Was ist ein Data Lake?

Ein Data Lake ist ein zentrales Repository für eine unbegrenzte Menge von strukturierten, semistrukturierten und unstrukturierten Daten in ihrer Rohform. In diesem Beitrag erklären wir, was der Data Lake ist, warum Sie einen Data Lake in Ihrem Unternehmen implementieren sollten, welche Vorteile dieser mit sich bringt und wie der Data Lake aufgebaut ist. 

Was ist ein Data Lake?

Ein Data Lake (dt. Datensee) ist per Definition eine Aufbewahrungsmöglichkeit (ein zentrales Repository) für strukturierte, teilweise strukturierte und unstrukturierte Daten. So können wir alle Daten unabhängig von ihrer Form oder Größe in ihrem Rohformat an einem Ort abspeichern. Datalakes führen Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammen, um komplexe Analysen durchzuführen, die dann helfen geschäftliche Entscheidungen zu treffen. 

Diese Art des Speicherns bietet den Vorteil, dass wir die Daten nicht zuvor validieren oder transformieren müssen. Dieser Schritt folgt erst, wenn wir die Daten benötigen. Durch die Verfügbarkeit einer Vielzahl von unterschiedlichen Daten an einem Ort – im Idealfall alle analytisch relevanten Daten einer Organisation – erhöhen sich die analytischen Möglichkeiten für Data Analytics und Data Science Anwender. Letztlich können Sie sich den Data Lake tatsächlich vorstellen wie einen Pool aus Daten.

Sehen wir uns den Aufbau des Data Lake genauer an.

Wie ist der Data Lake aufgebaut?

Data Lakes basieren auf Big Data: Um Skalierbarkeit zu erreichen, legen wir die Daten in einem verteilten Speichersystem ab. Ursprünglich waren das meistens Servercluster, verwaltet z.B. mit Apache Hive, auf denen die Daten in dezentralen Filesystemen wie dem HDFS (Hadoop File System) organisiert sind. Heutzutage wird die Infrastruktur von Data Lakes häufig in einer Cloud-Umgebung gehostet und die Daten werden in Object Storage Services wie Amazon S3 oder Azure Blob Storage gespeichert.

Ein Data Lake-Architektur besteht aus folgenden Komponenten:

Datenquellen:

Daten fließen aus verschiedenen Quellen in den Datalake. Dies können interne Systeme wie Datenbanken, Anwendungen oder Sensoren sein, aber auch externe Datenquellen wie soziale Medien, Webseiten oder IoT-Geräte.

Data Ingestion:

Dieser Schritt umfasst den Prozess des Sammelns und Einfügens von Daten in den Datalake. Wir können verschiedene Methoden wie Batch-Uploads, Streaming oder API-Integration verwenden, um Daten in den Data Lake zu bringen.

Data Storage:

Die Daten werden im Datalake in ihrem Rohformat gespeichert, ohne vorherige Transformation oder Strukturierung. Das ermöglicht das Speichern großer Mengen an Daten in verschiedenen Formaten wie Text, Bildern, Videos oder Dokumenten.

Data Catalog:

Ein Data Catalog ist ein Verzeichnis, welches Metadaten über die im Datalake gespeicherten Daten enthält. Es enthält Informationen wie den Namen der Datenquelle, das Erstellungsdatum, das Datenformat, die Zugriffsrechte und andere relevante Informationen. Der Data Catalog erleichtert die Suche und das Auffinden von Daten im Data Lake.

Data Processing:

Dieser Schritt umfasst die Verarbeitung und Analyse der im Datalake gespeicherten Daten. Es können verschiedene Technologien wie Hadoop, Spark oder NoSQL-Datenbanken verwendet werden, um Daten zu transformieren, zu aggregieren und Analysen durchzuführen.

Data Governance:

Data Governance bezieht sich auf die Verwaltung und Kontrolle der Daten im Datalake. Es umfasst Richtlinien, Verfahren und Prozesse, um die Qualität, Sicherheit, Datenschutz und Compliance der Daten sicherzustellen. Dies beinhaltet auch die Zugriffskontrolle und das Datenmanagement.

Data Analytics:

Dieser Schritt umfasst die Durchführung von Analysen und das Ableiten von Erkenntnissen aus den im Data Lake gespeicherten Daten. Wir können verschiedene Analysetechniken wie Data Mining, maschinelles Lernen oder statistische Analysen anwenden, um Muster, Trends oder Zusammenhänge in den Daten zu identifizieren.

