Ein Data Lake hat überall in einem modernen Speichersystem viel Aufmerksamkeit erregt. Außerdem, nein, es ist nicht dasselbe wie Data Warehouses. Viele Menschen müssen sich erst mit dem Begriff Data Lakes vertraut machen und fragen sich vielleicht, was das ist. Aber Menschen, die sich mit der Datenpraxis beschäftigen, haben dieses Wort sicher schon einmal gehört.
Das Unternehmen setzt ein neues Tool ein, um große Datenmengen für Betriebs- und Machine-Learning-Projekte zu erzeugen und zu verarbeiten. Es wird verwendet, um eine unendliche Menge an Daten zu verwalten und zu organisieren.
In diesem Blog geht es um Data Lakes, ihre Vorteile und wie Sie sie nutzen können. Lassen Sie uns beginnen.
Was ist ein Data Lake?
Ein Data Lake ist ein zentraler, skalierbarer Speicher, der rohe, unverarbeitete Big Data aus vielen verschiedenen Quellen und Systemen in ihrem ursprünglichen Format enthält.
Um zu verstehen, was Data Lakes sind, stellen Sie sich einen See vor, in dem das Wasser Rohdaten sind, die aus verschiedenen Datenerfassungsquellen einfließen und für verschiedene interne und kundenorientierte Zwecke verwendet werden. Er ist viel größer als ein Data Warehouse, wie ein Haustank, der sauberes Wasser speichert, aber nur für ein Haus und nichts anderes.
Data Lakes arbeiten nach dem Prinzip „Erst laden, dann nutzen“. Das bedeutet, dass die Daten im Repository nicht sofort verwendet werden müssen. Sie können verworfen und wiederverwendet werden, wenn sich geschäftliche Anforderungen ergeben.
Vorteile von Data Lake
Data Lakes werden in der Regel mit kostengünstiger Hardware hergestellt und sind daher eine hervorragende Möglichkeit, Terabytes oder größere Datenmengen zu speichern. Data Lakes bieten außerdem End-to-End-Services, die die Ausführung von Datenpipelines, Streaming-Analysen und maschinellem Lernen in jeder Cloud einfacher und billiger machen, da Zeit, Arbeit und Kosten reduziert werden.
Außerdem bieten Data Lakes Datenwissenschaftlern eine Fülle von Rohdaten zum Erforschen, Experimentieren und Entwickeln fortschrittlicher Modelle und fördern so Innovation und Entdeckung. Hier sind die wichtigsten Vorteile von Data Lakes und wie wir sie nutzen können.
Entfernt Datensilos
Lange Zeit haben die meisten Unternehmen ihre Daten an vielen verschiedenen Orten und auf viele verschiedene Arten aufbewahrt, ohne ein zentrales Zugriffsmanagementsystem. Das machte es schwer, an die Daten heranzukommen und sie im Detail zu analysieren.
Data Lakes haben diesen Prozess verändert und die Notwendigkeit von Datensilos beseitigt. Ein zentralisierter Data Lake beseitigt Datensilos, indem er Daten kombiniert und katalogisiert und einen einzigen Speicherort für alle Datenquellen bereitstellt. Es macht es einfacher, große Datenmengen zu betrachten und herauszufinden, was sie bedeuten.
Flexibilität bei der Schemaerstellung
Mit Data Lakes besteht keine Notwendigkeit mehr für vordefinierte Schemata. Data Lakes nutzen die Einfachheit von Hadoop, um Unmengen von Daten in schemalosen Schreib- und schemabasierten Lesemodi zu speichern, was die Datennutzung erleichtert.
Die Tatsache, dass keine vordefinierten Schemata erforderlich sind, kann Ihrem Unternehmen helfen, das Beste aus seinen Daten herauszuholen, die Sicherheit zu verbessern und die Datenhaftung zu begrenzen. Data Lakes bieten Ihrem Unternehmen eine Cloud-basierte Intelligenzfunktion, die Ihnen eine kostengünstige, skalierbare und sichere Möglichkeit zur Speicherung und Analyse von Daten in vielen verschiedenen Formaten bietet.
Am besten für moderne Anwendungsfälle
Alte Data Warehouse-Lösungen sind teuer, proprietär und mit den meisten modernen Anwendungsfällen nicht kompatibel. Data Lakes wurden entwickelt, um dieses Problem zu lösen und sicherzustellen, dass sie permanent an die sich ändernden Anforderungen der meisten Unternehmen angepasst werden können.
Die meisten Unternehmen möchten maschinelles Lernen und fortgeschrittene Analysen auf unstrukturierte Daten anwenden. Data Lakes bieten Skalierbarkeit im Exabyte-Bereich. Im Gegensatz zu Data Warehouses, die Daten in Dateien und Ordnern speichern, haben Data Lakes den zusätzlichen Vorteil, dass sie Daten auf flachen Architekturen und Objektspeichern speichern.
