7 Data Lake-oplossingen voor 2025

Ontdek de 7 data lake-oplossingen die bepalend zijn voor gegevensbeheer in 2025. Ontdek de voordelen, essentiële beveiligingsaspecten, cloudgebaseerde benaderingen en praktische tips voor een effectieve implementatie van data lakes.

Tegenwoordig zijn gegevens een gamechanger geworden in de zakelijke omgeving en veranderen ze alles, van geavanceerde analyses tot realtime besluitvorming. In de zoektocht naar een oplossing voor omvangrijke en uiteenlopende gegevensbronnen zijn data lake-oplossingen een hoeksteen geworden van de huidige informatiearchitecturen. In feite 35 miljard records blootgesteld aan datalekken in de eerste vier maanden van 2024 alleen al, wat pleit voor strengere gegevensbeveiligingsmaatregelen, zoals cybersecurity-datameren. Data lakes verschillen sterk van de rigide structuren van traditionele datawarehouses, omdat ze het mogelijk maken om gegevens in meerdere formaten op te nemen en te verwerken.

Deze flexibiliteit biedt innovatieve mogelijkheden, maar brengt ook uitdagingen met zich mee op het gebied van governance, prestaties en beveiliging van het datameer. Veel ondernemingen hebben echter moeite om de complexiteit van de migratie naar een cloudgebaseerd datameer te beheren, kosteneffectief te blijven en strenge controles te handhaven om aan de regelgeving te voldoen. Er zijn ook strategieën ontwikkeld om de kloof tussen datameer- en datawarehousebenaderingen te overbruggen. Aangezien het datalandschap voortdurend in ontwikkeling is, is het belangrijk dat bedrijven het juiste datameerplatform kiezen dat aansluit bij hun behoeften op het gebied van prestaties, schaalbaarheid en beveiliging.

In dit artikel gaan we in op het concept van een datameer, wat de belangrijkste voordelen ervan zijn en waarom organisaties tegenwoordig kiezen voor data lake-oplossingen. In dit artikel belichten we de zeven belangrijkste technologieën die in 2025 de data lake-omgevingen zullen domineren, de opvallende kenmerken ervan en hoe ze moderne data-uitdagingen oplossen. We onderzoeken hoe elke oplossing omgaat met opname, transformatie, governance en geavanceerde analyses, inclusief integratie met bestaande datawarehouses en streamingarchitecturen. Ten slotte bespreken we de belangrijkste selectiecriteria en best practices voor het kiezen van het juiste platform.

Wat is een data lake?

Een data lake is een gecentraliseerde opslagplaats op een centrale locatie die wordt gebruikt om grote hoeveelheden ruwe data in hun oorspronkelijke formaat op te slaan uit een breed scala aan bronnen (zoals operationele databases, IoT-sensoren, klikstromen en ongestructureerde documenten). Data lakes hebben geen vooraf vastgelegd schema nodig, wat hen onderscheidt van traditionele relationele databases of data lake- en data warehouse-oplossingen. Integendeel, de gegevens blijven intact en de structuur wordt alleen op verzoek toegepast (de 'schema on read'-benadering). Dit biedt datawetenschappers, analisten en ontwikkelaars de flexibiliteit om inzichten te verkrijgen zonder dat ze gebonden zijn aan strikte beperkingen.

Onderzoek voorspelt een jaarlijkse datagroei van 28%, waardoor het gebruik van nieuwe technologieën om deze groei op te vangen noodzakelijk wordt. In dit landschap zijn data lakes een essentiële oplossing geworden, een leveranciersonafhankelijke omgeving om grote hoeveelheden data op te slaan. Data lakes bieden een manier om data uit verschillende kanalen te verenigen, maar hun 'alles opslaan'-benadering kan leiden tot data swamps of slecht beheerde assets. Zonder een solide kader voor classificatie, herkomst en beveiliging van data raken data lakes snel in chaos, waardoor compliance en geavanceerde analyses moeilijk worden.

Daarom richten moderne data lake-oplossingen zich op governance, vindbaarheid en automatisering om data bruikbaar en betrouwbaar te houden.