Der Data Lake ist ein wichtiger Teil einer modernen Datenarchitektur. In der folgenden Abbildung sehen Sie, dass die Daten zunächst im Originalformat in die Data Lake-Architektur geladen werden. Im Lake selbst folgen dann ETL-Prozesse (Extrakt, Transform, Load), so dass die Daten durch verschiedene Layer laufen. Mit jedem Schritt steigert sich die Qualität der Daten, welche dann für Machine Learning Analysen oder Reportings vorbereitet sind. Die gereinigten Daten können durch ihr einheitliches Format auch in ein Data Warehouse geladen werden. 

Gehen wir nun genauer auf die Vorteile des Data Lake ein.

Was sind die Vorteile einer Data Lake-Architektur?

Die Verwendung eines Data Lakes bringt diverse Vorteile mit sich. Im Allgemeinen lassen sich die Vorteile darin zusammenfassen, dass Daten aus verschiedenen Datenquellen in einem einzelnen „Datensee“ (eng. Data Lake) abgespeichert sind. 

So fallen wie bereits erwähnt aufwändige Arbeitsschritte, wie das Validieren der Daten zunächst weg. Außerdem finden sich alle Daten an einem Ort und können so einfach und schnell von verschiedenen Stakeholdern abgerufen werden – ein enormer Vorteil im direkten Vergleich mit Datensilos. 

Die Hauptvorteile der Data Lake-Architektur sind:

• Skalierbarkeit: Data Lakes sind so konzipiert, dass sie große Mengen von Daten speichern können und gleichzeitig einfach skalierbar sind. Die Skalierbarkeit ermöglicht das Bewältigen des Datenwachstums von Terabytes bis hin zu Petabytes, so dass Data Lakes mit den Bedürfnissen eines Unternehmens wachsen.
• Flexibilität bei Datentypen: Im Gegensatz zu traditionellen Datenbanken, die oft eine feste Struktur erfordern, können Data Lakes eine Vielzahl von Datentypen in ihrerm nativen Format speichern. Dabei ist es egal, ob es sich um strukturierte, semistrukturierte oder unstrukturierte Daten handelt.
• Kosteneffizienz: Durch die Nutzung von kostengünstigen Speicherlösungen sind Data Lakes oft eine wirtschaftliche Möglichkeit, große Mengen von Daten zu speichern. Dies macht sie zu einer attraktiven und kostengünstigen Option für Unternehmen, die mit großen Datenmengen arbeiten.
• Agile und Schnelle Analyse: Da Daten in ihrem Rohformat gespeichert werden, können Benutzer auf flexible Weise mit den Daten arbeiten, sie analysieren und Einblicke gewinnen. Sie müssen nicht warten, bis die Daten in ein bestimmtes Format transformiert werden, sondern können schnell auf sie zugreifen und sie für Analysezwecke verwenden.
• Integration verschiedener Datenquellen: Data Lakes ermöglichen die Integration von Daten aus einer Vielzahl von Quellen, einschließlich IoT-Geräten, sozialen Medien, traditionellen Datenbanken und mehr. Dies ermöglicht eine umfassendere Sicht auf die Daten eines Unternehmens und unterstützt fortgeschrittene Analysen, die auf einer breiteren Datenbasis beruhen.

Sehen wir uns nun an, wie ein Data Lake in der Anwendung aussieht.

Welche Anwendungsfälle gibt es?

Die Implementierung des Data Lakes in Ihrem Unternehmen vereinfacht viele Prozesse und ermöglicht einen schnellen Umgang mit diversen Daten in ihrer Rohform. Die Umwandlung und Validierung der Daten folgen häufig erst, wenn wir diese verwenden (Schema-on-Read). 

Durch die Implementierung eines Data Lakes im Unternehmen lassen sich Reportings und Analysen ableiten. Dazu benötigen Sie jede Menge Daten, die dann transformiert werden. 

Durch einen Data Lake bauen Sie sich einen zentralen Speicherort für Ihre Daten auf. Das liegt daran, dass Data Lakes auf Big Data Technologien basieren und heute werden diese in der Regel in einer Cloud Umgebung aufgebaut (z.B. AWS). Cloud Umgebungen bieten die nötige Fähigkeit zur Skalierung und Flexibilität. 

