Wat is een data lake? Architectuur & voordelen

Elk bedrijf neemt belangrijke beslissingen. Als de feiten niet kloppen, kan uw organisatie in de problemen komen. Goede data liggen aan elke belangrijke beslissing ten grondslag. Ontbreken die, dan kan dat later problemen veroorzaken. Data lakes slaan data op die binnenstromen uit uiteenlopende bronnen die allemaal verband houden met uw organisatie.

Iets dat gegevensvaardigheid gemakkelijk mogelijk maakt. Wat zijn deze data lakes dan? Hoe werken ze? Wat zijn hun belangrijke en relevante kenmerken? Het volgende artikel geeft antwoord op al deze vragen.

In deze gids bekijken we wat data lakes zijn. We gaan dieper in op hun betekenis, toepassingen, architectuur, kenmerken en integraties. U ontdekt waarom data lakes waardevol zijn voor bedrijven en wat het verschil is tussen een data lake en een datawarehouse.

Definitie van Data Lake

Een data lake is een grote gegevensopslagplaats waar grote hoeveelheden ruwe, ongestructureerde gegevens in hun oorspronkelijke formaat worden verzameld. Terwijl datawarehouses alleen geformatteerde en getransformeerde gegevens opslaan, kunnen data lakes elk type gegevens opslaan: gestructureerd, semi-gestructureerd en ongestructureerd. Hierdoor kunnen organisaties gegevens verwerken, efficiënter werken en informatie uit verschillende bronnen halen.

Kenmerken van een data lake

Definitie van een data lake

Data lakes daarentegen slaan ruwe gegevens op in hun oorspronkelijke vorm, omdat deze alle kenmerken van de gegevens bevatten. Dit maakt het gemakkelijker om met de gegevens te werken, omdat men ze op verschillende manieren en in verschillende vormen kan manipuleren.

Wat is een data lake? Data lakes zijn complete, gezaghebbende gegevensopslagplaatsen voor business intelligence, krachtige data-analyse en machine learning. Ze bieden één centrale plek voor grote hoeveelheden ruwe, ongestructureerde data in hun oorspronkelijke vorm. Ze zijn anders dan datawarehouses, die data volgens een hiërarchie of structuur opslaan. Er is geen vast schema en u kunt data in elke fase van de verwerking opslaan.

Data lakes kunnen worden gebruikt om gestructureerde gegevens op te slaan, zoals databasetabellen, semi-gestructureerde gegevens, xml-bestanden, en afbeeldingen audiobestanden.

Kenmerken van een data lake

 

1.  Ruwe data opslaan

4. Bevorder het verkennen en ontdekken van gegevens

Data lakes slaan daarentegen ruwe data op in hun oorspronkelijke vorm, met alle kenmerken van die data. Dat maakt het eenvoudiger om ermee te werken, omdat u ze op verschillende manieren kunt bewerken.

5. Ondersteuning van geavanceerde analyses en AI

2.  Verschillende soorten data ondersteunen

Wat heeft er specifiek geleid tot de behoefte aan een datameer?

Data lakes kunnen gestructureerde data zoals databasetabellen, semi-gestructureerde data zoals XML-bestanden en ongestructureerde data zoals afbeeldingen en audiobestanden opslaan.

1. Verbeterde data-agility

3.  Schema eenvoudig aanpassen

2. Verbeterde analysemogelijkheden

Data lakes gebruiken daarom een schema-on-read-architectuur. Dat betekent dat het dataschema niet wordt vastgelegd wanneer het data lake wordt aangemaakt, maar wanneer de data worden geanalyseerd.

3. Verhoogde schaalbaarheid

4.  Dataverkenning en ontdekking bevorderen

4. Minder gegevenssilo's

Gebruikers kunnen informatie grondiger analyseren en doorzoeken en nieuwe inzichten uit ruwe data halen die andere methoden voor data-analyse niet bieden.

5. Betere databeheer

5.  Geavanceerde analyses en AI ondersteunen

Wat doet een datameer?

Data lakes vormen de basis voor machine learning, deep learning en geavanceerde analyses; ze zijn daarom cruciaal voor organisaties die AI-toepassingen willen inzetten.

1. Data-opname

Hoe werken data lakes?

