7 Data Lake-Lösungen für 2025

Entdecken Sie die 7 Data-Lake-Lösungen, die das Datenmanagement im Jahr 2025 prägen werden. Erfahren Sie mehr über die Vorteile, grundlegende Sicherheitsaspekte, cloudbasierte Ansätze und praktische Tipps für eine effektive Implementierung von Data Lakes.

Heute haben Daten das Geschäftsumfeld grundlegend verändert und beeinflussen alles, von fortschrittlichen Analysen bis hin zu Entscheidungen in Echtzeit. Bei der Bewältigung riesiger und disparater Datenquellen sind Data-Lake-Lösungen zu einem Eckpfeiler der heutigen Informationsarchitekturen geworden. Tatsächlich waren allein in den ersten vier Monaten des Jahres 2024 35 Milliarden Datensätze von Datenverstößen betroffen, was für strengere Maßnahmen zur Datensicherheit wie Cybersicherheits-Data-Lakes spricht. Data Lakes unterscheiden sich stark von den starren Strukturen traditioneller Data Warehouses, da sie die Erfassung und Verarbeitung von Daten in verschiedenen Formaten ermöglichen. Diese Flexibilität eröffnet innovative Möglichkeiten, bringt aber auch Herausforderungen in den Bereichen Governance, Leistung und Sicherheit des Data Lake mit sich. Viele Unternehmen haben jedoch Schwierigkeiten, die Komplexität der Migration zu einem cloudbasierten Data Lake zu bewältigen, kosteneffizient zu bleiben und strenge Kontrollen zur Einhaltung von Vorschriften aufrechtzuerhalten. Es gibt auch Strategien, die eine Brücke zwischen den Ansätzen von Data Lake und Data Warehouse schlagen. Angesichts der sich ständig weiterentwickelnden Datenlandschaft ist es für Unternehmen wichtig, die richtige Data-Lake-Plattform zu finden, die ihren Anforderungen an Leistung, Skalierbarkeit und Sicherheit entspricht.

In diesem Artikel werden wir das Konzept eines Data Lake untersuchen, seine wichtigsten Vorteile erläutern und erklären, warum Unternehmen heute auf Data-Lake-Lösungen. In diesem Artikel stellen wir die sieben wichtigsten Technologien vor, die im Jahr 2025 die Data-Lake-Umgebungen dominieren werden, sowie ihre herausragenden Funktionen und wie sie moderne Datenherausforderungen lösen. Wir untersuchen, wie jede Lösung die Erfassung, Transformation, Governance und erweiterte Analyse angeht, einschließlich der Integration mit bestehenden Data Warehouses und Streaming-Architekturen. Abschließend gehen wir auf die wichtigsten Auswahlkriterien und Best Practices für die Auswahl der richtigen Plattform ein.

Was ist ein Data Lake?

Ein Data Lake ist ein zentrales Repository an einem zentralen Ort, das dazu dient, große Mengen an Rohdaten aus einer Vielzahl von Quellen (wie operativen Datenbanken, IoT-Sensoren, Klickströmen und unstrukturierten Dokumenten) in ihrem ursprünglichen Format zu speichern. Data Lakes benötigen kein vorab festgelegtes Schema, was sie von herkömmlichen relationalen Datenbanken oder Data-Lake- und Data-Warehouse-Lösungen unterscheidet. Im Gegenteil, die Daten bleiben intakt und die Struktur wird nur bei Bedarf angewendet (der "Schema on Read"-Ansatz). Dies bietet Datenwissenschaftlern, Analysten und Entwicklern die Flexibilität, Erkenntnisse zu gewinnen, ohne an strenge Vorgaben gebunden zu sein.

