Ein Data Lake (wörtlich übersetzt: „Datensee“) ist eine Plattform, die die Speicherung und Analyse von Daten ohne Einschränkungen hinsichtlich des Typs oder der Struktur ermöglicht. Hier erfährst Du alles, was Du über dieses unverzichtbare Werkzeug für Data Scientists wissen musst: Definition, Funktionsweise, Anwendungsfälle, Weiterbildungen…
Modernen Unternehmen stehen zahlreiche Daten zur Verfügung. Diese Daten können auf vielfältige Weise genutzt werden, insbesondere für die Analyse. In diesem Zusammenhang kann ein Data Lake als Repository für eine Vielzahl von „datengetriebenen“ Projekten dienen.
Ein Data Lake ist ein Speicher, in dem große Mengen strukturierter, unstrukturierter oder halbstrukturierter Daten gespeichert werden können. Dort können alle Arten von Daten in ihrem nativen Format gespeichert werden. Wie in einem echten See fließen die Daten aus verschiedenen Quellen in Echtzeit zusammen.
Diese Art von Plattform unterliegt keinen Beschränkungen in Bezug auf Dateigröße oder -kategorie. Sie ermöglicht eine hochleistungsfähige Datenanalyse und native Integration.
Es können verschiedene Arten der Datenanalyse durchgeführt werden, z. B. Big-Data-Verarbeitung, Echtzeitanalyse, Machine Learning oder die Erstellung von Dashboards und Datenvisualisierungen.
Innerhalb des Data Lake erhält jedes Datenelement eine eindeutige Kennung. Jeder Datensatz ist mit einer Reihe von Metadaten verknüpft. Die Architektur ist im Gegensatz zu einem Data Warehouse nicht hierarchisch.
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Warum solltest Du einen Data Lake verwenden?
Du kannst damit Daten aller Art auf kostengünstige Weise speichern, um sie später zu analysieren. Er bietet einen ersten Überblick für Data Scientists.
Die Daten können ohne Vorlage und unabhängig von ihrer Struktur gespeichert werden. Der Data Lake liefert Agilität für Organisationen.
Mit künstlicher Intelligenz und Machine Learning bekommst Du eine sehr fortschrittliche prädiktive Analyse. Es ist möglich, Daten aus neuen Quellen wie Log-Dateien, Klickströmen, sozialen Netzwerken oder vernetzten Objekten zu analysieren.
Mithilfe von Data Lake ist ein Unternehmen in der Lage, gute Gelegenheiten zu erkennen und zu nutzen. So ist es beispielsweise möglich, neue Kundschaft zu gewinnen und zu halten, die Produktivität zu steigern, vorausschauende Wartung durchzuführen oder bessere Entscheidungen zu treffen.
Durch die Implementierung von Data Lake profitiert das Unternehmen von einem Vorteil gegenüber der Konkurrenz. Laut einer Umfrage von Aberdeen übertreffen Unternehmen, die einen Data Lake implementiert haben, ähnliche Organisationen in Bezug auf das Umsatzwachstum um 9%.
Architektur und Funktionsweise
Erstens werden Daten aus verschiedenen Quellen wie Datenbanken, Webservern oder verbundenen Objekten über Konnektoren aufgenommen. Sie können als Stapel oder in Echtzeit geladen werden.
Der von einem Data Lake angebotene Speicher ist skalierbar und ermöglicht einen schnellen Zugriff für Data Mining. Sobald die Daten gespeichert sind, können sie in eine strukturierte Form umgewandelt werden, um die Analyse zu erleichtern. Sie können mit Tags versehen werden, um die Metadaten zuzuordnen.
Anschließend kann man SQL– oder NoSQL-Abfragen oder sogar die Excel-Software zur Analyse der Daten verwenden. Sobald sich das Unternehmen eine Frage stellt, kann man eine Abfrage im Data Lake durchführen und dabei nur einen Teil der relevanten Daten analysieren. Er ermöglicht auch die Verwaltung und Steuerung der Daten.