2. Gegevensopslag

Een data lake kan data van zowel lokale als cloudlocaties samenbrengen en opslaan. U kunt data lakes gebruiken voor opslag en rekenkracht.  Uw data kunnen elke indeling hebben en zonder vooraf vastgelegd schema uw data lake binnenstromen. Zie uw data lake als een rivier of beek waarin informatie stroomt wanneer u wilt en veilig wordt opgeslagen zonder dat er iets verloren gaat.

3. Gegevensverwerking en -analyse

Deze data worden verzameld uit uw bedrijfsomgeving, van medewerkers en van externe partijen die met uw organisatie communiceren. Met data-lakeproducten kunt u ze later ordenen en opschonen en er waardevolle inzichten uit halen.

4. Toegang tot en beheer van gegevens

Data lake versus datawarehouseSQL-statements, tools voor gegevensanalyse en bibliotheken voor machine learning. De tools die worden gebruikt voor gegevensbeheer en -governance omvatten manieren om de kwaliteit en veiligheid van de gegevens te waarborgen.

Data Lake versus Data Warehouse

Dit zijn de belangrijkste verschillen tussen een data lake en een datawarehouse:datawarehouses zijn ontworpen om gegevens op te slaan en te beheren, zijn er duidelijke verschillen tussen beide:

1. DatastructuurDatawarehouse: Verwerkte gegevens in een formaat dat het meest bruikbaar is voor een bepaalde zakelijke behoefte en georganiseerd in een opslagplaats of database.

Belangrijkste onderdelen van een data lake

Datameer: Werkt op basis van schema-on-read, wat inhoudt dat het gegevensschema wordt aangemaakt op het moment van analyse.

1. Opslaglaag

3. Datatypes

De opslaglaag slaat ruwe data op in hun oorspronkelijke vorm en is de laatste laag in de architectuur. Dit kan bijvoorbeeld cloudopslag zijn, zoals Amazon S3 of Azure Data Lake Storage.

Datawarehouse: wordt voornamelijk gebruikt om geformatteerde gegevens op te slaan.

2. Laag voor data-inname

Data Lake: Het is eenvoudig uit te breiden, wat betekent dat het gemakkelijk horizontaal kan worden uitgebreid.

Deze laag verzamelt data uit verschillende bronnen en laadt ze efficiënt en nauwkeurig in het data lake.

5. Gebruiksscenario's

3. Laag voor dataverwerking

Data Warehouse: Het meest geschikt voor business intelligence, rapportage en operationele analyse.

De dataverwerkingslaag is essentieel om de ingeladen data te verwerken en voor te bereiden. Dit kan batchverwerking, verwerking in realtime en verwerking voor machine learning omvatten.

1. Opslaglaag

4. Laag voor databeheer

2. Data-opnamelaag

Deze laag omvat tools en technologieën voor datagovernance, datakwaliteit, beveiliging en metadata. Voorbeelden van datacatalogi zijn Apache Atlas en AWS Glue.

3. Gegevensverwerkingslaag

5. Laag voor datatoegang

4. Databeheerslaag

De laag voor gegevenstoegang biedt ook interfaces en tools waarmee gebruikers met de data kunnen werken, waaronder SQL-query-engines, platforms voor dataverkenning en frameworks voor machine learning.

5. Data-toegangslaag

Datalake-architectuur

Data Lake-architectuur

De architectuur van een datalake bestaat uit verschillende lagen voor het opslaan, verwerken en analyseren van data. Deze lagen zijn:

1. Raw Data Zone

1. Zone voor ruwe data

2. Zone voor gezuiverde gegevens

De zone voor ruwe data bevat gegevens in hun oorspronkelijke, ongewijzigde vorm. Dit is de eerste zone waar alle opgenomen data binnenkomen en worden verwerkt.

3. Zone voor gecureerde gegevens

2. Zone voor opgeschoonde data

4. Analytics Zone

In de zone voor opgeschoonde data worden gegevens verwerkt zodat ze bruikbaar zijn en aan de vereiste normen voldoen. Hier worden de gegevens uit de vorige zone verder onderscheiden en uitgewerkt.

Voordelen van Data Lake

3. Zone voor gecureerde data

Ze helpen bij het gebruik en de analyse van big data in realtime, waardoor snellere besluitvorming mogelijk is.

