Was ist ein Data Lake?
Ein Data Lake ist eine zentrale Speicherplattform, die es ermöglicht, große Mengen an strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Daten in ihrem Rohzustand zu speichern und flexibel für Analysen, Machine Learning und Big-Data-Anwendungen zu nutzen.
Kombination von Data Lake und Warehouse für maximale Effizienz
ideal für moderne Anwendungsfälle wie Big Data, Echtzeitanalysen und Reporting
unterstützt strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Daten
Data Lake Definition
Unter einem Data Lake versteht man eine zentrale Speicherplattform, die die Speicherung und Verwaltung großer Mengen von Daten unterschiedlichster Formate ermöglicht. Rohdaten werden in ihrem natürlichen Format aufgenommen und gespeichert. Dies bedeutet, dass sowohl strukturierte Daten, wie Tabellen aus Datenbanken, als auch unstrukturierte Daten, wie Textdokumente, Videos oder Social-Media-Inhalte, in einem Data Lake abgelegt werden können.
Die gespeicherten Daten können anschließend für Big-Data-Analysen, Machine Learning, Echtzeitanalysen, Reporting und andere moderne Anwendungsfälle genutzt werden. So ermöglichen Data Lakes einen umfassenden und dynamischen Blick auf Daten, was strategische Vorteile für datengetriebene Entscheidungen schafft.
Welche Arten von Daten kann ein Data Lake aufnehmen?
Ein Data Lake kann sowohl strukturierte als auch unstrukturierte und semi-strukturierte Daten speichern:
Semi-strukturierte Daten wie JSON-, XML- und CSV-Dateien
Strukturierte Daten aus relationalen Datenbanken, wie tabellarische Datensätze und numerische Informationen
Unstrukturierte Daten wie Textdokumente, PDFs, Audio- und Videodateien, Bilder sowie Daten aus sozialen Medien oder E-Mails
Diese Fähigkeit, Daten in unterschiedlichen Formaten zu speichern, macht Data Lakes zu einer wertvollen Ressource für Organisationen, die umfassende und vielfältige Datensätze für Analysen und innovative Anwendungen nutzen möchten.
Warum sind Data Lakes sinnvoll? – Vorteile von Data Lakes
Data Lakes bieten Unternehmen eine leistungsstarke Möglichkeit, große Datenmengen zu speichern, zu verwalten und für Analysen nutzbar zu machen. Einige der wichtigsten Vorteile von Data Lakes sind:
Flexible Datenspeicherung: Ein Data Lake ermöglicht es Unternehmen, Daten in ihrem Rohzustand zu speichern, ohne ein vordefiniertes Schema zu benötigen, was Zeit spart und flexible Analysen erlaubt.
Kosteneffizienz: Cloud-basierte Data Lakes bieten automatische Skalierbarkeit und ermöglichen es Unternehmen, große Datenmengen kosteneffizient zu speichern.
Vermeidung von Datensilos: Die zentrale Speicherung von Daten in einem Data Lake unterstützt die Vermeidung von Datensilos und fördert die teamübergreifende Zusammenarbeit und Transparenz.
Integration von KI und Machine Learning: Data Lakes erleichtern die Einbindung von KI und maschinellem Lernen durch ihre flexible Struktur, was eine schnellere Entscheidungsfindung begünstigt.
Datenintegration: Ein Data Lake erleichtert die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen, sodass Unternehmen ein umfassenderes Verständnis ihrer Geschäftsprozesse entwickeln können.
Zukunftssicherheit: Da Data Lakes Rohdaten speichern, behalten Unternehmen die Möglichkeit, die Daten später mit neuen Technologien oder Methoden auszuwerten, ohne von einer vorherigen Strukturierung eingeschränkt zu sein.
Schnelle Datenverfügbarkeit: Mit einem Data Lake können Datenanalysten und Data Scientists ohne zeitaufwändige Vorbearbeitung direkt auf die benötigten Informationen zugreifen, was die Agilität in der Datenanalyse erhöht.
Ist ein Data Lake eine Datenbank?
Ein Data Lake ist keine herkömmliche Datenbank, sondern vielmehr eine flexible Speicherplattform zur Aufnahme großer Mengen an Rohdaten in ihrem ursprünglichen Format. Während Datenbanken speziell strukturiert sind, um bestimmte Arten von Daten in Tabellenform zu speichern und Abfragen in Echtzeit zu ermöglichen, dient ein Data Lake als zentrales Repository für unterschiedlichste Datentypen – von strukturierten bis hin zu unstrukturierten Daten.
