Ein Data Lake ist wie der Keller eines großen Hauses, in den man alle möglichen Dinge wirft, ohne sich groß Gedanken zu machen, ob sie jemals wieder benutzt werden. Es handelt sich um eine riesige Sammlung unstrukturierter Daten, die in ihrem ursprünglichen Format gespeichert werden. Startups haben oft keine Zeit, jede Informationen fein säuberlich zu ordnen. Genau da kommt der Data Lake ins Spiel: Alles rein, nichts sortiert.
Wie unterscheidet sich ein Data Lake von einem Data Warehouse?
Ein Data Warehouse ist der ordentliche Teil des Hauses. Hier wird alles schön säuberlich gestapelt und kategorisiert, damit es leicht zugänglich ist. Ein Data Warehouse arbeitet mit strukturierten Daten, die für den schnellen Zugriff optimiert sind. Ein Data Lake hingegen akzeptiert die Daten ungefiltert und in Rohform. Für viele Startups bietet der Data Lake den Vorteil, dass er flexibel und kosteneffizient ist. Man muss sich also nicht die Mühe machen, alles perfekt vorzubereiten. Will man aber schnelle Berichte, ist der Data Lake wie der Versuch, in einem riesigen Wäschekorb das eine Sockenpaar zu finden – also eher mühsam.
Warum sind Data Lakes bei Startups beliebt?
Startups sind schnelle Geparden in der Unternehmenswelt. Sie müssen agil sein, um zu überleben. Ein Data Lake passt perfekt in diese Umgebung, da er eine unglaubliche Flexibilität bietet. Er erfordert keine aufwändige Datenmodellierung, sondern erlaubt, alle Daten einfach und kostengünstig zu speichern. Egal, ob man später Analysen durchführen oder maschinelles Lernen einsetzen will, der Data-Lake-Ansatz ermöglicht es. Die Investitionen sind niedrig, man kann so richtig viel reinwerfen und later use fällt somit leichter.
Welche Herausforderungen gibt es bei der Nutzung eines Data Lakes?
Der Data Lake kann schnell zu einem Sumpf werden, wenn man nicht aufpasst. Unkontrolliert gepflanzte Daten können zur Undurchsichtigkeit und zu Problemen bei der Datenqualität führen. Die eigentliche Herausforderung besteht darin, aus diesem See brauchbare Informationen herauszufischen. Ohne entsprechende Datentechnologie und Governance-Strategien ertrinken die Nutzer im Chaos. Der Trick besteht darin, Schlüsselelemente zu strukturieren und intelligente Metadaten zu verwenden, um nicht vollkommen die Orientierung zu verlieren.
Wann sollte ein Startup überlegen, einen Data Lake einzuführen?
Ein Data Lake ist besonders dann sinnvoll, wenn Startups diverse Datenquellen integrieren wollen, ohne sich zu sehr mit dem Datenmanagement beschäftigen zu müssen. Unternehmen, die schnell wachsen und ohne viel Vorarbeit auf Daten zugreifen wollen, sind die idealen Kandidaten. Auch wenn große Mengen an unstrukturierten Daten vorhanden sind – wie beispielsweise aus Social Media oder IoT-Geräten – ist der Data Lake die richtige Wahl. Doch Vorsicht: Einmal drin, sollten Unternehmen sorgfältig damit umgehen, um den größten Nutzen daraus zu ziehen.
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