Datensee

Data Lakes sind zentralisierte Speicher- und Datenverwaltungsparadigmen, die die Speicherung großer Mengen an Rohdaten in ihrem nativen Format ermöglichen, bis sie benötigt werden. Diese Systeme speichern Daten aus verschiedenen Quellen und unterstützen verschiedene Datentypen, einschließlich strukturierter, halbstrukturierter und unstrukturierter Daten. Benutzer im gesamten Unternehmen können für verschiedene Aufgaben wie Datenexploration, Datenwissenschaft, Data Warehousing und Echtzeitanalysen auf diese Daten zugreifen.

Die Geschichte und Entstehung von Data Lakes

Der Begriff „Data Lake“ wurde erstmals 2010 von James Dixon, dem CTO von Pentaho, einem Datenintegrationsunternehmen, eingeführt. Er verglich einen Data Mart (eine einfache Form eines Data Warehouse, das sich auf einen einzelnen Funktionsbereich eines Unternehmens konzentriert) zu einer Flasche Wasser, „gereinigt, verpackt und strukturiert für den einfachen Verzehr“, während ein Datensee einem Gewässer in seinem natürlichen Zustand ähnelt. Die Daten fließen von den Bächen (den Quellsystemen) in den See und behalten dabei alle ihre ursprünglichen Eigenschaften.

Das Konzept der Data Lakes auspacken

Ein Data Lake speichert Daten in einem unverarbeiteten Format und enthält Rohdaten-Dumps. Dies stellt eine deutliche Abkehr von herkömmlichen Datenspeichermethoden dar, die in der Regel eine Verarbeitung und Strukturierung der Daten vor der Speicherung erfordern. Diese Fähigkeit, unverarbeitete Daten zu speichern, ermöglicht es Unternehmen, Big Data zu nutzen und ermöglicht komplexe Analysen und maschinelles Lernen, was sie zu einem wichtigen Werkzeug in der heutigen datengesteuerten Welt macht.

Data Lakes speichern Daten aller Art, einschließlich strukturierter Daten aus relationalen Datenbanken, halbstrukturierter Daten wie CSV- oder JSON-Dateien, unstrukturierter Daten wie E-Mails oder Dokumente und sogar binärer Daten wie Bilder, Audio und Video. Diese Fähigkeit, mit verschiedenen Datentypen umzugehen, ermöglicht es Unternehmen, Erkenntnisse aus verschiedenen Datenquellen zu gewinnen, die zuvor möglicherweise nicht möglich waren.

Interne Struktur und Funktionsweise von Data Lakes

Die interne Struktur eines Data Lake ist darauf ausgelegt, große Mengen an Rohdaten zu speichern. Die Daten in einem Data Lake werden normalerweise in demselben Format gespeichert, in dem sie ankommen. Diese Daten werden häufig in einer Reihe von Objekt-Blobs oder Dateien gespeichert. Diese Objektblobs können hochgradig verteilt über eine skalierbare Speicherinfrastruktur gespeichert werden, die sich häufig über mehrere Server oder sogar mehrere Standorte erstreckt.

Die Data-Lake-Architektur ist eine hoch skalierbare und flexible Möglichkeit zum Speichern von Daten. Daten können dem Lake bei der Generierung hinzugefügt werden, ohne dass eine anfängliche Verarbeitung oder ein Schemaentwurf erforderlich ist. Dies ermöglicht die Datenerfassung und -analyse in Echtzeit. Benutzer können dann auf die Rohdaten im Lake zugreifen, diese verarbeiten und entsprechend ihren spezifischen Anforderungen strukturieren. Dies geschieht typischerweise durch den Einsatz verteilter Verarbeitungsframeworks wie Apache Hadoop oder Spark.

Hauptmerkmale von Data Lakes

Im Folgenden sind einige der wesentlichen Merkmale von Data Lakes aufgeführt:

• Skalierbarkeit: Data Lakes können riesige Datenmengen verarbeiten und skalieren von Terabyte bis Petabyte und darüber hinaus. Dadurch sind sie ideal für die Speicherung großer Datenmengen.

• Flexibilität: Data Lakes können alle Arten von Daten speichern – strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte. Dies ermöglicht es Unternehmen, verschiedene Datentypen an einem Ort zu speichern und zu analysieren.

• Beweglichkeit: Data Lakes ermöglichen eine schnelle Datenaufnahme, da die Daten vor der Speicherung nicht verarbeitet werden müssen. Sie ermöglichen außerdem eine schnellere Datenexploration und -erkennung, da Benutzer direkt mit den Rohdaten interagieren können.