Behoefte aan datameeroplossingen

Datameeroplossingen worden door organisaties om vele redenen toegepast, die allemaal verband houden met de behoefte aan flexibele, grootschalige analyses. Hieronder staan de belangrijkste drijfveren die moderne ondernemingen ertoe aanzetten om hun datameerarchitecturen te bouwen of te moderniseren:

1. Groeiende hoeveelheid en verscheidenheid aan data: Bedrijven genereren tegenwoordig een ongekende hoeveelheid gestructureerde en ongestructureerde data die afkomstig is van sociale media, mobiele apps, IoT-sensoren en API's van partners. Deze hoeveelheden zijn niet schaalbaar en flexibel genoeg voor traditionele databasesystemen. Een cloudgebaseerde data lake met hoge capaciteit is een kosteneffectieve methode om data op te slaan voor toekomstige analyse.
2. On-demand analytics en machine learning: Data-analisten en wetenschappers willen snel over ruwe data kunnen beschikken zonder te hoeven wachten op ETL-processen. De flexibele lake-omgeving stimuleert experimenten en geavanceerde analyses, zoals voorspellende modellen, doordat teams data kunnen opvragen en transformeren wanneer dat nodig is. Data lakes, in combinatie met geavanceerde ML-frameworks, kunnen realtime inzichten en verbeterde besluitvorming mogelijk maken.
3. Beveiliging en governance van data lakes: Data lakes slaan enorme hoeveelheden uiteenlopende gegevens op, waardoor er een dringende behoefte is aan beveiliging van datameren maatregelen nodig, zoals identiteits- en toegangsbeheer (IAM), versleuteling en auditing. Nieuwe oplossingen omvatten fijnmazige controles om te voldoen aan de GDPR- en CCPA-regelgeving, iets wat vroege datameer-initiatieven niet hadden.
4. Operationele efficiëntie: Door gegevens te consolideren in één enkele opslagplaats worden silo's geëlimineerd en kunnen meer bedrijfsonderdelen gebruikmaken van datagestuurde inzichten. Teams kunnen de duplicatie tussen meerdere gespecialiseerde systemen verminderen om de overhead te minimaliseren. Bovendien kunnen geavanceerde transformaties, zoals het opschonen, normaliseren of verrijken van gegevens met externe bronnen, op één enkele plaats worden uitgevoerd.

7 Data Lake-oplossingen in 2025

Moderne data lake-platforms zijn gebouwd om enorme hoeveelheden gegevens op te nemen, op te slaan, te transformeren en te beveiligen en bieden mogelijkheden zoals automatisering, governance en realtime analyses.

In dit gedeelte bespreken we zeven toonaangevende data lake-oplossingen met verschillende sterke punten om aan de verschillende behoeften van een onderneming te voldoen.

SentinelOne

SentinelOne Singularity Data Lake is een uniform, AI-gestuurd platform voor het omzetten van ruwe data in bruikbare informatie. Dit centraliseert de data-opname uit verschillende databronnen, waardoor realtime onderzoek, detectie van bedreigingen en geautomatiseerde reacties mogelijk worden. SentinelOne Data Lake elimineert datasilo's en vereenvoudigt analyses, waardoor ondernemingen hun beveiligingsprestaties kunnen verbeteren met behoud van volledig inzicht in en controle over hun data.