Daten können in jedem Format aufbewahrt werden
Einer der wichtigsten Vorteile von Data Lakes ist, dass die Datenmodellierung während der Datenaufnahme entfällt. Sie können Daten in einem Data Lake in jedem beliebigen Format speichern, z. B. in RDBMS, NoSQL-Datenbanken, Dateisystemen usw. Die Daten können auch in ihrem ursprünglichen Format hochgeladen werden, z. B. als Protokoll, CSV usw., und zwar ohne jegliche Umwandlung.
Ein weiterer Vorteil ist, dass die Daten nicht verfälscht werden. So kann das Unternehmen neue Erkenntnisse aus denselben historischen Daten gewinnen. Da die Daten in ihrer Rohform gespeichert werden, können sie nicht verfälscht werden.
Die Herausforderungen von Data Lake
Data Lakes können zwar zu neuen Erkenntnissen führen, aber sie bringen auch Herausforderungen mit sich. Ungelöste Schwierigkeiten können dazu führen, dass ihre Vorteile nicht genutzt werden und ein „Datensumpf“ entsteht. Sehen wir uns die größten Herausforderungen an, mit denen Unternehmen bei Data Lakes konfrontiert sind.
Datenqualität und Zuverlässigkeit
Die unstrukturierte Natur der Data Lake-Architektur stellt eine Herausforderung für die Aufrechterhaltung der Datenqualität und -zuverlässigkeit dar und kann zu einem „Datensumpf“ führen. Die Sicherstellung von genauen und vertrauenswürdigen Daten in strukturierten und unstrukturierten Formaten ist für effektive Analysen unerlässlich.
Governance und Sichtbarkeit
Data Lakes können unter einem Mangel an Transparenz und angemessenen Governance-Mechanismen leiden, was es schwierig macht, Datenbestände zu verwalten, zu verfolgen und zu sichern. Die Implementierung einer robusten Datenverwaltung und Datenkatalogisierung ist für die Aufrechterhaltung des Überblicks entscheidend.
Komplexe Sicherheitsfragen
Die Sicherung von Daten, die in Data-Lake-Plattformen gespeichert sind, insbesondere bei der Implementierung von Cloud Data Lakes, stellt eine Herausforderung für die Zugriffskontrolle, die Verschlüsselung und die Einhaltung von Vorschriften dar. Datenschutzverletzungen und Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes müssen berücksichtigt werden, um die Gefährdung sensibler Informationen zu vermeiden.
Leistung und Skalierbarkeit
Die Leistung von Data Lakes kann bei wachsenden Datenmengen aufgrund von schlechter Datenpartitionierung, Metadaten-Overhead und Indizierungsproblemen abnehmen. Um effiziente Abfragen und Analysen zu gewährleisten, bedarf es geeigneter Optimierungsstrategien.
Ausgleich zwischen Flexibilität und Struktur
Es ist nach wie vor eine Herausforderung, das richtige Gleichgewicht zwischen der Möglichkeit, Daten in ihrer Rohform zu speichern, und dem Erzwingen eines gewissen Maßes an Struktur für effektive Analysen zu finden. Dieses Gleichgewicht wirkt sich auf die Nutzbarkeit der Daten, die Auffindbarkeit und die Flexibilität der datengesteuerten Erkenntnisse aus.
Data Lake vs. Data Warehouse
Lassen Sie uns die wichtigsten Unterschiede zwischen Data Lakehouses und Data Warehouses näher betrachten, um zu verstehen, wie beide in das Datenökosystem passen.
| Nein | Thema | Datensee | Data Warehouse |
| 01 | Datenstruktur und Schema | Ein Data Lake verfolgt einen Schema-on-Read-Ansatz, der es ermöglicht, Daten in ihrem Rohformat aufzunehmen und zu speichern, ohne eine Struktur im Voraus zu definieren. | Ein Data Warehouse verwendet eine Schema-on-Write-Strategie, bei der die Daten vor dem Einlesen in vordefinierte Schemata strukturiert und organisiert werden. |
| 02 | Datenvielfalt | Data Lakes bieten ein einheitliches Repository für alle Datentypen, von traditionellen strukturierten Daten bis hin zu modernen unstrukturierten und halbstrukturierten Daten, wie z.B. Beiträge in sozialen Medien, Bilder und Protokolldateien. | Data Warehouses zeichnen sich durch die Verarbeitung strukturierter Daten aus Transaktionssystemen aus und eignen sich daher für operative Berichte und Geschäftsanalysen. |
| 03 | Datenverarbeitung | Data Lakes unterstützen verschiedene Verarbeitungsfunktionen, darunter Batch-Verarbeitung, Echtzeit-Analysen und maschinelles Lernen. | Die meisten Data Warehouses sind für schnelle SQL-Abfragen optimiert und auf Business Intelligence und operative Berichtsaufgaben zugeschnitten. |
| 04 | Agilität und Erkundung | Dank seiner Schemaflexibilität ermöglicht ein Data Lake den Benutzern, Daten ohne vorherige Schemaeinschränkungen zu untersuchen und zu analysieren, was Flexibilität und Experimentierfreude fördert. | Data Warehouses bieten weniger Flexibilität, wenn es um die Erschließung neuer Datenquellen oder die Anpassung an sich verändernde Datenstrukturen geht. |
| 05 | Kosten und Skalierbarkeit | Data Lakes nutzen skalierbare Objektspeicherlösungen, mit denen Unternehmen große Datenmengen kosteneffizient verarbeiten können. | Die Skalierung eines Data Warehouse kann mit zunehmendem Datenvolumen teuer werden und erfordert oft zusätzliche Hardware und Ressourcen. |
Wie Sie davon profitieren können (Anwendungsfälle)
Da Sie nun wissen, was ein Data Lake ist, haben wir auch seine Vorteile besprochen. Der Einsatz eines Data Lake in Ihrem Projekt oder in Ihrem Unternehmen bietet Ihnen zahlreiche Vorteile. Lassen Sie uns einige Anwendungsfälle besprechen, um mehr zu erfahren.