Untersuchungen gehen von einem jährlichen Datenwachstum von 28 % aus, was den Einsatz neuer Technologien zur Bewältigung dieses Wachstums erforderlich macht. In diesem Umfeld sind Data Lakes zu einer unverzichtbaren Lösung geworden, einer herstellerneutralen Umgebung zur Speicherung großer Datenmengen. Data Lakes bieten eine Möglichkeit, Daten aus verschiedenen Kanälen zu vereinheitlichen, aber ihr Ansatz, "alles zu speichern", kann zu Datensümpfen oder schlecht verwalteten Assets führen. Ohne ein solides Framework für die Klassifizierung, Herkunft und Sicherheit von Daten geraten Lakes schnell in Unordnung, was die Einhaltung von Vorschriften und erweiterte Analysen erschwert.

Aus diesem Grund konzentrieren sich moderne Data-Lake-Lösungen auf Governance, Auffindbarkeit und Automatisierung, um Daten verwertbar und vertrauenswürdig zu halten.

Notwendigkeit von Data-Lake-Lösungen

Data-Lake-Lösungen werden von Unternehmen aus vielen Gründen eingesetzt, die alle mit der Notwendigkeit zusammenhängen, flexible Analysen für große Datenmengen bereitzustellen. Im Folgenden sind die wichtigsten Faktoren aufgeführt, die moderne Unternehmen dazu veranlassen, ihre Data-Lake-Architekturen aufzubauen oder zu modernisieren:

1. Wachsendes Datenvolumen und zunehmende Datenvielfalt: Unternehmen generieren heute eine beispiellose Menge an strukturierten und unstrukturierten Daten, die aus sozialen Medien, mobilen Apps, IoT-Sensoren und Partner-APIs stammen. Diese Datenmengen sind für herkömmliche Datenbanksysteme nicht skalierbar und flexibel genug. Ein Cloud-basierter Data Lake mit hoher Kapazität ist eine kostengünstige Methode zur Speicherung von Daten für zukünftige Analysen.
2. On-Demand-Analysen und maschinelles Lernen: Datenanalysten und Wissenschaftler möchten Rohdaten schnell verfügbar haben, ohne auf diese ETL-Prozesse warten zu müssen. Die flexible Lake-Umgebung fördert Experimente und erweiterte Analysen, wie z. B. prädiktive Modellierung, indem sie Teams die Möglichkeit gibt, Daten nach Bedarf abzufragen und zu transformieren. In Verbindung mit fortschrittlichen ML-Frameworks können Data Lakes Echtzeit-Erkenntnisse liefern und die Entscheidungsfindung verbessern.
3. Sicherheit und Governance von Data Lakes: Data Lakes speichern riesige und vielfältige Datenmengen, weshalb ein dringender Bedarf an Data Lake-Sicherheit wie Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM), Verschlüsselung und Auditing dringend erforderlich. Zu den neuen Lösungen gehören detaillierte Kontrollen zur Einhaltung der DSGVO- und CCPA-Vorschriften, die bei früheren Data-Lake-Initiativen fehlten.
4. Betriebliche Effizienz: Die Konsolidierung von Daten in einem einzigen Repository beseitigt Silos, da immer mehr Geschäftsbereiche datengestützte Erkenntnisse benötigen. Die Duplizierung über mehrere spezialisierte Systeme hinweg kann von den Teams reduziert werden, um den Aufwand zu minimieren. Darüber hinaus können erweiterte Transformationen wie die Bereinigung, Normalisierung oder Anreicherung von Daten mit externen Quellen an einem einzigen Kontrollpunkt durchgeführt werden.

7 Data-Lake-Lösungen im Jahr 2025

Moderne Data-Lake-Plattformen sind dafür ausgelegt, große Datenmengen zu erfassen, zu speichern, zu transformieren und zu sichern und bieten Funktionen wie Automatisierung, Governance und Echtzeitanalysen.

In diesem Abschnitt werden wir sieben führende Data-Lake-Lösungen mit unterschiedlichen Stärken vorstellen, die den unterschiedlichen Anforderungen eines Unternehmens gerecht werden.

SentinelOne

SentinelOne Singularity Data Lake ist eine einheitliche, KI-gesteuerte Plattform zur Umwandlung von Rohdaten in verwertbare Informationen. Diese zentralisiert die Datenerfassung aus unterschiedlichen Datenquellen und ermöglicht so Echtzeituntersuchungen, Bedrohungserkennung und automatisierte Reaktionen. SentinelOne Data Lake beseitigt Datensilos und vereinfacht die Analyse, sodass Unternehmen ihre Sicherheitsleistung verbessern und gleichzeitig die vollständige Transparenz und Kontrolle über ihre Daten behalten können.

