Im Jahr 2024 werden Entscheidungen auf der Grundlage von Fakten und verfügbaren Daten getroffen. Und der Grad der Genauigkeit solcher Entscheidungen hängt von der Menge der Daten ab, die zur Visualisierung dieser Fakten verarbeitet werden. Daher haben diejenigen Unternehmen, die im Vergleich zu ihren Mitbewerbern einen größeren Datenumfang verarbeiten und gleichzeitig zu einer vorteilhaften Entscheidung gelangen können, größere Chancen, sich auf dem Markt durchzusetzen. Data Lakes sind in Zeiten von Geschwindigkeit und Präzision eine der am weitesten verbreiteten Strategien für die Datenverwaltung und -analyse.
Etwas, das Datenkompetenz zu einer einfachen Möglichkeit machen kann. Was sind also diese Data Lakes? Wie funktionieren sie? Was sind ihre wesentlichen und relevanten Merkmale? Der folgende Artikel beantwortet all diese Fragen.
Definition von Data Lake
Ein Data Lake ist ein großes Datenrepository, in dem große Mengen an rohen, unstrukturierten Daten in ihrem ursprünglichen Format gesammelt werden. Während Data Warehouses nur formatierte und transformierte Daten speichern, können Data Lakes jede Art von Daten speichern: strukturierte, semistrukturierte und unstrukturierte. Sie ermöglichen es Unternehmen, Daten zu verarbeiten, effizienter zu bearbeiten und Informationen aus verschiedenen Quellen zu gewinnen.
Merkmale eines Data Lake
1. Speicherung von Rohdaten
Data Lakes hingegen speichern Rohdaten in ihrer ursprünglichen Form, da sie alle Eigenschaften der Daten enthalten. Dies erleichtert die Arbeit mit den Daten, da man sie auf verschiedene Weise und in verschiedenen Formen bearbeiten kann.
2. Unterstützung verschiedener Datentypen
Data Lakes können zur Speicherung strukturierter Daten wie Datenbanktabellen, semistrukturierter Daten wie XML-Dateien und unstrukturierter Daten wie Bilder und Audiodateien verwendet werden.
3. Einfache Änderung des Schemas
Daher bieten Data Lakes eine Schema-on-Read-Architektur, was bedeutet, dass das Datenschema nicht zum Zeitpunkt der Erstellung des Data Lakes definiert wird, sondern zum Zeitpunkt der Datenanalyse.
4. Förderung der Datenexploration und -entdeckung
Benutzer können Informationen tiefergehend analysieren und suchen und neue Informationen aus Rohdaten finden, die mit anderen Methoden der Datenanalyse nicht verfügbar sind.
5. Unterstützung von Advanced Analytics und KI
Data Lakes sind das Herzstück von maschinellem Lernen, Deep Learning und erweiterten Analysen und daher für Unternehmen, die KI-Lösungen einsetzen möchten, von entscheidender Bedeutung.
Was hat konkret zur Notwendigkeit eines Data Lakes geführt?
Data Lakes werden aus mehreren Gründen für Unternehmen aller Branchen immer wichtiger:
1. Verbesserte Datenagilität
Mithilfe von Data Lakes können Unternehmen große Datenmengen in sehr kurzer Zeit sammeln und analysieren und so Geschäftsentscheidungen in Rekordzeit treffen.
2. Verbesserte Analysefunktionen
Da alle Arten von Daten in einem Data Lake gespeichert werden, kann dieser eine umfassende Analyse der Daten unterstützen, wodurch sich Muster leichter erkennen lassen.
3. Erhöhte Skalierbarkeit
Data Lakes können horizontal wachsen, was bedeutet, dass die Infrastruktur eines Unternehmens nicht drastisch verändert werden muss, wenn die Datenmenge zunimmt.
4. Reduzierte Datensilos
Die Datenintegration ist ein weiterer Vorteil von Data Lakes, da die Daten in einem zentralen Repository gespeichert werden, wodurch Datensilos vermieden werden.
5. Bessere Datenverwaltung
Die Datenverwaltung wird durch den Einsatz von Data Lakes vereinfacht, da sie die Datenverwaltung und damit die Qualität, Sicherheit und Compliance zentralisiert.
Was macht ein Data Lake?
Data Lakes hingegen sammeln Daten aus verschiedenen Quellen und speichern sie in ihrer ursprünglichen Form, um sie für die Analyse vorzubereiten. Und wenn wir das genauer betrachten:
Je nach Datenquelle werden Daten aus Datenbanken, IoT-Geräten, sozialen Medien und Streaming-Daten im Data Lake gesammelt. Diese können strukturiert, halbstrukturiert oder unstrukturiert sein.
