Leitfaden zu Data Lakes

Ein Data Lake ist ein zentrales Repository für große Datenmengen, die in ihrer ursprünglichen Form gespeichert werden. Der Großteil dieser Informationen ist roh und unverarbeitet. Beispiele hierfür sind:

• Social-Media-Beiträge und Reaktionen
• Bilder
• Sensordaten
• Log-Dateien
• Finanzdaten
• Arztnotizen
• IoT-Daten sowie alle Arten von Textdaten in Dokumenten, E-Mails und Produktbewertungen

Data Lakes können strukturierte, unstrukturierte und semistrukturierte Daten speichern. Diese Daten können anschließend mithilfe von KI und Machine Learning verarbeitet (d. h. bereinigt, organisiert und transformiert) werden, um Datenanalysen und Erkenntnisse zu gewinnen, die das gesamte Unternehmen als Wettbewerbsvorteil nutzen kann. Tatsächlich verzeichnen datengetriebene Unternehmen eine beeindruckende Verbesserung von 89 % bei der Kundengewinnung und -bindung.

Data Lakes können das Datenmanagement deutlich vereinfachen. Fachleute schätzen, dass unstrukturierte Daten 80 bis 90 % aller Daten ausmachen. Unternehmen, die diese Daten nicht verarbeiten und analysieren können, erhalten damit kein vollständiges Bild ihres Geschäfts. Data Lakes bieten eine kostengünstige und flexible Umgebung, in der all diese Informationen gespeichert werden können, ohne sie zunächst verarbeiten und strukturieren zu müssen – das spart Zeit und Geld.

Data Lakes bieten einfache Datenspeicherung, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz und helfen Unternehmen so, das volle Potenzial ihrer Datensätze auf vielfältige Weise zu nutzen.

Data Lakes speichern eine Vielzahl roher, unverarbeiteter Daten an einem zentralen Ort. Wenn all diese Daten an einem Ort vorliegen, sparen Unternehmen Zeit und Aufwand für komplexe Datentransformationen oder die Organisation von Daten in vordefinierte Schemata. Kurz gesagt: Die Datenspeicherung ist praktisch und für Analysen leicht zugänglich.

Data Lakes vereinen Daten aus verschiedenen Quellen, sowohl intern, etwa aus Ihrem CRM oder aus ERP-Systemen, als auch extern, zum Beispiel von Websites und sozialen Medien. All diese Informationen zu vereinheitlichen beseitigt Datensilos, die Unternehmen daran hindern, einen ganzheitlichen Überblick über ihre Unternehmensleistung und ein umfassendes Verständnis ihrer Kundschaft zu gewinnen.

Data Lakes ermöglichen es Ihnen, KI-Initiativen auf einer umfangreichen und vielfältigen Grundlage aufzubauen. Diese Grundlage eignet sich ideal für das Training von KI- und Machine-Learning-Modellen, um Kundenerlebnisse zu personalisieren, Vorhersagen zu treffen, Entscheidungsprozesse zu unterstützen und Echtzeitempfehlungen zu liefern.

Data Lakes können strukturierte, semistrukturierte und unstrukturierte Daten speichern, ohne aufwendige Datentransformationen oder Schemaänderungen zu erfordern. Diese Flexibilität macht kostspielige Vorverarbeitung überflüssig. Data Lakes können sogar Data Lineage (d. h. den Lebenszyklus von Daten), Metadaten-Management und Zugriffskontrollen bereitstellen, die Risiken und Kosten von Governance-Herausforderungen senken.

Ohne klare Governance und Organisation kann ein Data Lake zum „Datensumpf“ werden, in dem Datensätze ungeordnet und kaum lesbar sind, was zu Compliance-Problemen führen kann.

Auch das Skalieren der Speicherinfrastruktur oder die Analyse unübersichtlicher Datensätze kann zu unerwarteten Kosten oder Leistungsproblemen führen und so den Betrieb verlangsamen.

Ein weiteres häufiges Problem: Rohdaten enthalten oft Inkonsistenzen oder Fehler, was die Analyse erschwert.