Die Plattform auf einen Blick

1. KI-gestützte Analysen: Singularity™ Data Lake nutzt fortschrittliche KI-Algorithmen, um Muster zu erkennen, Anomalien zu entdecken und zukünftige Bedrohungen vorherzusagen, bevor sie zu tatsächlichen Bedrohungen werden. Damit kann das Unternehmen riesige Datensätze in Echtzeit analysieren, um proaktiv auf neue Risiken zu reagieren. Die Plattform korreliert Ereignisse, liefert umsetzbare Erkenntnisse und vereinfacht komplexe Untersuchungen. Dank automatisierter Analysen müssen Teams weniger Zeit für manuelle Analysen aufwenden und haben mehr Zeit für strategische Initiativen.
2. Einheitliche Datenerfassung: Sie funktioniert mühelos mit First-Party- und Third-Party-Quellen, sodass keine kritischen Daten unberücksichtigt bleiben. Die Datenübernahme wird durch vorgefertigte Konnektoren optimiert und die Amortisationszeit verkürzt. Sie konsolidiert Daten aus mehreren Umgebungen, darunter Cloud-, On-Premise- und Hybrid-Systeme, an einem einzigen, zugänglichen Ort. Dadurch werden Datensilos aufgebrochen und Unternehmen erhalten einen Überblick über ihre gesamte Betriebslandschaft.
3. OCSF-Konformität: Die erfassten Daten werden mithilfe des Open Cybersecurity Schema Framework (OCSF) innerhalb von Singularity™ Data Lake normalisiert und strukturiert. Die Standardisierung auf Basis dieses Frameworks gewährleistet die Kompatibilität und erleichtert die Integration in andere Cybersicherheitstools und -systeme. Die Konsistenz bei der Verarbeitung und Analyse von Daten sorgt für eine weniger komplexe Arbeitsumgebung für die Sicherheitsteams. Durch die Ausrichtung auf OCSF ermöglicht die Plattform eine schnellere Entscheidungsfindung und eine verbesserte Interoperabilität im gesamten Sicherheitsökosystem.

Funktionen:

1. Umfassende Erfassung: Kombiniert Daten aus beliebigen Quellen und lässt keine wichtigen Informationen aus.
2. KI-gestützte Analysen: Bietet mithilfe von maschinellem Lernen tiefe Einblicke in Bedrohungen, Verhaltensweisen und Leistungen.
3. Echtzeit-Reaktion: Ermöglicht die schnelle Beseitigung von Bedrohungen mit kontextbezogenen Erkenntnissen.
4. Unternehmensweite Transparenz: Durchbricht Datensilos für eine ganzheitliche Überwachung von Cloud, Endpunkten und anderen Domänen.
5. Leistungsoptimierung: Überwacht Analysen und lässt sich mühelos an die Anforderungen des Unternehmens anpassen.

Kernprobleme, die SentinelOne beseitigt

1. Datenduplizierung: Es entfernt redundante Datenkopien, um eine effiziente Speicherung und Abfrage zu gewährleisten.
2. Fragmentierte Sicherheitsansichten: Zentralisiert Datensätze, um eine einheitliche Ansicht der Bedrohungslandschaft des Unternehmens zu bieten.
3. Verlängerte Untersuchungszeiten: Automatisierte Workflows und KI-gestützte Analysen beschleunigen die durchschnittliche Reaktionszeit.
4. Begrenzte Protokollaufbewahrung: Bietet langfristige sichere Speicherung von geschäftskritischen Daten.
5. Manuelle Prozesse: Anpassbare automatisierte Regeln und Alarmkorrelationen reduzieren den Betriebsaufwand.