Vor- und Nachteile
Ein Data Lake ermöglicht die Speicherung und Analyse von Daten und bietet Flexibilität bei geringen Kosten. Damit kann jede Art von Daten ausgewertet werden. Die größte Stärke eines Data Lake ist die Möglichkeit, Inhalte aus verschiedenen Quellen zentral zu speichern. Alle Nutzer und Nutzerinnen in einem Unternehmen können darauf zugreifen, auch wenn sie geografisch getrennt sind.
Allerdings hat der Data Lake auch Nachteile. Es handelt sich um eine Plattform, die schwer zu verwalten ist und im Laufe der Zeit an Relevanz verlieren kann. Die Speicherung unstrukturierter Daten kann bei schlechter Verwaltung schnell zum Chaos führen.
Die Nutzung einer solchen Plattform kann auch kostspielig sein und ein Cyber-Sicherheitsrisiko darstellen, wenn sie nicht methodisch aufgebaut ist. Unvorsichtig gelagerte Daten können auch Probleme mit dem Datenschutz oder der Einhaltung von Vorschriften verursachen.
Data Lake vs. Data Warehouse: Was sind die Unterschiede?
Data Lake und Data Warehouse ermöglichen die Speicherung von Daten und deren Verarbeitung. Diese Systeme weisen Ähnlichkeiten, aber auch wichtige Unterschiede auf.
Eine Besonderheit dieser Plattform ist die Aufbewahrung aller Daten. Ein Data Warehouse speichert nur die Daten, die zur Beantwortung bestimmter Fragen oder für einen Bericht verwendet werden können. Dies führt zu mehr Einfachheit und spart Speicherplatz.
Ein Data Lake wiederum bewahrt alle Daten auf, auch wenn sie nicht unmittelbar nützlich sind. Dies wird durch die verwendete Hardware ermöglicht, die sich in der Regel deutlich von der Hardware, auf der das Data Warehouse basiert, unterscheidet und kostengünstiger ist.
Ein weiterer Unterschied besteht darin, dass er ausnahmslos alle Arten von Daten unterstützt, unabhängig von ihrer Quelle und Struktur. Sie werden in ihrer Rohform aufbewahrt und erst bei der Verwendung umgewandelt.
Im Gegensatz dazu begnügen sich Data Warehouses meist mit Daten, die aus transaktionalen Systemen extrahiert werden, wie quantitative Metriken und die Attribute, die diese beschreiben. Nicht-traditionelle Quellen wie Webserver-Logs, Sensordaten, Daten aus sozialen Netzwerken oder auch Texte und Bilder werden in der Regel ignoriert, da sie zu teuer und zu schwierig zu speichern sind.
Data Lakes haben auch den Vorteil, dass sie leichter an Veränderungen angepasst werden können. Ein Data Warehouse benötigt viel Zeit, um entwickelt und konfiguriert zu werden, und jede noch so kleine Änderung kann viel Zeit und Ressourcen in Anspruch nehmen.
Bei Data Lakes ist dies nicht der Fall, da alle Daten in ihrer Rohform gespeichert werden. Daher ist es möglich, die Daten auf innovative Weise zu erforschen und dann ein Schema zu automatisieren, wenn es sich als relevant erweist.
Schließlich liefern Data Lakes tendenziell schneller Analyseergebnisse. Der Grund dafür ist, dass Benutzer und Benutzerinnen auf alle Arten von Daten zugreifen können, noch bevor diese umgewandelt, bereinigt oder strukturiert wurden.
Die Kehrseite der Medaille: die Analyse von Daten auf einem Data Lake erfordert mehr technische Fähigkeiten. Diese Plattformen sind für nicht-technische „Geschäftsanwender“ nicht so zugänglich wie Data Warehouses. Sie sind daher eher Data Scientists vorbehalten.
