturierter Data Lake unterstützt diese Integration.

Typische Fehler beim Aufbau

Ein häufiger Fehler ist der Mangel an klar definierten Datenstrategien. Ohne diese verliert man schnell den Überblick über die im Data Lake gespeicherten Informationen, was zu Inkonsistenzen und Datenchaos führen kann. Die Lösung liegt in einer klaren Definition, welche Daten gesammelt und wie diese genutzt werden sollen. Ein weiteres Problem stellt oft die Sicherheit dar. Hier kann die Implementierung strenger Zugangskontrollen und Verschlüsselmethoden Abhilfe schaffen, um unberechtigten Zugriff zu vermeiden.

Technische Infrastruktur wählen

Entscheidend für einen funktionierenden Data Lake ist die Auswahl der geeigneten technischen Infrastruktur. Im KMU-Umfeld bietet sich oft eine Cloud-basierte Lösung an, die flexibel skaliert werden kann und keine hohen Investitionskosten erfordert. Anbieter wie AWS oder Google Cloud Platform bieten massgeschneiderte Lösungen, die sich leicht an individuelle Bedürfnisse anpassen lassen.

Handlungsanleitung für die ersten Tage

Wenn Sie innerhalb der nächsten 14 bis 30 Tage einen Data Lake aufbauen möchten, gehen Sie folgendermassen vor:

Bedarfsanalyse durchführen: Bestimmen Sie, welche Daten für Ihre Geschäftsziele unerlässlich sind.

Datenquellen definieren: Listen Sie alle relevanten Quellen auf, die Sie integrieren möchten.

Technologie evaluieren: Wählen Sie die passende Cloud-Plattform oder prüfen Sie interne IT-Ressourcen.

Prototyp erstellen: Beginnen Sie mit einem kleinen, handhabbaren Datensatz, um erste Erfahrungen zu sammeln.

Datenstruktur planen: Legen Sie fest, wie die Daten gespeichert und später abgerufen werden sollen.

Sicherheitskonzept entwickeln: Entwickeln Sie Massnahmen zum Schutz der Daten und zur Gewährleistung von Datenintegrität.

Testphase durchführen: Testen Sie den Zugriff auf den Data Lake und die Verarbeitung von Abfragen.

Feedback sammeln: Holen Sie Rückmeldungen von wichtigen Nutzern ein und passen Sie den Data Lake entsprechend an.

Mit diesen Schritten sind Sie in der Lage, schrittweise einen funktionalen und effizienten Data Lake zu etablieren, der das Potenzial Ihrer Daten maximiert.