Kundenstimmen

“Ich verwende SentinelOne Singularity nun seit einigen Monaten und bin besonders von der KI-gestützten Sicherheit beeindruckt, die Bedrohungen automatisch in Echtzeit erkennt und darauf reagiert. Die Plattform ist einfach zu verwalten und geht effizient mit Bedrohungen und Malware um.” – IT-SICHERHEIT & RISIKOMANAGEMENT ASSOCIATE

Finden Sie Nutzerbewertungen und Rezensionen für SentinelOne Singularity™ Data Lake auf Gartner Peer Insights und PeerSpot.

Die Informatica Intelligent Data Management Cloud (IDMC)

Informatica IDMC ist eine Plattform, die die Bereiche Erfassung, Transformation, Governance und Analyse abdeckt. Die Architektur ermöglicht es Unternehmen, Pipelines aufzubauen, Datenqualität durchzusetzen und die Herkunft der Daten über die gesamte Pipeline hinweg zu verfolgen. IDMC verfügt über integrierte Konnektoren, die Synergien zwischen einem Data Lake und einer Data-Warehouse-Umgebung schaffen.

Funktionen:

1. KI-gesteuerter Datenkatalog: Neue Datensätze werden automatisch erkannt und mit Metadaten und Herkunftsaufzeichnungen versehen.
2. Datenqualitätsdienste: Diese gewährleisten Konsistenz bei Formatierung, Deduplizierung und Validierung.
3. Hochgeschwindigkeits-Erfassung: Lokale Systeme, SaaS-Anwendungen oder IoT-Quellen, die Massen- oder Streaming-Laden unterstützen.
4. Sichere Governance: Die Lösung umfasst rollenbasierte Zugriffskontrollen, Verschlüsselung und Compliance-Module.

Erfahren Sie auf Peerspot, was Anwender über Informatica Intelligent Data Management Cloud (IDMC) sagen.

Palantir Foundry

Palantir Foundry kann Analysen für Regierungs- und Unternehmenskunden bereitstellen. Foundry unterstützt die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit bei der Analyse, indem Daten als Objekte innerhalb einer Ontologie behandelt werden. Es bietet Datenpraktikern eine semantische Ebene, um Beziehungen besser zu verstehen.

Die Zugriffskontrolle sorgt außerdem für die Sicherheit des Data Lake, indem nur autorisierte Mitarbeiter auf sensible Daten zugreifen können.

Funktionen:

1. Ontologiebasiertes Datenmodell: Es bildet reale Entitäten und Beziehungen auf Rohdaten ab.
2. Kollaborationswerkzeuge: Datensätze können von mehreren Teams mit vollständiger Versionskontrolle bearbeitet werden.
3. Hochleistungs-Pipelines: Es ist horizontal skalierbar, um große Datenmengen in verschiedenen Formaten zu verarbeiten.
4. Granulare Governance: Die Datenklassifizierung für Compliance ist mit der Identitätsverwaltung verknüpft.

Lesen Sie authentische Bewertungen und Einblicke zu Palantir Foundry auf Peerspot.

SAP HANA

SAP HANA bietet In-Memory-Verarbeitung und Echtzeitanalysen zwischen operativen und analytischen Workloads. Für Data Lakes nutzt verwendet HANA seinen spaltenorientierten Speicher, um unstrukturierte Daten und traditionelle SAP-ERP-Transaktionen zu verarbeiten. Es führt Analysen von Live-Daten durch und kann rohe, nicht transformierte Datensätze speichern.

Es unterstützt durch sein Ökosystem die Unternehmensressourcenplanung, das Lieferkettenmanagement und andere geschäftskritische Systeme.

Funktionen:

1. In-Memory-Spalten-Engine: Unterstützt Abfragen von großen Datenmengen in weniger als einer Sekunde.
2. Native ML- und Vorhersagefunktionen: Enthält fortschrittliche Algorithmen für Echtzeit-Datenwissenschaft.
3. Hybrides OLTP/OLAP: Es streamt Transaktions-Workloads und Analysen in einer Umgebung.
4. Integration mit SAP-Apps: Die Integration mit Apps wie Concur, SuccessFactors und anderen ist nativ in S/4HANA eingebettet.