| Aspekt | Data Lake | Data Warehouse |
|---|---|---|
| Datenquelle | Speichert strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten aus unterschiedlichen Quellen. | Speichert vorwiegend strukturierte Daten aus speziellen Quellen. |
| Datenverarbeitung | Bietet Rohdaten ohne strenge Struktur. Datenverarbeitung und -transformation erfolgen oft erst bei Bedarf. | Speichert bereits verarbeitete und strukturierte Daten, optimiert für Abfragen. |
| Datenformat | Unterstützt verschiedene Datenformate, einschließlich Parquet, Avro, JSON und mehr. | Verwendet oft ein einheitliches Datenformat wie relationale Tabellen. |
| Skalierbarkeit | Skalierbar und kann große Mengen an Daten in ihrer ursprünglichen Form speichern. | Skalierbar, aber die Skalierbarkeit kann aufgrund der Struktur begrenzter sein. |
| Datenqualität und -konsistenz | Geringere Datenqualität und -konsistenz, da die Daten in ihrer Rohform gespeichert werden. | Bietet oft höhere Datenqualität und -konsistenz aufgrund von Data Cleansing und Transformationen. |
| Kosten | In der Regel kostengünstiger für die Datenspeicherung, aber teurer für die Verarbeitung. | Möglicherweise teurer für die Datenspeicherung, aber günstiger für die Abfrageverarbeitung. |
| Geschwindigkeit der Datenanalyse | Kann langsam sein, da Daten erst bei Bedarf verarbeitet werden. | Bietet schnelle Abfragen und Berichterstellung dank vorausschauender Datenaufbereitung. |
| Datenzugriff und -analyse | Flexibler Zugriff auf Rohdaten für Data Scientists und Analysen. | Strukturierter Zugriff und Analysen für Geschäftsanwender. |
| Anwendungen | Gut geeignet für Big Data-Anwendungen und datenintensive Analysen. | Optimal für Geschäftsanalysen, Reporting und Business Intelligence. |
| Wartung und Verwaltung | Einfacher in Bezug auf Datenspeicherung, aber komplexer in Bezug auf Datenqualität und -transformation. | Eher komplex in Bezug auf Datenintegration und -verwaltung, aber einfacher in Bezug auf Abfrageoptimierung. |
Data Lakes in der Cloud
Data Lakes können entweder vor Ort oder in der Cloud eingesetzt werden. Wenn Du Dich für das Cloud-Computing entscheidest, profitierst Du von höherer Leistung, Elastizität und Zuverlässigkeit.
Die Nutzer und Nutzerinnen können auch von verschiedenen Analyse-Engines profitieren. Die Sicherheit wird erhöht, die Bereitstellung wird beschleunigt und die Funktionen werden häufiger aktualisiert. Die Kosten wiederum stehen in einem angemessenen Verhältnis zur tatsächlichen Nutzung.
Die Bedeutung von Data Lakes in Unternehmen
Unternehmen, die sich um Big Data bemühen, sind immer auf der Suche nach neuen Wegen, um Daten effizient zu verwalten. Aber: Große Datensätze sind nicht immer leicht zu analysieren.
Mit einem Data-Lakes-Ansatz werden diese Probleme gelöst und andere Aspekte des Geschäfts verbessert, z. B. bei der Verbesserung der Kundenbeziehungen, der Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten und der betrieblichen Effizienz.
Um dies zu erreichen, kann ein Unternehmen Data Lakes perfekt implementieren, indem es die folgenden Schritte befolgt:
Vorteile von Data Lake verstehen
Ein Data Lake bietet Schlüsselfunktionen, damit neue Wege zur Verbesserung der Analyse entdeckt werden und die Entscheidungsfindung der Unternehmensleitung unterstützt wird. Eine große Menge und Vielfalt an Daten muss verwaltet werden. Data Governance ist entscheidend, um Informationen aus verschiedenen Quellen zu standardisieren, ihre Richtigkeit und Transparenz zu gewährleisten und ihren Missbrauch zu verhindern.
Data Lakes für Business Intelligence nutzen
Business Intelligence ist ein effektiver Ansatz, damit Experte und Expertinnen in einem Unternehmen mithilfe fortschrittlicher Methoden mit großen Mengen an Rohdaten arbeiten. Dadurch werden relevante Informationen gewonnen, die die Entscheidungsfindung verbessern und neue Wachstumsmöglichkeiten aufdecken können.