Um diese Herausforderungen zu meistern, braucht es eine solide Architektur, eine durchdachte Governance-Strategie, ein gutes Metadaten-Management und die richtigen Tools, um aus Rohdaten verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen.

Unternehmen können diesen Rohdatenpool für viele Zwecke nutzen. Sehen wir uns einige typische Anwendungsfälle an.

Data Lakes bieten ein zentrales Repository für vielfältige Datensätze. Dank dieser umfangreichen Datenbasis lassen sich Analysen durchführen und bisher isolierte Daten auswerten, um Trends zu erkennen, Abläufe zu optimieren und Innovationen voranzutreiben.

• Kundeneinblicke: Durch die Kombination von Web-Aktivitäten, Social-Media-Engagement und Kaufhistorie können Marketing- und Vertriebsteams Muster im Kundenverhalten erkennen und gezieltere Kampagnen entwickeln.
• Betriebliche Effizienz: Supply-Chain-Verantwortliche können Versanddaten und Lagerprotokolle gemeinsam analysieren, um Engpässe zu erkennen und die künftige Nachfrage präziser vorherzusagen.
• Innovation: Produktteams können Produktqualität und Verkaufstrends analysieren, um Entscheidungen über neue, innovative Angebote für ihre Kundschaft zu treffen.

KI und agentische KI benötigen vielfältige und große Datenmengen. Da Data Lakes unstrukturierte und semistrukturierte Daten speichern können, eignen sie sich ideal zum Trainieren, Bereitstellen und Verwalten von KI-Modellen.

• Predictive Modeling: KI kann historische Verkaufsdaten zusammen mit demografischen Kundendaten analysieren, um vorherzusagen, welche Produkte in bestimmten Regionen oder Jahreszeiten besonders gut abschneiden werden.
• Customer Engagement: Serviceteams können Daten aus Chat-Protokollen, E-Mail-Anfragen und Treueprogrammen zusammenführen, um KI-Modelle zu trainieren, die personalisierte Lösungen liefern oder proaktiven Support empfehlen.

Data Lakes helfen Ihnen, Entscheidungen auf Basis eines tiefen Verständnisses Ihres Unternehmens zu treffen. Mit den richtigen Tools können Sie im Data Lake gespeicherte Daten durchsuchen, filtern und visualisieren, um fundierte Entscheidungen zu treffen, etwa wann Sie ein neues Produkt einführen, wo Sie Kosten senken oder wie Sie Lagerbestände optimieren. Darüber hinaus können Sie Anomalien frühzeitig erkennen und aufkommende Trends in Echtzeit verfolgen, indem Sie Daten kontinuierlich analysieren, sobald sie in den Data Lake einfließen.

• Vorhersage von Kundenabwanderung (KI-Modelle): Ein Telekommunikationsunternehmen kann Kundeninformationen, Anrufprotokolle, Abrechnungsdaten und Social-Media-Interaktionen aus Data Lakes zusammenführen. Mithilfe von Machine-Learning-Verfahren lässt sich dann ein KI-Modell trainieren, das Faktoren identifiziert, die zur Kundenabwanderung beitragen, und Echtzeitvorhersagen liefert, um die Abwanderung zu reduzieren.
• Patientenversorgung (Entscheidungsfindung): Gesundheitsorganisationen können viele Arten von Datensätzen in einem Data Lake speichern, darunter Patientenakten, medizinische Bilder und Forschungsberichte. Gesundheitsdienstleister können anschließend Vorhersagemodelle nutzen, um die Patientenversorgung zu verbessern.

Im Folgenden werden zwei grundlegende Elemente einer Data-Lake-Architektur vorgestellt.

Bei der Datenaufnahme werden Datensätze aus verschiedenen Quellen gesammelt und in einen Data Lake importiert. Zu diesen Quellen gehören strukturierte Daten aus Datenbanken, unstrukturierte Daten aus Dokumenten oder sozialen Medien sowie semistrukturierte Daten aus Protokollen oder Sensormesswerten. Die Daten werden unverändert und ohne festgelegte Reihenfolge gespeichert, sodass sie in ihrem ursprünglichen Zustand erkundet und analysiert werden können.