Platform in een oogopslag

1. AI-aangedreven analyse: Singularity™ Data Lake maakt gebruik van geavanceerde AI-algoritmen om patronen te vinden, afwijkingen te detecteren en toekomstige bedreigingen te voorspellen voordat ze daadwerkelijk een bedreiging vormen. Hierdoor kan de organisatie enorme datasets in realtime analyseren om proactief te reageren op opkomende risico's. Het platform correleert gebeurtenissen, biedt bruikbare inzichten en vereenvoudigt complexe onderzoeken. Dankzij geautomatiseerde analyses kunnen teams minder tijd besteden aan handmatige analyses en meer tijd aan strategische initiatieven.
2. Uniforme gegevensopname: Het werkt moeiteloos met eigen en externe bronnen, waardoor geen enkele kritieke gegevens buiten beschouwing blijven. Het invoeren van gegevens wordt gestroomlijnd met vooraf gebouwde connectoren, waardoor de time-to-value wordt verkort. Het consolideert gegevens uit meerdere omgevingen, waaronder cloud-, on-premise- en hybride systemen, op één enkele, toegankelijke locatie. Dit doorbreekt gegevenssilo's en geeft organisaties de mogelijkheid om een volledig beeld te krijgen van hun operationele landschap.
3. OCSF-compliance: Opgenomen gegevens worden genormaliseerd en gestructureerd binnen Singularity™ Data Lake met behulp van het Open Cybersecurity Schema Framework (OCSF). Door deze standaardisatie wordt compatibiliteit gegarandeerd en kunnen de gegevens eenvoudig worden geïntegreerd in andere cybersecuritytools en -systemen. Consistentie in de manier waarop gegevens worden verwerkt en geanalyseerd, zorgt voor een minder complexe werkomgeving voor de beveiligingsteams. Het platform maakt snellere besluitvorming en verbeterde interoperabiliteit binnen het beveiligingsecosysteem mogelijk door afstemming op OCSF.

Functies:

1. Uitgebreide opname: Combineert gegevens uit elke bron en mist nooit een cruciaal stukje informatie.
2. AI-ondersteunde analyse: Biedt diepgaande inzichten in bedreigingen, gedragingen en prestaties door middel van machine learning.
3. Real-time respons: Maakt snelle eliminatie van bedreigingen mogelijk met contextgedreven inzichten.
4. Bedrijfsbrede zichtbaarheid: Doorbreekt datasilo's voor holistische monitoring van de cloud, eindpunten en andere domeinen.
5. Prestatieoptimalisatie: Het monitort analyses en schaalt moeiteloos mee met de behoeften van de onderneming.

Kernproblemen die SentinelOne oplost

1. Gegevensduplicatie: Het verwijdert redundante gegevenskopieën om efficiënte opslag en opvraging te garanderen.
2. Gefragmenteerde beveiligingsweergaven: Centraliseert datasets om een uniform beeld te geven van het dreigingslandschap van de onderneming.
3. Langere onderzoekstijden: Geautomatiseerde workflows en AI-gestuurde analyses versnellen de gemiddelde responstijd.
4. Beperkte logboekbewaring: Biedt langdurige veilige opslag van bedrijfskritische gegevens.
5. Handmatige processen: Aanpasbare geautomatiseerde regels en waarschuwingscorrelaties verminderen de operationele overhead.

Getuigenissen

“Ik gebruik SentinelOne Singularity nu al een paar maanden en ik ben erg onder de indruk, vooral van de AI-gestuurde beveiliging die bedreigingen automatisch in realtime detecteert en erop reageert. Het platform is eenvoudig te beheren en gaat efficiënt om met bedreigingen en malware.” – IT-BEVEILIGING & RISICOBEHEERASSISTENT

Vind gebruikersbeoordelingen en recensies voor SentinelOne Singularity™ Data Lake op Gartner Peer Insights en PeerSpot.

De Informatica Intelligent Data Management Cloud (IDMC)

Informatica IDMC is een platform dat zich bezighoudt met opname, transformatie, governance en analyse. De architectuur stelt organisaties in staat om pijplijnen te bouwen, gegevenskwaliteit op te leggen en de herkomst door de hele pijplijn te traceren. IDMC heeft ingebouwde connectoren die helpen bij het creëren van synergie tussen een data lake en een datawarehouse-omgeving.

Functies:

1. AI-gestuurde datacatalogus: nieuwe datasets worden automatisch ontdekt en voorzien van metagegevens en afkomstrecords.
2. Datakwaliteitsdiensten: deze zorgen voor consistentie op het gebied van opmaak, ontdubbeling en validatie.
3. Snelle opname: On-prem-systemen, SaaS-apps of IoT-bronnen die bulk- of streamingloads kunnen laden.
4. Veilig beheer: De oplossing wordt geleverd met op rollen gebaseerde toegangscontroles, versleuteling en nalevingsmodules.