Gewinnen Sie wertvolle Nutzerperspektiven zu SAP HANA über Peerspot.

Azure Data Factory

Azure Data Factory ist ein vollständig verwalteter Datenintegrationsdienst von Microsoft, der die Übertragung von Daten aus verschiedenen Quellen in einen cloudbasierten Data Lake koordiniert. Die Zuordnung von Datenflüssen erfolgt in einer codefreien Umgebung, benutzerdefinierte Transformationen können jedoch über Notebooks oder Skripte durchgeführt werden. Data Factory kann Analysepipelines mit Echtzeit- oder geplanten Daten in Verbindung mit Azure Data Lake Storage oder Synapse Analytics versorgen.

Funktionen:

1. Anpassbare Pipelines: Eine Drag-and-Drop-Oberfläche zum Entwerfen von ETL/ELT-Flows.
2. Umfangreiches Konnektor-Ökosystem: Unterstützt SQL-Datenbanken, SaaS-Anwendungen, Big-Data-Quellen und mehr.
3. Skalierbare Spark-Umgebung: Sie ermöglicht Jobs mit dynamischer Rechenskalierung.
4. Ereignisgesteuerte Trigger: Erfasst Daten bei Dateieingang oder bestimmten Geschäftsereignissen.

Erfahren Sie, wie Azure Data Factory von Benutzern auf Peerspot bewertet und rezensiert wird.

Matillion ETL

Matillion ETL wurde entwickelt, um groß angelegte Datentransformationen zugänglich zu machen. Matillion vereinfacht die Erstellung von ETL-Pipelines für Cloud-Warehouses oder Data Lakes durch eine intuitive Benutzeroberfläche. Benutzer können Workflows von der ersten Erfassung bis hin zu komplexen Transformationen visuell definieren. Dies beschleunigt die Projektabläufe für mittelständische Unternehmen, die kein eigenes Data-Engineering-Team haben, aber dennoch eine robuste und umfangreiche Datenverarbeitung benötigen.

Funktionen:

1. Grafische Transformationsaufträge: Vereinfacht die Erstellung komplexer Daten-Workflows von der Erfassung bis zur Zusammenführung.
2. Bereitstellung in wichtigen Clouds: Native Integrationen mit AWS-, Azure- und GCP-Datendiensten.
3. Umfangreiche Konnektoren: Umfasst CRMs, ERPs und Marketing-Tools für eine bessere Konnektivität.
4. Geringer Platzbedarf: Matillion ist ein Cloud-natives Tool, das sich an Nutzungsspitzen anpassen lässt.

Erfahren Sie aus erster Hand, wie andere Nutzer mit Matillion ETL arbeiten, unter Peerspot.

StreamSets

StreamSets bietet eine DataOps-gesteuerte Plattform für die kontinuierliche Datenerfassung und -transformation mit Schemaentwicklung und Echtzeit-Streaming-Funktionen. Die Pipelines passen sich an Daten aus verschiedenen Quellen an, sodass der Erfassungsprozess auch dann nicht unterbrochen wird, wenn neue Felder oder Formate hinzukommen. StreamSets kann außerdem Batch- und Streaming-Jobs vereinheitlichen und gleichzeitig einen Data Lake und ein Data Warehouse speisen.

Funktionen:

1. Schema Drift Handling: Verwaltet unerwartete Felder oder Datenstrukturen im laufenden Betrieb.
2. Echtzeitüberwachung: Dashboards zur Pipeline-Leistung und Fehlerquote.
3. Bereitstellung in mehreren Umgebungen: Unterstützt Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebungen, die lokale Systeme und SaaS-Anwendungen umfassen.
4. Datenintegritätsprüfungen: Gewährleistet Datenkonsistenz durch Prüfsummen, Versionierung und Warnmeldungen bei Anomalien.

Lesen Sie echte Bewertungen zu StreamSets auf Peerspot.

Wie wählt man die ideale Data-Lake-Lösung aus?