Sobald sich die Daten im Data Lake befinden, können sie verarbeitet und aufbereitet werden, um die Lesbarkeit zu erhöhen und die Analyse zu erleichtern. Bei der Verarbeitung werden Daten gefiltert, zusammengeführt oder zusammengefasst, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Die Transformation überführt die Rohdaten in ein strukturierteres Format, etwa Tabellen oder Spalten, und ermöglicht so eine schnelle und präzise Analyse.

• Definition: Ein Data Lake ist ein großes Reservoir, das rohe, unverarbeitete Daten aus zahlreichen Quellen speichert. Daten können ohne vordefinierte Strukturen so gespeichert werden, wie sie vorliegen.
• Anwendungsfälle: Ein Data Lake eignet sich, wenn Sie große Mengen unterschiedlicher Daten speichern und analysieren möchten. Ein Gesundheitsdienstleister könnte beispielsweise einen Data Lake nutzen, um Patientenakten, medizinische Bilder und Forschungsdaten zu speichern.
• Vor- und Nachteile: Data Lakes bieten den Vorteil, dass Rohdaten in ihrer ursprünglichen Form gespeichert werden, was eine flexible Analyse ermöglicht. Werden Datenqualität, Governance und Sicherheit jedoch nicht konsequent verwaltet, können sie schnell zum „Datensumpf“ werden.

• Definition: Ein Data Warehouse ist eine strukturierte Datenbank, die verarbeitete und organisierte Daten speichert. Sie ist für effiziente Abfragen und Analysen ausgelegt. Die Daten sind dabei in Tabellen und Spalten organisiert.
• Anwendungsfälle: Ein Data Warehouse eignet sich, wenn Sie historische Daten für Reporting, Business Intelligence und Entscheidungsfindung analysieren möchten. Ein Einzelhandelsunternehmen kann beispielsweise ein Data Warehouse nutzen, um Verkaufstrends, Kundenverhalten und Bestandsmanagement auszuwerten.
• Vor- und Nachteile: Data Warehouses bieten schnelle und zuverlässige Abfragefunktionen, sind jedoch weniger flexibel beim Umgang mit großen Mengen unstrukturierter oder sich schnell ändernder Daten.

• Definition: Ein Data Lakehouse vereint das Beste aus beiden Welten. Es speichert Rohdaten wie ein Data Lake, integriert aber auch strukturierte Elemente wie ein Data Warehouse.
• Anwendungsfälle: Data Lakehouses eignen sich, wenn Sie die Flexibilität von Data Lakes mit den strukturierten Abfragemöglichkeiten von Data Warehouses kombinieren möchten. Dieser hybride Ansatz ist ideal für Echtzeitanalysen, Machine Learning und die Datenexploration.
• Vor- und Nachteile: Data Lakehouses schließen die Lücke zwischen Data Lakes und Data Warehouses: Sie verbinden die Flexibilität von Data Lakes mit den strukturierten Abfragemöglichkeiten von Data Warehouses. Die Implementierung und Verwaltung eines Data Lakehouse kann jedoch komplex sein und eine sorgfältige Planung erfordern.

Mit den richtigen Best Practices stellen Sie sicher, dass Ihre Daten strukturiert, zuverlässig und sicher sind. Diese Empfehlungen helfen Ihnen, das volle Potenzial Ihres Data Lake auszuschöpfen.