Ontdek wat gebruikers te zeggen hebben over Informatica Intelligent Data Management Cloud (IDMC) op Peerspot.

Palantir Foundry

Palantir Foundry kan analyses uitvoeren voor overheids- en zakelijke klanten. Foundry ondersteunt gezamenlijke analyses tussen afdelingen door gegevens te behandelen als objecten binnen een ontologie. Het biedt gegevensbeheerders een semantische laag om relaties te helpen begrijpen.

De toegangscontrole zorgt ook voor de beveiliging van het datameer, waardoor alleen bevoegd personeel toegang heeft tot gevoelige gegevens.

Kenmerken:

1. Ontologiegedreven datamodel: Het brengt entiteiten en relaties uit de echte wereld in kaart op basis van ruwe gegevens.
2. Samenwerkingstools: Dataset kunnen door meerdere teams worden bewerkt met volledige versiecontrole.
3. Krachtige pijplijnen: Het schaalt horizontaal om grote, multi-format invoer te verwerken.
4. Granulaire governance: Gegevensclassificatie voor compliance is gekoppeld aan identiteitsbeheer.

Lees authentieke beoordelingen en inzichten voor Palantir Foundry op Peerspot.

SAP HANA

SAP HANA biedt in-memory verwerking en realtime analyses tussen operationele en analytische workloads. Voor datameren gebruikt HANA zijn kolomopslag om ongestructureerde gegevens en traditionele SAP ERP-transacties te verwerken. Het voert analyses uit op live gegevens en kan onbewerkte, niet-getransformeerde records opslaan.

Het ondersteunt enterprise resource planning, supply chain management en andere bedrijfskritische systemen via zijn ecosysteem.

Kenmerken:

1. In-Memory Columnar Engine: Ondersteunt sub-seconde queries op grote hoeveelheden data.
2. Native ML en voorspellende functies: Bevat geavanceerde algoritmen voor realtime datawetenschap.
3. Hybride OLTP/OLAP: Het streamt transactionele workloads en analyses in één omgeving.
4. Integratie met SAP-apps: Integratie met apps zoals Concur, SuccessFactors en meer, native ingebed in S/4HANA.

Verkrijg waardevolle gebruikersperspectieven op SAP HANA via Peerspot.

Azure Data Factory

Azure Data Factory is een volledig beheerde data-integratieservice van Microsoft die de verplaatsing van data uit verschillende bronnen naar een cloudgebaseerd datameer coördineert. Het in kaart brengen van gegevensstromen biedt een codevrije omgeving, maar aangepaste transformaties kunnen worden uitgevoerd via notebooks of scripts. Data Factory kan analytische pijplijnen voeden met realtime of geplande gegevens in combinatie met Azure Data Lake Storage of Synapse Analytics.

Functies:

1. Aanpasbare pijplijnen: een drag-and-drop-interface om ETL/ELT-stromen te ontwerpen.
2. Rijk connectie-ecosysteem: Ondersteunt SQL-databases, SaaS-apps, big data-bronnen en meer.
3. Schaalbare Spark-omgeving: Het ondersteunt taken met dynamische rekenkracht.
4. Gebeurtenisgestuurde triggers: Verwerkt gegevens bij het binnenkomen van bestanden of specifieke bedrijfsgebeurtenissen.

Ontdek hoe Azure Data Factory door gebruikers wordt beoordeeld en gerecenseerd op Peerspot.

Matillion ETL

Matillion ETL is ontworpen om grootschalige datatransformaties toegankelijk te maken. Matillion maakt het bouwen van ETL-pijplijnen voor cloudwarehouses of datameren minder complex door zich te richten op een intuïtieve gebruikersinterface. Gebruikers kunnen workflows visueel definiëren, van de eerste invoer tot geavanceerde transformaties. Het versnelt de projecttijdlijnen voor middelgrote bedrijven die geen speciaal data-engineeringteam hebben, maar toch een robuuste en grote hoeveelheid gegevens moeten verwerken.