Bei der Auswahl der richtigen Data-Lake-Plattform müssen Sie sorgfältig zwischen Leistung, Sicherheit, Integration und Kosten abwägen. Im folgenden Abschnitt werden sieben Punkte behandelt, die Sie berücksichtigen müssen, von der Untersuchung Ihres aktuellen Ökosystems bis hin zu Überlegungen zur Governance, damit Sie eine Architektur entwerfen können, die die Leistungsfähigkeit von Data-Lake-Lösungen nutzt, ohne in eine Datenflut zu geraten.

1. Bewerten Sie die Kompatibilität des bestehenden Ökosystems: Prüfen Sie, wie die Data-Lake-Lösung mit Ihren bestehenden Cloud-Anbietern sowie mit lokalen Datenbanken, BI-Tools und Data Warehouses zusammenarbeitet. Eine mangelnde Kompatibilität kann zu kostspieligen Umstellungen führen oder Analyse-Workflows behindern. Idealerweise verfügt die von Ihnen gewählte Plattform über Plug-and-Play-Konnektoren und offene APIs. Reibungslose Datenflüsse und minimale Unterbrechungen werden durch gründliche Proof-of-Concept-Tests bestätigt.
2. Priorisieren Sie die Sicherheit des Data Lake: Sicherheitsmaßnahmen für Data Lakes sind unverzichtbar, da Data Lakes in der Regel sensible personenbezogene Daten, Finanzdaten oder geistiges Eigentum speichern. Suchen Sie stattdessen nach Lösungen, die Daten im Ruhezustand und während der Übertragung verschlüsseln, identitätsbasierten Zugriff verwenden und Benutzeraktivitäten für Audits protokollieren. Einige Anbieter haben zusätzlich eine erweiterte Anomalieerkennung integriert, die verdächtige Lese- oder Schreibvorgänge markiert. Wenn die Einhaltung von Vorschriften geschäftskritisch ist (z. B. DSGVO oder HIPAA), stellen Sie sicher, dass die Plattform für die Compliance-Anforderungen zertifiziert ist.
3. Bewertung von Skalierbarkeit und Leistung: Weniger leistungsfähige Tools können bei großen Datenmengen und hoher Parallelität ins Stocken geraten. Stellen Sie sicher, dass die Lösung verteilte Rechencluster, Caching-Ebenen oder In-Memory-Engines unterstützt, um große Abfragen schnell zu verarbeiten. Bewerten Sie die automatischen Skalierungsfunktionen, wenn Sie burstartige Workloads haben (d. h. tägliche Spitzen bei der Datenaufnahme). Mit getesteten Leistungsbenchmarks für Ihre Datengrößen können Sie Ihre SLAs stabil halten.
4. Automatisierung bei der Datenaufnahme und -transformation: Manuelle Prozesse behindern die Agilität. Automatisierte Metadatenerkennung, Schema-Inferenz oder Transformationspipelines sind auf Plattformen verfügbar, die es Datenteams ermöglichen, sich auf wertschöpfende Aufgaben statt auf Routinearbeiten zu konzentrieren. Frameworks für ETL/ELT, die mit Formatvariationen umgehen, reduzieren Reibungsverluste beim Hinzufügen neuer Quellen. Für weniger technisch versierte Stakeholder sind GUI-basierte Designs oder vorlagenbasierte Pipelines besonders nützlich.
5. Überprüfen Sie das Metadatenmanagement und die Datenherkunft: Für eine effektive Governance ist eine umfassende Herkunftsverfolgung erforderlich, von der Quelle über die Transformationen bis hin zu jedem einzelnen Datensatz. Der gefürchtete Datensumpf wird durch Tools verhindert, die neue Datensätze automatisch katalogisieren. Dadurch werden die Informationen auch leichter auffindbar, sodass Analysten schneller finden können, was sie brauchen, und zwar dort, wo sie es brauchen. Um die Compliance zu gewährleisten, ist in der Regel eine Herkunftsverfolgung erforderlich, um zu zeigen, wie Daten gesammelt, verarbeitet und verwendet wurden.
6. Kostenstrukturen bewerten: Data-Lake-Lösungen können auf Basis von Speicherplatz, Rechenleistung oder Erfassungsereignissen abgerechnet werden. Einige bündeln einfach alles zu einem Preis pro Knoten oder pro Instanz. Wenn Ihr Datenvolumen schnell wächst, möchten Sie nicht in eine Kostenspirale geraten. Bei variablen Workloads bevorzugen einige Unternehmen eine nutzungsabhängige Abrechnung, während andere sich für Rabatte bei festen Nutzungszusagen entscheiden, um ihre Budgetierung zu stabilisieren.
7. Flexibilität von Hybrid- und Multi-Cloud-Lösungen prüfen: Die meisten Unternehmensanwendungen werden in mehreren Clouds und/oder vor Ort ausgeführt. Geografische Verteilung, Failover und Kostenoptimierung werden mit Hybridlösungen erreicht, die sich über mehrere Anbieter erstrecken. Prüfen Sie auch, ob das Tool Daten über AWS, Azure, GCP oder Ihr Rechenzentrum hinweg replizieren oder zusammenführen kann. Das garantiert Ausfallsicherheit, mindert die Bindung an einen bestimmten Anbieter und ermöglicht dennoch eine zentrale Verwaltung.