• Design und Organisation Ihres Data Lake strategisch planen: Ein gut strukturierter Data Lake beginnt mit einer klaren Design- und Organisationsstrategie. Legen Sie dazu eine logische Ordnerstruktur und Namenskonventionen fest, die das Auffinden und Verstehen von Daten erleichtern. Die Kategorisierung von Daten nach Geschäftsbereichen oder Datenquellen vereinfacht die Exploration und Analyse.
• Datenqualität und Metadaten-Integrität sichern: Datenqualitätsprüfungen und Validierungsprozesse helfen Ihnen, Inkonsistenzen oder Fehler zu erkennen und zu beheben, was zu genaueren Analyseergebnissen führt. Darüber hinaus spielt das Metadaten-Management eine zentrale Rolle beim Verständnis von Kontext und Eigenschaften der Daten. Die Katalogisierung von Metadaten wie Datenquellen, Formaten und Transformationsprozessen erleichtert das Auffinden und Erkunden von Datensätzen.
• Skalierbarkeit und Performance im Blick behalten: Mit dem Wachstum Ihres Data Lake ist es wichtig, Skalierbarkeit und Performance durch den Einsatz verteilter Speicher- und Verarbeitungstechnologien zu gewährleisten. So können Sie Datensätze über mehrere Server oder Knoten verteilen, um parallele Verarbeitung und schnelleren Datenzugriff zu ermöglichen. Die Partitionierung von Daten, der Einsatz von Komprimierungstechniken zur Reduzierung der Dateigröße sowie die Optimierung von Abfragen steigern die Effizienz bei Abruf und Analyse erheblich.

Datensicherheit hat in einer Data-Lake-Umgebung höchste Priorität, um Datenverluste und Sicherheitsverletzungen zu verhindern. Neben grundlegenden Sicherheitsmaßnahmen wie Verschlüsselung und Multi-Faktor-Authentifizierung sollten Sie regelmäßige Sicherheitsaudits und Schwachstellenbewertungen durchführen, um potenzielle Risiken oder Schwachstellen frühzeitig zu erkennen. Weitere Maßnahmen umfassen:

• Datenschutz und Datensicherheit gewährleisten: Der Schutz sensibler Informationen ist entscheidend, um das Vertrauen der Kundschaft zu erhalten und Datenschutzvorschriften einzuhalten. Durch die Anonymisierung personenbezogener Daten (PII) wird die Privatsphäre gewahrt, ohne auf Analysen verzichten zu müssen. Datenmaskierung und Zugriffskontrollen stärken den Datenschutz zusätzlich.
• Benutzerzugriff und Berechtigungen steuern: Die Kontrolle des Datenzugriffs ist essenziell, um die Datenintegrität zu wahren und unbefugte Nutzung zu verhindern. Rollenbasierte Zugriffskontrollen (RBAC) stellen sicher, dass Benutzer die ihrer Rolle und Verantwortung entsprechenden Berechtigungen erhalten. Durch regelmäßige Überprüfung und Aktualisierung der Berechtigungen wird gewährleistet, dass nur autorisierte Personen auf sensible Datensätze zugreifen können.
• Datenschutzvorschriften entsprechen: Die Einhaltung von Datenschutzvorschriften wie der DSGVO, dem HIPAA oder dem CCPA ist entscheidend, um rechtliche und finanzielle Konsequenzen zu vermeiden. Stellen Sie sicher, dass Ihre Datenlösungen Compliance unterstützen.

Verstöße gegen Compliance-Vorschriften sind nicht nur ein finanzielles Risiko, sie können auch Ihren Ruf ernsthaft schädigen. Nach der DSGVO können Bußgelder bis zu 20 Millionen Euro oder 4 % Ihres weltweiten Jahresumsatzes betragen. Der finanzielle Schaden ist schmerzhaft, doch die eigentliche Herausforderung besteht darin, das Vertrauen nach einem Datenschutzverstoß wieder aufzubauen. Ihre Kundschaft erwartet, dass ihre Daten bei Ihnen sicher sind, und starke Compliance-Maßnahmen zeigen, dass Sie dieser Verantwortung gerecht werden.

Jede Information, die Ihr Unternehmen erfasst, erzählt eine Geschichte – aber ohne die richtigen Tools bleiben viele dieser Geschichten ungelesen oder ungehört. Die richtige Datenplattform gibt Ihnen die Freiheit, alle Daten zusammenzuführen, KI und agentische Innovationen voranzutreiben, Kundenerlebnisse zu personalisieren, fundierte Entscheidungen zu treffen und Risiken zu minimieren. Erfahren Sie mehr über Data 360, die Aktivierungsplattform für Ihre Unternehmensdaten, die nativ in Salesforce integriert ist.