Functies:

1. Grafische transformatietaken: Het maakt het bouwen van complexe dataworkflows, van opname tot samenvoegingen, eenvoudiger.
2. Implementatie op grote clouds: Native integraties met AWS-, Azure- en GCP-dataservices.
3. Uitgebreide connectoren: Inclusief CRM's, ERP's en marketingtools voor betere connectiviteit.
4. Lichte voetafdruk: Matillion is een cloud-native tool die meeschaalt met pieken in het gebruik.

Ontdek ervaringen uit de eerste hand van gebruikers met Matillion ETL op Peerspot.

StreamSets

StreamSets biedt een DataOps-gedreven platform voor continue gegevensopname en -transformatie met schema-evolutie en realtime streamingmogelijkheden. De pijplijnen passen zich aan aan gegevens uit verschillende bronnen, waardoor het opnameproces niet wordt onderbroken wanneer er nieuwe velden of formaten verschijnen. StreamSets kan ook batch- en streamingtaken samenvoegen en tegelijkertijd een datameer en datawarehouse voeden.

Functies:

1. Schema Drift Handling: Beheert onverwachte velden of datastructuren on the fly.
2. Real-time monitoring: Dashboards voor pijplijnprestaties en foutpercentages.
3. Implementatie in meerdere omgevingen: Ondersteunt hybride en multi-cloud, verspreid over on-premise systemen en SaaS-apps.
4. Controles van gegevensintegriteit: Het zorgt voor gegevensconsistentie via checksums, versiebeheer en waarschuwingen bij afwijkingen.

Bekijk echte feedback over StreamSets op Peerspot.

Hoe kiest u de ideale data lake-oplossing?

Bij het kiezen van het juiste data lake-platform moet u zorgvuldig een evenwicht vinden tussen prestaties, beveiliging, integratie en kosten. In het volgende gedeelte worden zeven zaken behandeld waarmee u rekening moet houden, van het onderzoeken van uw huidige ecosysteem tot het nadenken over governance, zodat u een architectuur kunt ontwerpen die profiteert van de kracht van data lake-oplossingen zonder te vervallen in data sprawl.