De zone voor gecureerde data slaat vooraf verwerkte gegevens op in een formaat dat geschikt is voor analyse. De data in deze zone zijn direct bruikbaar voor business intelligence en vergelijkbare toepassingen.

Data lakes maken uitgebreide en creatieve analyses mogelijk, omdat ze meerdere soorten gegevens op één plek opslaan.

4. Analysezone

Data lakes kunnen horizontaal groeien: dit betekent dat het toevoegen van nieuwe hoeveelheden gegevens geen probleem is voor de organisatie die deze aanpak hanteert.

In deze zone vinden complexe analyses, machine learning en aanverwante activiteiten plaats. De zone gebruikt ruwe, opgeschoonde en geselecteerde data om inzichten te leveren.

Data lakes bewaren gegevens uit verschillende bronnen op één plek, zodat er geen gegevensfragmentatie ontstaat en gegevens gemakkelijk kunnen worden geïntegreerd.

Voordelen van een datalake

Datameren helpen bij databeheer, omdat alle gegevens die op een centrale locatie zijn opgeslagen, eenvoudig kunnen worden gecontroleerd op aspecten zoals kwaliteit, beveiliging en naleving.

1. Grotere wendbaarheid met data

1. Datakwaliteit

Datalakes ondersteunen het gebruik en de analyse van big data in realtime, zodat beslissingen sneller kunnen worden genomen.

2. Databeheer

2. Uitgebreidere analysemogelijkheden

3. Beveiliging

Datalakes ondersteunen uitgebreide en creatieve analyses doordat ze meerdere soorten data op één plek opslaan.

4. Prestaties

3. Grotere schaalbaarheid

Voorbeelden van datameren

Datalakes kunnen horizontaal groeien: organisaties kunnen daardoor zonder problemen nieuwe hoeveelheden data toevoegen.

Streamingbedrijven op basis van abonnementen verzamelen en analyseren gegevens over de klanten om het aanbevelingssysteem te verfijnen.

4. Minder datasilo's

Portefeuillerisico's worden beheerd aan de hand van realtime marktgegevens die door beleggingsmaatschappijen worden verzameld en opgeslagen in de data lakes.

Datalakes bewaren data uit verschillende bronnen op één plek. Zo voorkomen ze versnippering en is data eenvoudig te integreren.

Datameren in zorginstellingen worden gebruikt om de manier waarop patiëntgegevens worden verwerkt te verbeteren, waarbij historische gegevens worden geanalyseerd om het patiënttraject te optimaliseren.

5. Beter databeheer

Data lakes worden in de detailhandel gebruikt om informatie te verzamelen en samen te voegen uit verschillende contactpunten, zoals mobiel, sociaal, chat en face-to-face.

Datalakes ondersteunen databeheer doordat centraal opgeslagen data eenvoudig te controleren zijn op kwaliteit, beveiliging en naleving van regelgeving.

Sensoren die in de hardware zijn ingebouwd, produceren enorme hoeveelheden semi-gestructureerde tot ongestructureerde gegevens. Gegevens over deze aspecten worden verzameld en opgeslagen in data lakes voor toekomstig gebruik in analyses.

Uitdagingen van een datalake

Fabrikanten gebruiken datameren ook om verschillende soorten magazijngegevens, zoals EDI-systemen, XML's en JSON's, te combineren.

1. Datakwaliteit

Datawetenschappers en verkoopingenieurs gebruiken datagebaseerde modellen om het gedrag van klanten te voorspellen en het verloop te minimaliseren.

Het waarborgen van de datakwaliteit kan lastig zijn, omdat een datalake gegevens uit verschillende bronnen en in verschillende vormen opneemt.

1. Geavanceerde analyses

2. Databeheer

2. Machine learning

Effectief databeheer kan complex zijn, vooral bij grote hoeveelheden uiteenlopende data. kan enorm profiteren van data lakes, omdat dit grote reservoirs zijn van ruwe gegevens die na adequate verwerking in de machine learning-modellen worden ingevoerd.

3. Real-time analytics

3. Beveiliging

4. Big data-verwerking

Databeveiliging is ook essentieel in een datalake om ongeoorloofde toegang en datalekken te voorkomen.

Hoe integreert SentinelOne met Data Lake?