Ein Data Lake kann eine BI-Lösung verbessern, indem er ein größeres Potenzial für die Datenverarbeitung bietet. Er kann als zentrale Datenquelle für den Aufbau eines Data Warehouse dienen und als direkte Datenquelle für BI fungieren.
Sie finden Anwendung in der Datenwissenschaft und der Technik des maschinellen Lernens, wo große Datensätze sozusagen das Rückgrat der technischen Lösungen bilden.
Eine Struktur hinzufügen
Um den großen Mengen an unstrukturierten Daten, die in einem Data Lake gespeichert sind, einen Sinn zu verleihen, muss ein Unternehmen eine gewisse Struktur schaffen, wie z. B. die Metadaten einer Datei, das Zählen von Wörtern etc. Ein Data Lake bietet eine einzigartige Plattform, auf der das Unternehmen die Möglichkeit hat, eine Struktur auf eine Vielzahl von Datensätzen anzuwenden, um die kombinierten Daten in fortgeschrittenen analytischen Szenarien zu verarbeiten.
Vor- und Nachteile des Data Lakes
Ein Data Lake bietet viele Vorteile, aber es gibt auch einige Nachteile, die berücksichtigt werden sollten. Hier sind die Vor- und Nachteile eines Data Lakes:
| Aspekt | Vorteile eines Data Lakes | Nachteile eines Data Lakes |
|---|---|---|
| Speicherflexibilität | Vielfältige Datentypen und Formate können gespeichert werden. | Geringere Datenqualität und -konsistenz in Rohdaten. |
| Skalierbarkeit | Sehr skalierbar, bewältigt große Datenvolumen und Wachstum. | Komplexere Datenverarbeitung und mögliche Leistungseinbußen. |
| Kosteneffizienz | Kostengünstigere Datenspeicherung, da Daten im Rohformat gespeichert werden. | Aufwendige Vorverarbeitung und Transformation können kostenintensiv sein. |
| Datenvielfalt | Unterstützt vielfältige Datenquellen und Datentypen, einschließlich Big Data, IoT-Daten, Text, Bilder usw. | Erfordert umfangreiche Datenvorbereitung für strukturierte Analyse. |
| Flexibler Datenzugriff | Ermöglicht flexiblen Zugriff auf Rohdaten, ideal für Data Scientists und Analysten. | Komplexere Datensicherheit und Datenschutzmaßnahmen erforderlich. |
| Anfällig für unklare Datenverantwortlichkeiten und -katalogisierung. | ||
| Kann zu längeren Abfragezeiten und ineffizienter Datenverarbeitung führen. |
Insgesamt bietet ein Data Lake eine flexible Möglichkeit zur Datenspeicherung und -verarbeitung, ist jedoch nicht ohne Herausforderungen. Die Wahl zwischen einem Data Lake und einem Data Warehouse hängt von den spezifischen Anforderungen Ihres Unternehmens und den vorhandenen Ressourcen ab. Es ist oft sinnvoll, beide Ansätze in Kombination zu verwenden, um die Vorteile beider Welten zu nutzen.
Welche Weiterbildungen gibt es zum Thema der Nutzung von Data Lakes?
Ein Data Lake ist von Vorteil für Unternehmen aller Branchen. Wenn Du also lernst, dieses Werkzeug zu beherrschen, findest Du in jeder Branche leicht einen Job.
Um ein Experte/eine Expertin auf diesem Gebiet zu werden, kannst Du Weiterbildungen bei DataScientest belegen. Der Data Lake gehört zur Data Science. In unseren verschiedenen Kursen Data Scientist, Data Engineer, Data Analyst, Data Management oder Machine Learning Engineer lernst Du, wie Du Data Lake nutzen kannst.
Alle unsere Kurse bieten einen innovativen Blended-Learning-Ansatz zwischen Präsenz- und Fernunterricht und können als intensive oder durchgehende Weiterbildung absolviert werden. Am Ende des Kurses erhalten die Lernenden ein von der Université de la Sorbonne zertifiziertes Diplom.
Nun weißt Du alles über Data Lake. Lies unsere umfassenden Artikel über Datenbanken und unsere Einführung in die Data Science weiter.