1. Evalueer de compatibiliteit van het bestaande ecosysteem: Bekijk hoe de data lake-oplossing werkt met uw bestaande cloudprovider(s) en met lokale databases, BI-tools en datawarehouses. Een slechte afstemming kan leiden tot dure herontwerpen of een belemmering vormen voor analytische workflows. Idealiter beschikt het door u gekozen platform over plug-and-play-connectoren en open API's. Soepele gegevensstromen en minimale verstoringen worden bevestigd door grondige proofs-of-concept.
2. Geef prioriteit aan de beveiliging van het datameer: Beveiligingsmaatregelen voor data lakes zijn onontbeerlijk, aangezien data lakes doorgaans gevoelige PII, financiële gegevens of IP opslaan. Zoek in plaats daarvan naar oplossingen die data in rust en tijdens het transport versleutelen, identiteitsgebaseerde toegang gebruiken en gebruikersactiviteiten loggen voor auditing. Sommige leveranciers hebben geavanceerde anomaliedetectie aan het pakket toegevoegd, waardoor verdachte lees- of schrijfbewerkingen worden gemarkeerd. Als compliance van cruciaal belang is (bijv. GDPR of HIPAA), zorg er dan voor dat het platform gecertificeerd is voor de compliance-eisen.
3. Beoordeling van schaalbaarheid en prestaties: Minder goede tools kunnen vastlopen bij enorme volumes en hoge gelijktijdigheid. Zorg ervoor dat de oplossing gedistribueerde rekenclusters, cachinglagen of in-memory-engines ondersteunt om grote query's snel te kunnen verwerken. Evalueer de mogelijkheden voor automatische schaalbaarheid als u te maken hebt met piekbelastingen (d.w.z. dagelijkse pieken in de invoer). Met geteste prestatiebenchmarks voor uw gegevensgroottes kunt u uw SLA's stabiel houden.
4. Zoek automatisering in data-onboarding en -transformatie: flexibiliteit wordt belemmerd door handmatige processen. Geautomatiseerde metadata-ontdekking, schema-inferentie of transformatiepijplijnen zijn beschikbaar op platforms waarmee datateams zich kunnen concentreren op taken met toegevoegde waarde in plaats van op routinewerk. Frameworks voor ETL/ELT die omgaan met formaatvariaties verminderen de wrijving bij het toevoegen van nieuwe bronnen. Minder technische belanghebbenden vinden GUI-gebaseerd ontwerp of sjabloonpijplijnen bijzonder nuttig.
5. Controleer metadatabeheer en datalijn: Voor effectief beheer is een uitgebreide lijn vereist, vanaf de oorsprong en transformaties tot elk record. De gevreesde dataswamp wordt voorkomen door tools die automatisch nieuwe datasets catalogiseren. Het maakt de informatie ook beter vindbaar, zodat analisten sneller kunnen vinden wat ze nodig hebben, waar ze het nodig hebben. Om aan de voorschriften te voldoen, is het meestal nodig om de herkomst te traceren om te laten zien hoe de gegevens zijn verzameld, verwerkt en gebruikt.
6. Evalueer kostenstructuren: Data lake-oplossingen kunnen kosten in rekening brengen op basis van opslag, computergebruik of invoergebeurtenissen. Sommige bundelen alles gewoon in een tarief per node of per instantie. Als uw datavolumes snel groeien, wilt u niet verstrikt raken in uit de hand gelopen kosten. Voor variabele workloads geven sommige organisaties de voorkeur aan pay-as-you-go-prijzen, terwijl andere kiezen voor kortingen bij vast gebruik om de begroting te stabiliseren.
7. Kijk naar hybride en multi-cloud flexibiliteit: De meeste bedrijfsapplicaties draaien in meerdere clouds en/of on-premises. Geografische distributie, failover en kostenoptimalisatie worden bereikt met hybride oplossingen die meerdere providers omvatten. Controleer ook of de tool gegevens kan repliceren of samenvoegen tussen AWS, Azure, GCP of uw datacenter. Dat garandeert veerkracht en vermindert vendor lock-in, maar biedt toch centraal beheer.

Conclusie

Uiteindelijk hebben we geleerd hoe datameren centraal staan in modern gegevensbeheer, waarbij ruwe invoer, opslag van grote volumes, flexibele analyses en geavanceerde transformaties worden gecombineerd in één domein. Met datameeroplossingen kunt u streaming IoT-gegevens in uw datameren opnemen of gescheiden afdelingsgegevens samenvoegen, waardoor nieuwe mogelijkheden voor inzichten en innovatie ontstaan. Maar dit alles komt alleen tot stand als de architectuur is afgestemd op de bedrijfsdoelstellingen en u oplossingen vindt voor zaken als datameerveiligheid, metadatabeheer en kostenoptimalisatie.

We hebben gezien dat elk van de zeven genoemde platforms zijn eigen set functies heeft, van focus op beveiliging tot ontologiegebaseerde modellering. Om een weloverwogen keuze te maken, moet een bedrijf praktijkcases testen, kijken naar integratie met het bestaande ecosysteem en ervoor zorgen dat de operationele ondersteuning robuust is. Als dit goed wordt gedaan, kan een datameer een strategisch middel worden dat doorbraken op het gebied van machine learning, datagestuurde beslissingen en een concurrentievoordeel op lange termijn mogelijk maakt in een wereld die rijk is aan data.

Met SentinelOne Singularity Data Lake kunt u uw onderneming in staat stellen om bedreigingen voor te blijven en tegelijkertijd volledige zichtbaarheid en controle te behouden. Neem vandaag nog contact met ons op voor meer informatie of om een persoonlijke demo in te plannen.

FAQs

Wat is een datameer en hoe verschilt het van een datawarehouse?

Een data lake is een opslagplaats die ruwe gegevens in hun oorspronkelijke formaat bevat, terwijl een data warehouse vooraf een schema definieert en is geoptimaliseerd voor analyse. Data lakes werken volgens een 'schema-on-read'-model, dat flexibiliteit biedt voor ongestructureerde of semi-gestructureerde gegevens.