Data Lake vs. Data Warehouse: Was ist der Unterschied zwischen einem Data Warehouse und einem Data Lake?
Ein Data Warehouse basiert in der Regel auf relationalen Datenbankmanagementsystemen und organisiert Daten aus verschiedenen Quellen in einem zentralen Repository mit vordefinierten Schemata. Ein Data Warehouse ist für strukturierte Daten optimiert.
Im Gegensatz dazu speichert ein Data Lake auch Daten aus nicht-relationalen Datenbanken in ihrem rohen Format ohne feste Schemata und ist somit noch flexibler. Data Lakes werden oft bevorzugt, wenn es um unstrukturierte und semi-strukturierte Daten geht.
Da sie sich ergänzen, kombinieren Unternehmen oft beide Systeme, um die Vorteile von strukturierten Abfragen und flexiblen Analysen zu nutzen.
Wie funktioniert ein Data Lake? – Data Lake Architektur
Die Architektur eines Data Lakes setzt sich aus verschiedenen Komponenten und Technologien zusammen, die den effizienten Umgang mit Daten ermöglichen:
Datenaufnahme (Ingestion Layer): Der erste Schritt in der Data Lake-Architektur ist die Aufnahme der Daten. Dies geschieht durch Schnittstellen und Tools, die den Import von Daten aus verschiedenen Quellen, wie Datenbanken, IoT-Geräten oder Social-Media-Streams, ermöglichen.
Speicherebene (Storage Layer): Daten werden in ihrer ursprünglichen Form gespeichert, unabhängig davon, ob sie strukturiert, unstrukturiert oder semi-strukturiert sind. Die Speicherung erfolgt in einer flachen Hierarchie, um hohe Flexibilität zu gewährleisten.
Verarbeitungsebene (Processing Layer): Für die Datenverarbeitung werden Tools wie Apache Hadoop oder Apache Spark verwendet. Diese ermöglichen es, Rohdaten zu analysieren und in verwertbare Informationen umzuwandeln.
Datenkatalog und Metadaten (Metadata Layer): Metadaten helfen, gespeicherte Daten auffindbar und zugänglich zu machen. Ein Datenkatalog bietet eine Übersicht über die im Data Lake vorhandenen Datenquellen und erleichtert die Suche und Verwaltung.
Zugriffsebene (Access Layer): Diese Schicht ermöglicht den sicheren und gesteuerten Zugriff auf die Daten. Benutzer können über Datenanalyse– und Visualisierungstools wie DeltaMaster auf die gespeicherten Daten zugreifen und wertvolle Einblicke zu gewinnen.
Was ist ein Data Lakehouse?
Ein Data Lakehouse ist eine moderne Datenarchitektur, die die Flexibilität eines Data Lakes mit den Datenverwaltungs- und Analysefunktionen eines Data Warehouses vereint. Die enorme Flexibilität und Skalierbarkeit eines Data Lakes kann durchaus zu Problemen führen, wie etwa schlechter Datenqualität, schwieriger Datenverwaltung und Performance-Einbußen, wenn der Lake nicht korrekt gewartet wird.
Ein Data Lakehouse ist eine Weiterentwicklung des Data Lakes. Es fügt in der Architektur eine Transaktionsspeicherebene hinzu, welche wichtige Funktionen aus der Data-Warehouse-Welt wie ACID-Transaktionen, Datenversionierung und Schema-Enforcement integriert. Diese zusätzlichen Funktionen gewährleisten eine höhere Datenqualität und -integrität, indem sie Transaktionssicherheit und strukturierte Datenverwaltung auf dem flexiblen Data-Lake-Modell aufbauen. Damit können Unternehmen sowohl unstrukturierte als auch strukturierte Daten effizient verwalten und analysieren, ohne die Daten zwischen verschiedenen Systemen verschieben oder replizieren zu müssen, was Datensilos beseitigt und die Verwaltung vereinfacht.
Durch diese Erweiterung ermöglicht das Data Lakehouse eine nahtlose Kombination von klassischer Business-Intelligence, Data-Science und Machine Learning auf derselben Plattform, wobei alle Workloads direkt auf dem Data Lake ausgeführt werden. Der Data Lake bietet dabei eine zuverlässige Datenmanagement– und Governance-Schicht, die diese Funktionen unterstützt und für eine konsistente und performante Datenverarbeitung sorgt.
Kostenlos für Sie.
Planung, Analyse und Reporting mit Bissantz – 30 Minuten Deep-Dive im Webinar.
Für volle Funktionalität akzeptieren Sie bitte unseren Service.
Bitte beachten Sie, dass dabei Daten an Drittanbieter weitergegeben werden.