2. Datenspeicherung
Die erfassten Daten werden im Data Lake im gleichen Format gespeichert, in dem sie aufgenommen wurden. Dieser Ansatz stellt sicher, dass keine Informationen verloren gehen und die Daten auf verschiedene Weise genutzt werden können.
3. Datenverarbeitung und -analyse
Wenn die Daten gespeichert sind, können sie abgerufen und mit verschiedenen Tools und Technologien für Analysen verwendet werden. Dazu gehören Batch-Verarbeitung, Echtzeitverarbeitung, maschinelles Lernen und andere Verfahren.
4. Datenzugriff und -verwaltung
Die Daten im Lake können von den Benutzern mit verschiedenen Mitteln abgerufen werden, darunter SQL-Anweisungen, Datenanalyse-Tools und Bibliotheken für maschinelles Lernen. Die in der Datenverwaltung und -steuerung verwendeten Tools umfassen Methoden zur Sicherstellung der Datenqualität und -sicherheit.
Data Lake vs. Data Warehouse
Sowohl Data Lakes als auch Data Warehouses dienen der Speicherung und Verwaltung von Daten, weisen jedoch deutliche Unterschiede auf:
1. Datenstruktur
Data Lake: Speichert Daten in ihrer einfachsten Form und zeichnet sich durch das Fehlen einer Vorverarbeitung aus.
Data Warehouse: Verarbeitet Daten in einem Format, das für bestimmte geschäftliche Anforderungen am nützlichsten ist, und organisiert sie in einem Speicher oder einer Datenbank.
2. Schema
Data Lake: Arbeitet auf Basis von "Schema-on-Read", was bedeutet, dass das Datenschema zum Zeitpunkt der Analyse erstellt wird.
Data Warehouse: Verwendet das Schema "on-write", was bedeutet, dass das Schema der Daten zum Zeitpunkt der Dateneingabe entwickelt wird.
3. Datentypen
Data Lake: Unterstützt sowohl Daten in festem Format als auch teilweise strukturierte oder sogar vollständig unstrukturierte Daten.
Data Warehouse: Wird hauptsächlich zur Speicherung formatierter Daten verwendet.
4. Skalierbarkeit
Data Lake: Es ist leicht zu erweitern, was bedeutet, dass es leicht horizontal zu skalieren ist.
Data Warehouse: Der zweite Typ ist aufwändiger und teurer in der Skalierung.
5. Anwendungsfälle
Data Lake: Geeignet für Datenanalyse, prädiktive Modellierung und operative Datenanalyse.
Data Warehouse: Am besten geeignet für Business Intelligence, Berichterstellung und operative Analysen.
Die Hauptelemente eines Data Lake
1. Speicherschicht
Die Speicherschicht dient zur Speicherung von Rohdaten in ihrer nativen Form und ist die letzte Schicht in der Architektur. Dies kann beispielsweise Cloud-Speicher wie Amazon S3 oder Azure Data Lake Storage sein.
2. Datenaufnahmeschicht
Diese Schicht ist für die Datenerfassung aus verschiedenen Quellen und das optimale und genaue Laden dieser Daten in den Data Lake verantwortlich.
3. Datenverarbeitungsebene
Die Datenverarbeitungsebene ist für die Verarbeitung und Aufbereitung der erfassten Daten unerlässlich. Dabei kann es sich um Batch-Verarbeitung, Echtzeitverarbeitung und maschinelles Lernen handeln.
4. Datenverwaltungsebene
Diese Schicht umfasst eine Reihe von Tools und Technologien für Datenverwaltung, Datenqualität, Datensicherheit und Metadaten. Beispiele für Datenkataloge sind Apache Atlas und AWS Glue.
5. Datenzugriffsebene
Die Datenzugriffsebene ist auch für die Bereitstellung von Schnittstellen und Tools verantwortlich, mit denen die Benutzer mit den Daten arbeiten können. Dazu gehören SQL-Abfrage-Engines, Datenerkundungsplattformen und Frameworks für maschinelles Lernen.
Data-Lake-Architektur
Die Struktur der Data-Lake-Architektur lässt sich in mehrere Schichten unterteilen, die bei der Speicherung, Verarbeitung und Analyse von Daten helfen. Zu diesen Schichten gehören:
1. Rohdatenzone
Die Rohdatenzone enthält Informationen in ihrer einfachsten Form, d. h. in unveränderter Form. Dies ist der erste Punkt, an dem alle eingegebenen Daten empfangen und in dieser Zone verarbeitet werden.
