Ein Data Lake speichert verschiedenste Arten an Rohdaten in einem einzigen, flexiblen Repository. Mit seiner Hilfe können Sie Daten analysieren und auswerten und tiefgehende Informationen gewinnen, um bessere Entscheidungen zu treffen.
Im Gegensatz zu herkömmlichen Datenbanken oder Data Warehouses, bei denen Daten bereinigt, organisiert und strukturiert werden müssen, empfangen Data Lakes Daten genau dann, wenn sie entstehen, sodass Sie große Datenmengen schnell speichern können. Stellen Sie sich einen riesigen, digitalen Speicherraum vor, in dem alle Arten von Daten – E-Mails, Bilder, Protokolle, Videos, Sensordaten – nebeneinander gespeichert sind, um bei Bedarf wieder abgerufen werden zu können. Diese Flexibilität macht Data Lakes besonders attraktiv für moderne Unternehmen, die mit großen Mengen an vielfältigen und sich schnell ändernden Daten zu tun haben.
Ein Data Lake ist ein zentralisierter Datenspeicher, der so optimiert ist, dass er schnell große Mengen an Rohdaten in ihrem ursprünglichen Format (strukturiert, halbstrukturiert oder unstrukturiert) ohne Umformatierung aufnimmt, damit sie bei Bedarf aufgerufen, verarbeitet und analysiert werden können.
KI und Daten arbeiten als untrennbares Team zusammen. KI lebt von riesigen Datenmengen – je mehr Daten sie hat, desto intelligenter und effektiver wird sie. Aber riesige Datensätze allein sind noch nicht sehr nützlich. Sie brauchen KI-Tools, die in der Lage sind, aussagekräftige Einblicke zu ermitteln.
Hier kommen Data Lakes ins Spiel. Sie eignen sich ganz besonders für die Speicherung enormer Mengen unterschiedlichster Daten in ihrer rohen, ursprünglichen Form, von Sensormesswerten bis zu Kundeninteraktionen. Indem sie KI-Systemen einen sofortigen und flexiblen Zugriff auf reichhaltige Echtzeitdaten bieten, agieren Data Lakes wie ein Benzintank: Sie stärken die Fähigkeit von KI und maschinellem Lernen, zu analysieren, zu lernen und strategische Entscheidungen zu lenken.
Kurz: Data Lakes ermöglichen es KI, ihre optimale Leistung zu erbringen, und KI erschließt den vollen Wert, der in Ihrem Data Lake verborgen ist. Das schafft eine leistungsstarke Kombination, die Ihr Unternehmen mit unglaublicher Geschwindigkeit voranbringen kann.
Ein Data Lake basiert auf einem einfachen und dennoch leistungsstarken architektonischen Ansatz, der auf die Verarbeitung von riesigen Datenmengen und die Aufnahme verschiedenster Datentypen ausgelegt ist. Hier sind einige der wichtigsten Komponenten:
Data Lakes brauchen effiziente Wege, über die Daten eingebracht werden. Dies geschieht über eine robuste Aufnahmeschicht, die mit Tools ausgestattet ist, die alles von Batch-Uploads bis zum Echtzeit-Streaming abwickeln. Egal, ob Daten sporadisch von IoT-Geräten oder stetig aus Transaktionsprotokollen einfließen, die Aufnahmeschicht sorgt dafür, dass der Lake kontinuierlich und ohne Unterbrechung neue Daten aufnehmen kann.
Dies ist die Grundlage eines Data Lakes, die in der Regel auf einer skalierbaren, cloudbasierten Plattform ruht. Dies ist wie ein „Fass ohne Boden“. Ihr Data Lake kann nahtlos wachsen, wenn Ihr Datenbedarf wächst. Dies wurde entwickelt, um riesige Datenmengen effizient zu speichern, ohne dass Sie sich Sorgen wegen Platzmangels oder unverhältnismäßig hoher Speicherkosten machen müssten.
Rohdaten, die in einem Lake gespeichert sind, werden erst dann wirklich wertvoll, wenn sie in Handlungsempfehlungen umgewandelt werden. Verarbeitungs-Engines übernehmen Aufgaben wie die Bereinigung, Strukturierung und Analyse von Daten. Diese Schicht ermöglicht den Benutzern, Daten genau so zu verarbeiten, wie sie sie benötige – schnell und effizient, von einheitlichen Statistik-Engines für die groß angelegte Datenverarbeitung bis zu einfachen Datenbankabfragetools.