• Sicherheit und Governance: Moderne Data Lakes umfassen robuste Sicherheitsmaßnahmen und Governance-Mechanismen, um den Zugriff auf die Daten zu kontrollieren, die Datenqualität sicherzustellen und einen Prüfpfad der Datennutzung zu führen.

Arten von Data Lakes

Die zwei Haupttypen von Data Lakes sind:

1. Lokale Data Lakes: Diese werden in der lokalen Serverinfrastruktur einer Organisation bereitgestellt. Sie bieten mehr Kontrolle über die Daten, erfordern jedoch erhebliche Ressourcen für Einrichtung und Wartung.

2. Cloudbasierte Data Lakes: Diese werden auf Cloud-Plattformen wie Amazon S3, Azure Data Lake Storage oder Google Cloud Storage gehostet. Sie bieten Skalierbarkeit, Flexibilität und Kosteneffizienz, hängen jedoch von der Sicherheit und Zuverlässigkeit des Cloud-Dienstanbieters ab.

Nutzung von Data Lakes: Herausforderungen und Lösungen

Mithilfe von Data Lakes können Unternehmen wertvolle Erkenntnisse aus ihren Daten gewinnen. Allerdings sind ihre Implementierung und Nutzung nicht ohne Herausforderungen. Zu den häufigsten Herausforderungen gehören:

• Datenqualität: Data Lakes speichern alle Daten, einschließlich minderwertiger oder irrelevanter Daten. Dies kann zu schlechten Analyseergebnissen führen, wenn es nicht behoben wird.
• Sicherheit und Governance: Die Verwaltung des Datenzugriffs und die Pflege eines Audit-Trails können in einem Data Lake komplex sein, da dort rohe, unverarbeitete Daten gespeichert werden.
• Komplexität: Die große Menge unverarbeiteter Daten in einem Data Lake kann für Benutzer überwältigend und schwierig zu navigieren sein.

Zu den Lösungen für diese Herausforderungen gehören der Einsatz von Metadatenverwaltungstools, Datenkatalogisierungstools, robusten Daten-Governance-Frameworks sowie Benutzerschulung und -schulung.

Data Lakes im Vergleich zu ähnlichen Konzepten

Data Lakes werden oft mit Data Warehouses und Datenbanken verglichen. Hier ein Vergleich:

Zukunftsperspektiven und neue Technologien in Data Lakes

Die Zukunft von Data Lakes beinhaltet eine stärkere Automatisierung, die Integration mit fortschrittlichen Analyse- und maschinellen Lerntools sowie eine verbesserte Datenverwaltung. Technologien wie automatisiertes Metadaten-Tagging, erweiterte Datenkatalogisierung und KI-gestütztes Datenqualitätsmanagement werden die Art und Weise, wie Data Lakes verwaltet und genutzt werden, neu definieren.

Die Integration von Data Lakes mit fortschrittlichen Analyse- und maschinellen Lernplattformen ermöglicht ausgefeiltere Datenanalysefunktionen. Dadurch ist es möglich, umsetzbare Erkenntnisse aus riesigen Datensätzen in Echtzeit zu extrahieren und so die Entwicklung intelligenterer, datengesteuerter Anwendungen und Dienste voranzutreiben.

Proxyserver und Data Lakes

Proxyserver können verwendet werden, um die Data-Lake-Implementierung zu verbessern, indem sie eine schnellere Datenübertragung ermöglichen und eine zusätzliche Sicherheitsebene bieten. Indem sie als Vermittler für Anfragen von Clients fungieren, die nach Ressourcen von anderen Servern suchen, können Proxyserver dazu beitragen, die Last auszugleichen und die Datenübertragungsgeschwindigkeit zu verbessern, wodurch die Datenaufnahme und -extraktion aus dem Data Lake effizienter wird.

Darüber hinaus können Proxy-Server der Datenquelle Anonymität verleihen und so eine zusätzliche Datensicherheitsebene hinzufügen, die im Data-Lake-Kontext angesichts der großen Mengen an gespeicherten Rohdaten, oft vertraulich, von entscheidender Bedeutung ist.

verwandte Links

Weitere Informationen zu Data Lakes finden Sie in den folgenden Ressourcen:

• Was ist ein Data Lake? – Amazon AWS
• Data Lake – Eine kurze Einführung – Auf dem Weg zur Datenwissenschaft
• Einführung in Data Lakes – Microsoft Azure-Dokumente
• Was ist ein Data Lake und warum ist er wichtig? – O'Reilly Media
• Data Lakes: Zwecke, Praktiken, Muster und Plattformen – Datenversität