2. Zone für bereinigte Daten
Im Bereich für bereinigte Daten werden die Daten so verarbeitet, dass sie für die Verwendung geeignet sind und den erforderlichen Standards entsprechen. Dieser Bereich dient der weiteren Differenzierung und Ausarbeitung der aus dem vorherigen Bereich empfangenen Daten.
3. Bereich für kuratierte Daten
Der Bereich für kuratierte Daten ist ein Speicherort für Daten, die vorverarbeitet wurden und in einem für die Analyse geeigneten Format vorliegen. Dieser Bereich bietet Daten in einem Format, das für Business Intelligence und ähnliche Zwecke leicht nutzbar ist.
4. Analysezone
Dies ist der Bereich des Unternehmens, in dem komplexe analytische Verarbeitungsprozesse, maschinelles Lernen und andere damit verbundene Aktivitäten durchgeführt werden. Diese Zone nutzt die rohen, bereinigten und ausgewählten Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen.
Vorteile von Data Lakes
1. Verbesserte Datenagilität
Sie helfen bei der Nutzung und Analyse von Big Data in Echtzeit und ermöglichen so eine schnellere Entscheidungsfindung.
2. Verbesserte Analysefunktionen
Data Lakes ermöglichen umfangreiche und kreative Analysen, da sie mehrere Datentypen an einem Ort speichern.
3. Erhöhte Skalierbarkeit
Data Lakes können horizontal wachsen: Das bedeutet, dass das Hinzufügen neuer Datenmengen für Unternehmen, die diesen Ansatz verfolgen, kein Problem darstellt.
4. Reduzierte Datensilos
Data Lakes speichern Daten aus verschiedenen Quellen an einem Ort, sodass keine Datenfragmentierung auftritt und Daten leicht integriert werden können.
5. Bessere Datenverwaltung
Data Lakes helfen bei der Datenverwaltung, da alle an einem zentralen Ort gespeicherten Daten hinsichtlich Qualität, Sicherheit und Compliance leicht kontrolliert werden können.
Herausforderungen von Data Lakes
1. Datenqualität
Die Aufrechterhaltung der Datenqualität kann eine Herausforderung sein, da Daten aus verschiedenen Quellen und in unterschiedlichen Formaten in den Data Lake aufgenommen werden.
2. Daten-Governance
Die Aufgabe einer effektiven Daten-Governance kann sich als komplex erweisen, insbesondere wenn mit einer großen Menge unterschiedlicher Daten gearbeitet wird.
3. Sicherheit
Datensicherheit ist ebenfalls ein wichtiges Merkmal eines Data Lake, um unbefugten Zugriff und Datenlecks zu verhindern.
4. Leistung
Die Verwaltung und Optimierung der Leistung des Data Lake kann eine Herausforderung darstellen, da der Data Lake weiterentwickelt wird, um mehr Daten zu verarbeiten.
Beispiele für Data Lakes
1. Streaming-Medien
Abonnementbasierte Streaming-Unternehmen sammeln und analysieren Daten über ihre Kunden, um ihr Empfehlungssystem zu verfeinern.
2. Finanzen
Portfoliorisiken werden durch Echtzeit-Marktdaten gesteuert, die von Investmentfirmen gesammelt und in den Data Lakes gespeichert werden.
3. Gesundheitswesen
Datenseen in Gesundheitsorganisationen werden eingesetzt, um die Verarbeitung von Patientendaten zu verbessern, wobei historische Daten analysiert werden, um den Patientenverlauf zu optimieren.
4. Einzelhandel
Im Einzelhandel werden Data Lakes eingesetzt, um Informationen aus verschiedenen Kontaktpunkten wie Mobilgeräten, sozialen Medien, Chats und persönlichen Gesprächen zu sammeln und zusammenzuführen.
5. IoT
In die Hardware eingebettete Sensoren erzeugen riesige Mengen an semistrukturierten bis unstrukturierten Daten. Daten zu diesen Aspekten werden gesammelt und in Data Lakes gespeichert, um später für Analysen verwendet zu werden.
6. Digitale Lieferkette
Hersteller nutzen Data Lakes auch, um verschiedene Arten von Lagerdaten wie EDI-Systeme, XMLs und JSONs zu kombinieren.
7. Vertrieb
Datenwissenschaftler und Vertriebsingenieure verwenden datenabhängige Modelle, um das Kundenverhalten vorherzusagen und die Abwanderungsrate zu minimieren.
Anwendungsfälle für Data Lakes verstehen
1. Fortgeschrittene Analysen
Data Lakes ermöglichen den Einsatz hochentwickelter Analysen, da sie verschiedene Arten von Daten sammeln, die sich leicht verarbeiten und analysieren lassen.
2. Maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen kann enorm von Data Lakes profitieren, da diese große Reservoirs an Rohdaten sind, die nach entsprechender Verarbeitung in die Modelle für maschinelles Lernen eingespeist werden.