Aan de andere kant werken datawarehouses normaal gesproken met gestructureerde en opgeschoonde gegevens voor snelle rapportage. Data lakes zijn de beste keuze voor verkennende analyses en machine learning-toepassingen, omdat ze bredere, minder verwerkte informatie bevatten.

Voordelen van cloudgebaseerde datameeroplossingen?

Cloudgebaseerde data lake-oplossingen met hoge schaalbaarheid en pay-as-you-go-prijzen betekenen dat er geen grote voorafgaande hardware-investeringen nodig zijn. Deze oplossingen maken ook wereldwijde toegang gemakkelijker voor gedistribueerde teams en ondersteunen geavanceerde analysetools binnen hetzelfde cloud-ecosysteem. Opslagkosten worden verlaagd door gegevens die niet vaak worden geraadpleegd naar goedkopere lagen te verplaatsen via ingebouwde functies zoals automatische tiering. Bovendien bieden de meeste cloudproviders native AI- en analyseservices die native zijn geïntegreerd met uw datameer.

Wat zijn de voordelen van cloudgebaseerde data lakes voor bedrijven?

Door een cloudgebaseerd datameer te implementeren, verwijdert u operationele lasten zoals on-prem hardwareonderhoud. Dankzij snelle elasticiteit kunnen bedrijven plotselinge pieken in gegevens, zoals seizoensgebonden verkeerspieken of nachtelijke uitbreidingen, opvangen zonder dat ze hun architectuur hoeven aan te passen. Datawetenschappers kunnen ook op verzoek analytische clusters opzetten, zodat cloudgebaseerde data lakes ook de tijd tot inzicht versnellen.

Bovendien bieden cloudleveranciers vaak native functies voor databeheer, beveiliging en auditing, waardoor compliance eenvoudiger wordt.

Welke beveiligingsmaatregelen zijn essentieel voor datameren?

De beveiliging van datameren moet robuust zijn en kan bestaan uit versleuteling bij opslag, versleuteling tijdens verzending en strikte identiteits- en toegangscontroles. De traceerbaarheid van wie toegang heeft gehad tot gegevens of deze heeft gewijzigd, wordt gewaarborgd in de beveiliging van datameren met auditlogging, en tools voor anomaliedetectie detecteren verdachte gebruikspatronen. Aan privacyvoorschriften wordt voldaan met op rollen gebaseerde machtigingen of zelfs op attributen gebaseerde controles om gevoelige velden te beperken. Daarnaast omvatten veel oplossingen ook geavanceerde dreigingsdetectie of zero trust-beleid om laterale bewegingen in gedeelde omgevingen te stoppen.

Wat zijn de beste datameerplatforms in 2025?

SentinelOne Data Lake, Informatica IDMC, Palantir Foundry, SAP HANA, Azure Data Factory, Matillion ETL en StreamSets zijn enkele van de toonaangevende data lake-platforms. Elk platform is afgestemd op verschillende organisatorische behoeften, waarbij sommige zich richten op codevrije transformaties, realtime streaming of geavanceerd beheer. De beste keuze voor u hangt af van de technologie die u al gebruikt, uw complianceverplichtingen en uw prestatie-eisen.

Vaak maakt een proof of concept duidelijk welk platform het beste aansluit bij uw behoeften.

Hoe kunnen bedrijven Data Lake Analytics effectief gebruiken?

Databeheer is in het begin cruciaal voor bedrijven, omdat het ervoor zorgt dat gegevens worden gecatalogiseerd, gedocumenteerd en niet worden gedupliceerd. Grootschalige query's en voorspellende modellen kunnen door teams worden afgehandeld via gedistribueerde engines zoals Spark of gespecialiseerde ML-frameworks. De inspanningen op het gebied van data zijn gericht op het identificeren van bedrijfsproblemen met een grote impact, zoals klantverloop of optimalisatie van de toeleveringsketen.

Ten slotte vormt een data lake in combinatie met een solide datawarehouse of realtime streamingpijplijn een compleet analyse-ecosysteem dat echte resultaten oplevert.