Die enorme Speicherkapazität eines Data Lakes ist ohne Datenangaben wie Herkunft, Format und Beziehungen zu anderen Datensätzen von begrenztem Nutzen. Mit anderen Worten: Metadaten. Ein effektives Metadatenmanagement agiert wie ein intelligenter digitaler Bibliothekar und verfolgt sorgfältig die Herkunft, das Format, den Standort und die Beziehungen jedes Datenpunkts zu anderen Datensätzen. Diese entscheidende Schicht hilft Benutzern, schnell auf die Daten zuzugreifen, die sie gerade benötigen.
Schließlich dient eine Zugriffs- und Analyseschicht als Frontend und macht Daten für Geschäftsanwender und Analysten nutzbar und zugänglich. Diese Ebene umfasst fortschrittliche Analysetools, Visualisierungs-Dashboards, lokal gespeicherte KI-Lerndatenbanken und KI-gestützte Schnittstellen, die dafür sorgen, dass Informationen schnell extrahiert und ohne tiefgreifende technische Kenntnisse verstanden werden können.
Nachfolgend sind einige der Vorteile einer Data-Lake-Lösung für Ihr Unternehmen aufgeführt:
Data Lakes machen komplizierte Datenvorbereitung, redundante Systeme und zusätzliche Software überflüssig. Das senkt die Speicher- und Betriebskosten. Außerdem befreit es Ihre Teams von sich wiederholenden Aufgaben mit geringem Mehrwert.
Die verbesserte Datenspeicherung ermöglicht Ihnen, Informationen aus Kundeninteraktionen an jedem Touchpoint zu speichern. So können Sie hochgradig personalisierte Erlebnisse bereitstellen, die zu einer höheren Kundenzufriedenheit und Loyalität führen.
Indem sie eine zentrale Datenquelle bereitstellen, fördern Data Lakes eine reibungslosere Zusammenarbeit zwischen den Teams. Da es weniger Silos und Barrieren gibt, können Ihre Abteilungen wertvolle Daten einfacher teilen und zusammenarbeiten.
Wenn Sie alle Ihre Daten an einem zentralen Ort zusammenführen, verbessern Sie Nachverfolgbarkeit, Sicherheit und Kontrolle. Dies erleichtert Ihnen die Einhaltung von gesetzlichen Vorschriften, reduziert Risiken und schenkt Ihnen die Gewissheit, dass Sie alles richtig machen.
Teamleiter haben Zugang zu einem klareren und genaueren Überblick über das Unternehmen. Diese Perspektive führt zu effektiveren betrieblichen Strategien, intelligenteren Investitionen und insgesamt einer erhöhten Transparenz.
Hier finden Sie eine Aufschlüsselung dieser zusammenhängenden – aber unterschiedlichen – Konzepte:
Data Lakes sind Orte für die Speicherung großer Datenmengen, ohne dass diese strukturiert, organisiert oder anderweitig umfassend verwaltet werden müssen. Um die Funktionalität eines Data Lakes zu optimieren, nutzen viele Anwender auch Data Warehouses und Data Lakehouses.
Data Warehouses funktionieren eher wie strukturierte Bibliotheken. Sie organisieren sorgfältig verarbeitete und strukturierte Daten für einen schnellen Abruf und eine klare, vorhersehbare Analyse. Bevor die Daten in ein Warehouse gelangen, werden sie bereinigt, organisiert und formatiert. Dies ermöglicht schnelle Reaktionszeiten bei Berichten, Anfragen und wiederkehrenden geschäftskritischen Aktivitäten.
Data Lakehouses vereinen die Merkmale von Data Lakes und Data Warehouses. Durch die gemeinsame Speicherung von Rohdaten und strukturierten Daten bieten Lakehouses einen hochflexiblen Ansatz. Sie ermöglichen explorative Datenanalysen und Echtzeitabfragen. Gleichzeitig liefern sie strukturierte, zuverlässige Einblicke für routinemäßige Geschäftsaufgaben.
| Merkmal | Data Lake | Data Warehouse | Data Lakehouse |
| Primärer Datentyp | Roh und ungefiltert (unstrukturiert, halbstrukturiert, strukturiert) | Strukturiert und bearbeitet | Roh und strukturiert |
| Zweck | Flexible Speicherung und schneller Zugriff für Analysen | Berichterstattung in Unternehmen, strukturierte Analysen | Einheitliche Analysen und Berichte |
| Datenverarbeitung | Schema-on-Read (strukturiert während der Analyse) | Schema-on-Write (strukturiert vor der Speicherung) | Hybridansatz (flexibel und dennoch strukturiert) |
| Leistung | Ideal für Echtzeit- und explorative Analysen | Optimiert für vorhersagbare, wiederkehrende Anfragen | Kombiniert Echtzeit-Flexibilität mit Speichereffizienz |
| Kostenprofil | In der Regel geringere Kosten durch Rohspeicherung | Höhere Kosten durch strukturierte Speicher- und Verarbeitungsanforderungen | Ausgewogene Kosteneffizienz und Analysebereitschaft |
Ein sicherer und gut verwalteter Data Lake gibt Ihrem Unternehmen die Sicherheit, datengestützte Innovationen zu erkunden, ohne Angst vor unbeabsichtigter Offenlegung, Risiken oder regulatorischen Komplikationen haben zu müssen.