Fazit

Letztendlich haben wir gelernt, wie Data Lakes den Mittelpunkt des modernen Datenmanagements einnehmen, indem sie Rohdatenerfassung, Speicherung großer Datenmengen, flexible Analysen und fortschrittliche Transformationen in einer einzigen Domäne vereinen. Mit Data-Lake-Lösungen können Sie Streaming-IoT-Daten in Ihre Data Lakes einspeisen oder isolierte Daten aus verschiedenen Abteilungen zusammenführen, wodurch sich neue Möglichkeiten für Erkenntnisse und Innovationen eröffnen. All dies funktioniert jedoch nur, wenn die Architektur auf die Geschäftsziele abgestimmt ist und Sie Bereiche wie Data-Lake-Sicherheit, Metadaten-Governance und Kostenoptimierung lösen.

Wir haben gesehen, dass jede der sieben vorgestellten Plattformen ihre eigenen Funktionen hat, von Sicherheitsfunktionen bis hin zu ontologiebasierter Modellierung. Um eine fundierte Entscheidung zu treffen, muss ein Unternehmen reale Anwendungsfälle testen, die Integration in das bestehende Ökosystem prüfen und sicherstellen, dass der operative Support robust ist. Wenn alles richtig gemacht wird, kann ein Data Lake zu einem strategischen Vorteil werden, der Durchbrüche im Bereich des maschinellen Lernens, datengestützte Entscheidungen und langfristige Wettbewerbsvorteile in einer datenreichen Welt ermöglicht.

Mit SentinelOne Singularity Data Lake können Sie Ihr Unternehmen in die Lage versetzen, Bedrohungen immer einen Schritt voraus zu sein und gleichzeitig vollständige Transparenz und Kontrolle zu bewahren. Kontaktieren Sie uns noch heute, um mehr zu erfahren oder eine individuelle Demo zu vereinbaren.

"

FAQs

Was ist ein Data Lake und wie unterscheidet er sich von einem Data Warehouse?

Ein Data Lake ist ein Speicherort, an dem Rohdaten in ihrem nativen Format gespeichert werden, während ein Data Warehouse vorab ein Schema definiert und für Analysen optimiert ist. Data Lakes arbeiten nach einem "Schema-on-Read"-Modell, das Flexibilität für unstrukturierte oder halbstrukturierte Daten bietet.

Auf der anderen Seite verarbeiten Data Warehouses in der Regel strukturierte und bereinigte Daten für eine schnelle Berichterstellung. Data Lakes sind die beste Wahl für explorative Analysen und Machine-Learning-Anwendungsfälle, da sie umfassendere, weniger verarbeitete Informationen enthalten.

Vorteile von cloudbasierten Data-Lake-Lösungen?