Proof of Concepts (POCs)
Data Lake Storage ist ideal für Proof-of-Concept-Projekte. Ein Proof-of-Concept (POC) ist eine Übung, bei der geprüft wird, ob eine Idee in die Realität umgesetzt werden kann.
Er kann für Anwendungsfälle wie die Textklassifizierung hilfreich sein, die Datenwissenschaftler oder Dateningenieure mit relationalen Datenbanken nicht durchführen können (zumindest nicht ohne Vorverarbeitung der Daten, um sie an die Schemaanforderungen anzupassen). Data Lake kann auch als Sandkasten für andere Big Data-Analyseprojekte dienen.
Das kann alles sein, von der Erstellung umfangreicher Dashboards bis hin zur Unterstützung von IoT-Apps, die in der Regel Echtzeit-Datenströme benötigen. Nachdem der Zweck und der Wert der Daten ermittelt wurden, können sie durch Extrahieren, Laden, Transformieren (ELT) verarbeitet werden, um in einem Data Warehouse gespeichert zu werden.
Datensicherung und -wiederherstellung
Data Lakes können als Alternative zur Datenspeicherung für Disaster Recovery verwendet werden, da sie viel Platz bieten und nicht viel kosten. Da die Daten in ihrem ursprünglichen Format gespeichert werden, können sie auch bei Audits helfen, um die Qualität der Daten sicherzustellen.
Es kann von Vorteil sein, wenn ein Data Warehouse eine korrekte Dokumentation darüber benötigt, wie es Daten verarbeitet, denn so können Teams die Arbeit früherer Datenbesitzer überprüfen.
Da die Daten in einem Data Lake nicht sofort verwendet werden müssen, können Sie dort kalte oder inaktive Daten zu geringen Kosten speichern. Diese Daten können in der Zukunft für behördliche Untersuchungen oder neue Analysen hilfreich sein.
Wenn wir Data Lakes also richtig einsetzen, können wir eine Menge Vorteile erzielen. Das Einzige, was wir dafür tun müssen, ist, einen Data Lake richtig zu nutzen.
Fazit
Ein Data Lake ermöglicht es Ihrem Unternehmen, neue und aufkommende Anwendungsfälle zu bearbeiten. Als alternative Möglichkeit der Datenverwaltung ermöglicht ein Data Lake den Benutzern, mehr Daten aus einer breiteren Palette von Quellen zu nutzen, ohne dass sie zuvor eine Vorverarbeitung oder Datentransformation vornehmen müssen. Da mehr Daten zur Verfügung stehen, können Benutzer mit Data Lakes all Ihre Daten auf neue Art und Weise analysieren, was ihnen hilft, mehr Erkenntnisse und Effizienz zu gewinnen.
Unternehmen auf der ganzen Welt nutzen Wissensmanagementsysteme und Lösungen wie InsightsHub, um Daten besser zu verwalten, schneller zu Erkenntnissen zu gelangen und historische Daten besser zu nutzen, um Kosten zu senken und den ROI zu erhöhen.
Der Data Lake ist Ihre Art, all die verschiedenen Arten von Daten aus vielen anderen Orten zu organisieren. Und wenn Sie bereit sind, mit einem Data Lake zu beginnen, können wir Ihnen mit QuestionPro InsightHub den Einstieg erleichtern.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Ein Data Lake ist ein zentrales Repository für die Speicherung verschiedener strukturierter und unstrukturierter Daten, die ihr natives Format für flexible Analysen beibehalten.
Ein Data Lake implementiert robuste Governance, Metadaten-Tagging und Datenqualitätskontrollen, um einen Datensumpf zu verhindern und zuverlässige und nutzbare Daten zu gewährleisten.
Data Lakehouse kombiniert Data Lakes und Data Warehouses und bietet transaktionale Speicherebenen für verschiedene Analysen, Data Science und Berichtsfunktionen.
Data Lake-Technologien umfassen Tools wie Cloud-Lösungen, Apache Hadoop und Apache Spark, die für den Aufbau, die Verwaltung und die effektive Analyse eines Data Lake unerlässlich sind.
Bei der Integration von Datenströmen in Data Lakes werden Daten-Streaming-Technologien wie Apache Kafka eingesetzt, um Echtzeitdaten in Data Lakes aufzunehmen, zu verarbeiten und zu analysieren.