3. Echtzeit-Analysen
Data Lakes erleichtern Echtzeitanalysen, da sie Streaming-Daten von IoT-Geräten und anderen Geräten aufnehmen können.
4. Big-Data-Verarbeitung
Data Lakes helfen bei der Verarbeitung von Big Data, da es sich um eine Technik zum Sammeln und Verwalten großer Datenmengen aus mehreren Datenquellen handelt.
Wie lässt sich SentinelOne in Data Lake integrieren?
Die SentinelOne Singularity-Plattform basiert auf dem Singularity Data Lake, um die Datensicherheit und -analyse zu verbessern. Unternehmen können Daten speichern und große Mengen an Sicherheitsdaten analysieren, was zu einer höheren Effizienz bei der Identifizierung und Neutralisierung von Bedrohungen führt. Diese Integration ist für Unternehmen von Vorteil, da sie eine verbesserte Transparenz und überlegene Analysen für die Sicherheitsperspektive des Unternehmens bietet.
Singularity Data Lake kann Daten aus beliebigen Erst- oder Drittanbieterquellen mithilfe vorgefertigter Konnektoren erfassen. Es normalisiert automatisch nach dem OCSF-Standard und beschleunigt die Untersuchung von Bedrohungen durch KI-gestützte Analysen und automatisierte Workflows. Full-Stack Log Analytics hält wichtige Daten jederzeit bereit, führt schnelle Suchen in unternehmensweiten Daten durch und eliminiert Datenduplikate.
SentinelOne beugt Problemen vor und löst Warnmeldungen schnell mit automatisierten und anpassbaren Workloads. Es lernt aus Ihren historischen Daten und bereitet sich auf die Bedrohungen von morgen vor. Es bietet automatisierte Reaktionen mit integrierter Alarmkorrelation, benutzerdefinierten Erkennungsregeln und SIEM-Erweiterung. Die Plattform beschleunigt außerdem die durchschnittliche Reaktionszeit und beseitigt Bedrohungen vollständig mit vollständigem Ereignis- und Protokollkontext.
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Demo anfordernFazit
Data Lakes sind eine der effektivsten Lösungen für das moderne Datenmanagement, da sie alle erforderlichen Funktionen bieten, einschließlich der Möglichkeit zur Weiterentwicklung und Integration moderner Analysetools. Die Studie hatte zum Ziel, die Stärken und Schwächen von Data Lakes zu identifizieren und damit Unternehmen dabei zu helfen, die richtigen Entscheidungen hinsichtlich der Nutzung dieser Technologie zu treffen.
"FAQs
In einem Data Lake werden Rohdaten in ihrer ursprünglichen Form gespeichert, sodass verschiedene Datentypen gleichzeitig aufbewahrt werden können. Ein Data Warehouse hingegen enthält verarbeitete und formatierte Daten, die für SQL-Abfragen und Business-Intelligence-Tools optimiert sind.
Walmart nutzt beispielsweise einen Data Lake, um große Datenmengen aus mehreren Abteilungen zu verwalten. Beispiele für Data-Lake-Optionen sind Amazon S3, Azure Data Lake Storage, On-Premise-Hadoop und NoSQL-Datenbanken.
- Vielseitigkeit: Data Lakes können große Mengen sowohl gut organisierter als auch unstrukturierter Daten speichern.
- Anpassungsfähigkeit: Data Lakes sind anpassungsfähig, da sie verschiedene Arten von Daten speichern können.
- Ausgefeilte Analysen: Sie unterstützen komplexe Berechnungen wie maschinelles Lernen und sofortige Verarbeitung.
- Wirtschaftliche Einsparungen: Durch die Konsolidierung aller Daten an einem Ort machen Data Lakes die Verarbeitung großer Datensätze kostengünstiger.
Amazon S3 kann als Data Lake betrachtet werden, da Amazon S3 Rohdaten im nativen Format, einschließlich verschiedener Datentypen, speichern kann und es Benutzern ermöglicht, Daten zu analysieren.
Ein Data Lake ist ein Speicher für Rohdaten in ihrer ursprünglichen Form, in dem alle Arten von Daten gespeichert werden können. Eine Datenbank hingegen ist ein Speicher für Daten in einem strukturierten Format, der für eine begrenzte, aber sofortige Nutzung optimiert ist.
Ersteres enthält Rohdaten und unstrukturierte Daten, Letzteres ist ein Data Lakehouse, ein relativ neues Konzept, das die Idee von Data Lakes mit der Struktur von Data Warehouses verbindet und die Probleme von Data Lakes durch Hinzufügen einer Speicherschicht löst.