Eine klare Governance legt die Eigentumsverhältnisse für Daten, deren zulässige Nutzung und die Rechenschaftspflichten fest. Ein wirksames Rahmenwerk fördert das Verständnis innerhalb des Teams, die konforme Datennutzung, baut Vertrauen auf und unterstützt die Akzeptanz in Ihrem Unternehmen.
Data Lakes nutzen mehrere Sicherheitsebenen, darunter rollenbasierte Zugriffskontrolle, Verschlüsselung im Ruhezustand und während des Transports sowie kontinuierliche Überwachung auf Anomalien – damit Ihre Daten vor unbefugtem Zugriff oder Bedrohungen geschützt sind.
Transparenz und detaillierte Prüfpfade sind unerlässlich, insbesondere in regulierten Sektoren wie dem Gesundheitswesen oder Finanzwesen. Transparente Prüfungen unterstützen die Datenprovenienz, eine schnelle Fehlerkorrektur und die Bereitschaft zur Einhaltung regulatorischer Anforderungen.
Bei den besten Data Lakes sind Datenschutz und Compliance von Anfang an integriert, indem Datenanonymisierung, Einwilligungsprotokolle und automatisierte Prüfungen verwendet werden, um die Übereinstimmung mit regulatorischen Standards und internen Richtlinien bei jedem Schritt zu sichern.
Wie bei jeder anderen signifikanten Änderung von langjährigen Praktiken und Verfahren kann der Wechsel zu einer Data-Lake-Architektur eine Herausforderung darstellen. Ein guter, maßgeschneiderter Übergangsplan hilft Ihnen, eine reibungslose Migration zu erreichen.
2024 betrug das globale Datenvolumen insgesamt 149 Zettabyte. Das entspricht rund 15 Billionen Stunden HD-Video – oder 1,7 Milliarden Jahre ununterbrochenem Ansehen von YouTube-Clips! Das weltweite Datenvolumen wird sich bis 2028 voraussichtlich verdoppeln, und das wird sich danach voraussichtlich fortsetzen. Und wenn Ihr Unternehmen so ist wie die meisten anderen, verdoppelt und verdreifacht sich auch Ihr Datenspeicherbedarf schnell.
Mit Blick auf die Zukunft ist davon auszugehen, dass KI noch tiefer in das Gewebe der Data Lakes eingewoben wird. KI wird nicht nur die Daten nutzen, sondern wahrscheinlich auch dazu beitragen, den „Datensee“ selbst zu verwalten, indem sie Daten automatisch organisiert, Qualitätsverbesserungen vorschlägt oder die Speicherung optimiert. Das „Lakehouse“-Konzept wird wahrscheinlich reifen, weiter verbreitet sein und einen standardisierteren Ansatz bieten, der das Beste aus beiden Welten zusammenführt. Wir werden sehen, dass eine verfeinerte KI, einschließlich generativer KI, geschult wird und auf den spezifischen Daten läuft, die im Data Lake eines Unternehmens gespeichert sind, um hochdetaillierte und tiefgreifende Datenanalysen zu erstellen. Da KI immer kritischere Entscheidungen trifft, wird es zunehmend einen Schwerpunkt auf „erklärbare KI“ geben – Tools und Verfahren, die ein Verständnis vermitteln sollen, warum ein KI-Modell auf der Grundlage der Daten aus dem Data Lake zu einer bestimmten Schlussfolgerung gelangt ist. Zu erwarten sind auch weitere Anstrengungen zu einer Datendemokratisierung, um diese leistungsstarken Tools für mehr Menschen innerhalb eines Unternehmens zugänglich zu machen und eine daten- und KI-gestützte Entscheidungsfindung weiter in den täglichen Geschäftsbetrieb einzubetten.
Noch vor wenigen Jahren war „mehr Speicherkapität“ der neueste Schrei in der Unternehmenswelt. Heutzutage ist nicht nur mehr Speicherplatz erforderlich, sondern auch intelligentere, agilere Datenmanagementlösungen. Data Lakes beseitigen viele traditionelle Hemmnisse für sinnvolle KI-gestützte Analysen. Sie sind für die wachsende Flut an Rohdaten ausgelegt, die in allen Bereichen Ihres Unternehmens generiert werden.
Erfahren Sie, wie die Tools für Data Lakes von Infor Rohdaten aus Ihrem gesamten Unternehmen erfassen können und Ihre modernen Analyse- und KI-Lösungen unterstützen.