4. Prestaties

Singularity Data Lake kan gegevens uit alle eerste- of derdepartijbronnen opnemen met behulp van vooraf gebouwde connectoren. Het normaliseert automatisch met behulp van de OCSF-standaard en versnelt het onderzoek naar bedreigingen met AI-aangedreven analyse en geautomatiseerde workflows. Full-stack Log Analytics houdt kritieke gegevens te allen tijde beschikbaar, voert snelle zoekopdrachten uit in bedrijfsbrede gegevens en elimineert gegevensduplicatie.

Het beheren en optimaliseren van de prestaties kan lastig zijn naarmate het datalake groeit om meer data te verwerken.SIEM augmentatie. Het platform versnelt ook de gemiddelde responstijd en verwijdert bedreigingen volledig met volledige gebeurtenis- en logcontext.

Voorbeelden van datalakes

Datameren zijn een van de meest effectieve oplossingen voor hedendaags gegevensbeheer, omdat ze alle noodzakelijke functies bieden, waaronder de mogelijkheid tot verdere ontwikkeling en integratie van moderne analysetools. Het onderzoek had tot doel de sterke en zwakke punten van datameren in kaart te brengen en zo organisaties te helpen de juiste beslissingen te nemen over het gebruik van deze technologie.

Bekijk enkele bekende voorbeelden van datalakes in 2025 om te zien hoe ze werken en worden gebruikt:

Het datalake van Uber

Uber verwerkt meer dan 100 petabyte aan gegevens in zijn op Apache Hadoop gebaseerde datalake. Het platform verwerkt ritgegevens, chauffeurslocaties, prijsalgoritmen en gegevens van fraudedetectiesystemen in realtime. Je ziet wanneer tijdens piekuren dynamische tarieven ingaan - de datalake verwerkt tegelijkertijd miljoenen ritverzoeken, verkeerspatronen en gegevens over de beschikbaarheid van chauffeurs. De engineers van Uber ontwikkelden Apache Hudi specifiek voor incrementele gegevensverwerking, zodat ze tabellen kunnen bijwerken zonder volledige datasets opnieuw te berekenen.

Het datalake van Netflix

Netflix slaat kijkgedrag, contentmetadata en gebruikersinteracties op in AWS S3 als primaire datalake. Deze dient als motor voor contentpersonalisatie. Het systeem verwerkt dagelijks biljoenen gebeurtenissen via Apache Kafka-clusters om aanbevelingsalgoritmen aan te sturen. Wanneer je gepersonaliseerde filmaanbevelingen ziet, analyseert hun datalake je kijkgeschiedenis, pauzeerpatronen en uitkijkpercentages en vergelijkt die met vergelijkbare gebruikersprofielen. Netflix heeft onlangs een Media Data Lake geïntroduceerd, specifiek voor de verwerking van video-, audio- en beeldmateriaal om machinelearningmodellen te trainen op de content zelf.

Het datalake van Capital One

Capital One bouwde zijn datalake-architectuur rond Snowflake, met uitgebreide mogelijkheden voor waarneembaarheid en kostenbewaking. Het Slingshot-platform biedt gedetailleerd inzicht in datagebruik, kosten en prestaties van alle opgeslagen datasets. Via uitgebreide audittrails kunt u elke datatransactie en wijziging volgen en aan wettelijke vereisten voldoen. Het datalake van Capital One beheert gevoelige data en biedt tegelijk volledig inzicht in toegangspatronen en de herkomst van data.

Toepassingen van datalakes

Datalakes pakken concrete bedrijfsproblemen aan in verschillende sectoren. Dit zijn specifieke toepassingen:

• Fraudedetectie in realtime bij financiële dienstverleners: Banken slaan transactiegeschiedenissen, klantgedragspatronen en externe feeds met dreigingsinformatie samen op. U kunt machinelearningmodellen inzetten die uitgavenpatronen analyseren en verdachte activiteiten binnen milliseconden signaleren.
• Voorspellend onderhoud van productieapparatuur: Verzamel sensordata van machines, onderhoudslogboeken en omgevingsgegevens in één opslagplaats. Combineer historische storingspatronen met realtime sensormetingen om defecten aan apparatuur te voorspellen voordat ze optreden.
• Gepersonaliseerde contentaanbevelingen voor mediaplatforms: Sla de kijkgeschiedenis van gebruikers, contentmetadata, interacties op sociale media en demografische gegevens samen op. U kunt aanbevelingssystemen bouwen die films, artikelen of producten voorstellen op basis van complexe gedragsanalyses.
• Optimalisatie van de toeleveringsketen voor de detailhandel: Combineer voorraadgegevens, weersvoorspellingen, prestatiegegevens van leveranciers en patronen in de klantvraag. U kunt voorraadtekorten voorspellen, bezorgroutes optimaliseren en inkoopbeslissingen aanpassen op basis van meerdere databronnen.
• Klinisch onderzoek en geneesmiddelenontwikkeling: Breng patiëntendossiers, genomische data, resultaten van klinische onderzoeken en medische literatuur samen in gestructureerde formaten. U kunt meerdere datatypen tegelijk doorzoeken om behandelingspatronen of interacties tussen geneesmiddelen te vinden.
• Slimme verkeersbeheersystemen voor steden: Sla gegevens van verkeerssensoren, dienstregelingen van het openbaar vervoer, weersomstandigheden en evenementenkalenders samen op. U kunt verkeerslichten beter afstellen, verkeersdrukte voorspellen en het openbaar vervoer tijdens de spits omleiden.
• De klantervaring in de telecommunicatie verbeteren: Breng factuurgegevens, netwerkgebruik, klantenservicecontacten en apparaatgegevens samen. U kunt kansen voor upselling herkennen, klantverloop voorspellen en netwerkproblemen sneller oplossen.
• Risicobeoordeling bij het afsluiten van verzekeringen: Combineer schadehistorie, vastgoedtaxaties, satellietbeelden en weergegevens voor een grondige risicobeoordeling. U kunt premies nauwkeuriger bepalen en vastgoed met een hoog risico herkennen voordat u dekking biedt.

Hoe integreert SentinelOne met een datalake?

Met Singularity™ Data Lake haalt u meer uit uw gegevens. U krijgt op één plek bruikbare inzichten uit uw hele organisatie. Zo maakt u van uw gegevens een van uw sterkste middelen voor beveiliging.

Daarmee kunt u:

• Bedreigingen in realtime detecteren met AI-gestuurde threat hunting
• Meer inzicht krijgen door gegevens uit alle mogelijke bronnen samen te brengen
• Eenvoudig opschalen door al uw gegevens te normaliseren naar OCSF terwijl uw organisatie groeit

Andere datalakes hebben vaak beperkte mogelijkheden en zijn duur. Singularity™ Data Lake biedt uitgebreide mogelijkheden tegen voorspelbare, transparante en betaalbare tarieven, zodat u het maximale uit uw investering haalt.

Voor bedreigingsdetectie in uw cloudgegevensopslag kunt u ook Singularity™ Cloud Data Security gebruiken. Het detecteert malware en zero-day-exploits binnen milliseconden met AI-gestuurde detectie-engines. Bovendien kunt u objecten rechtstreeks in uw cloudgegevensopslag scannen en voorkomen dat gevoelige gegevens uw omgeving verlaten. Het biedt ook uitgebreide dekking en ondersteuning voor wettelijke kaders zoals GLBA, PCI-DSS, HIPAA en vele andere. De datalake-integratie van SentinelOne is ook opgenomen in het AI-SIEM-product voor loganalyse, realtime gegevensstromen en gegevensinname. Wilt u gegevens over beveiligingsgebeurtenissen vastleggen en analyseren, bekijk dan Singularity™ Data Lake for Log Analytics. Het detecteert en verhelpt incidenten in realtime. Het is ook een krachtig hulpmiddel voor gegevensvisualisatie: door query's als dashboards op te slaan, maakt u met enkele klikken aangepaste dashboards.

Conclusie

U weet nu wat datalakes zijn en hoe ze werken. Als uw vraag is: “Heb ik een datalake nodig?”, dan is het antwoord ja. Uw bedrijf groeit en krijgt te maken met gegevens uit uiteenlopende bronnen. Tijd is geld, en informatie ook. De waarde in uw gegevensopslag kan de sleutel zijn tot uw volgende grote mijlpaal. Laat die kans niet liggen.

Hebt u ondersteuning nodig bij het opzetten of configureren van uw datalake? Neem dan contact op met het SentinelOne team. We staan voor u klaar.