Cloudbasierte Data-Lake-Lösungen mit hoher Skalierbarkeit und Pay-as-you-go-Preismodellen erfordern keine hohen Vorabinvestitionen in Hardware. Diese Lösungen erleichtern außerdem den globalen Zugriff für verteilte Teams und unterstützen fortschrittliche Analysetools innerhalb desselben Cloud-Ökosystems. Die Speicherkosten werden reduziert, indem selten genutzte Daten durch integrierte Funktionen wie Auto-Tiering auf kostengünstigere Ebenen verschoben werden. Darüber hinaus bieten die meisten Cloud-Anbieter native KI- und Analysedienste an, die nativ in Ihren Data Lake integriert sind.

Wie profitieren Unternehmen von cloudbasierten Data Lakes?

Durch die Bereitstellung eines cloudbasierten Data Lake entfallen operative Belastungen wie die Wartung der Hardware vor Ort. Dank der schnellen Elastizität können Unternehmen plötzliche Datenanstiege, wie saisonale Traffic-Spitzen oder nächtliche Erweiterungen, ohne Neugestaltung bewältigen. Datenwissenschaftler können außerdem bei Bedarf Analyse-Cluster hochfahren, sodass Cloud-basierte Lakes auch die Zeit bis zur Gewinnung von Erkenntnissen verkürzen.

Darüber hinaus bieten Cloud-Anbieter häufig native Funktionen für Datenverwaltung, Sicherheit und Audits, die die Einhaltung von Vorschriften vereinfachen.

Welche Sicherheitsmaßnahmen sind für Data Lakes unerlässlich?

Die Sicherheit von Data Lakes sollte robust sein und kann die Verschlüsselung im Ruhezustand, die Verschlüsselung während der Übertragung sowie strenge Identitäts- und Zugriffskontrollen umfassen. Die Rückverfolgbarkeit, wer auf Daten zugegriffen oder diese geändert hat, wird in der Data-Lake-Sicherheit durch Audit-Protokollierung gewährleistet, und Tools zur Erkennung von Anomalien erkennen verdächtige Nutzungsmuster. Datenschutzbestimmungen werden durch rollenbasierte Berechtigungen oder sogar attributbasierte Kontrollen zur Einschränkung sensibler Felder erfüllt. Darüber hinaus umfassen viele auch erweiterte Bedrohungserkennung oder Zero-Trust-Richtlinien, um laterale Bewegungen in gemeinsam genutzten Umgebungen zu verhindern.

Welches sind die besten Data-Lake-Plattformen im Jahr 2025?

SentinelOne Data Lake, Informatica IDMC, Palantir Foundry, SAP HANA, Azure Data Factory, Matillion ETL und StreamSets sind einige der führenden Data-Lake-Plattformen. Jede davon ist auf unterschiedliche organisatorische Anforderungen zugeschnitten, wobei einige sich auf codefreie Transformationen, Echtzeit-Streaming oder erweiterte Governance konzentrieren. Die beste Wahl für Sie hängt davon ab, über welche Technologie Sie bereits verfügen, welche Compliance-Verpflichtungen Sie haben und welche Leistungsanforderungen Sie stellen.

Oftmals lässt sich durch einen Proof of Concept klären, welche Plattform für Ihre Anforderungen am besten geeignet ist.

Wie können Unternehmen Data Lake Analytics effektiv nutzen?

Data Governance ist für Unternehmen zu Beginn von entscheidender Bedeutung, da sie sicherstellt, dass Daten katalogisiert, dokumentiert und nicht dupliziert werden. Groß angelegte Abfragen und prädiktive Modellierung können von Teams mithilfe verteilter Engines wie Spark oder spezialisierter ML-Frameworks durchgeführt werden. Die Datenbemühungen konzentrieren sich auf die Identifizierung von geschäftlichen Problemen mit großer Auswirkung, wie Kundenabwanderung oder Optimierung der Lieferkette.

Schließlich vervollständigt ein Data Lake in Kombination mit einem soliden Data Warehouse oder einer Echtzeit-Streaming-Pipeline ein Analyse-Ökosystem, das echte Ergebnisse liefert.