Daten werden in der Regel nicht ohne Grund gespeichert. Sinn und Zweck ist die Analyse von Prozessen und somit die Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit Ihres Unternehmens. Wenn Sie wissen wollen, wie Sie am effektivsten Data Science Projekte umsetzen, schauen Sie hier vorbei. 

Indem wir mit dem Data Lake mehr Daten laden und verarbeiten können, können wir beispielsweise das Kundenverhalten besser vorhersagen: Z.B. sind Zusammenhänge zwischen einer Produktansicht und einem Kauf schneller ersichtlich.

In der Praxis zeichnen sich die Vorteile des Data Lakes Branchenabhängig zum Beispiel wie folgt ab: 

• Telekommunikation: Aufgrund der großen Anzahl an Daten aus verschiedenen Datenquellen lassen sich bei einer Analyse Modelle für die Abwanderungswahrscheinlichkeit der Kunden bilden – somit lassen sich Kosten durch gezielte Präventionsmaßnahmen effektiv senken. 
• Mediale Unterhaltung: Für jeden Kunden die passende Empfehlung – Empfehlungssysteme können ebenfalls ideal auf Basis des Data Lakes modelliert werden. 
• Versicherungen: Auch hier lassen sich die immensen Daten des Data Lakes als Basis nutzen, um Cross- und Upselling-Potenziale durch Machine-Learning-Prozesse wahrzunehmen. 

Neben dem Data Lake gibt es das Konzept des Data Warehouse zur Datenspeicherung. Wie sich die beiden Konzepte voneinander unterscheiden, sehen wir uns im nächsten Abschnitt an.

Unterschied zwischen Data Lake und Data Warehouse

Der Unterschied zwischen dem Datalake und Data Warehouse liegt vor allem in der Datenstruktur. Während Data Warehouse Daten speichert, die bereits strukturiert sind, dient der Data Lake als Speicher für jegliche Formen von Daten. Der Vorteil des Datalakes ist somit die Flexibilität in der Datenspeicherung, allerdings bietet das Data Warehouse verlässlichere Daten für BI-Analysen. Die Daten des Datalakes müssen wir zunächst in eine strukturierte Form umwandeln, um für weitere Analysen genutzt zu werden. Die Daten des Data Warehouse sind strukturiert und Sie können diese direkt verwenden.

In der folgenden Tabelle sind alle Unterschiede zwischen Data Lake und Data Warehouse aufgelistet: 

Item	Data Warehouse	Data Lake
Datenstruktur	Strukturiert (verarbeitet)	Strukturiert, semi-strukturiert, unstrukturiert (Roh)
Verwendungszweck der Daten	Bereits festgelegt	Noch unbekannt
Benutzer	Business-Anwender, KPI-Reporting	Data Scientist
Flexibilität für neue Datenquellen	Gering	Hoch
Pflege	einfach	hoch
Kosten	Hoch	Gering
Größe der Daten	Mittel	Groß
Skalierbarkeit	Gering	Hoch

Falls Sie sich ausführlicher über die Unterschiede und Gemeinsamkeiten zwischen Data Lake und Data Warehouse erkundigen möchten, haben wir hier einen separaten Beitrag für Sie veröffentlicht: Data Warehouse vs. Data Lake

Was sind die Nachteile von Data Lakes?

Data Lakes sind leistungsstark, aber sie haben auch eine Reihe von Limitationen und Herausforderungen, die bei der Implementierung und Verwendung berücksichtigt werden müssen:

• Datenqualität und -konsistenz: Da es keine festen Strukturen oder Schemaanforderungen gibt, können Daten unterschiedlicher Qualität im Data Lake landen. Wenn wir diese nicht richtig verwalten, kann es schwierig sein, nützliche Informationen daraus zu extrahieren.
• Sicherheit und Compliance: Die Verwaltung von Zugriffsrechten und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen können in einem Data Lake komplex sein, besonders wenn er Daten aus vielen verschiedenen Quellen enthält.
• Fehlende Governance: Ohne klare Richtlinien und Verfahren für die Datenverwaltung kann ein Data Lake schnell unkontrollierbar werden, was zu einem „Data Swamp“ führt, in dem die Daten unorganisiert und weitgehend nutzlos sind.

Es gibt die Möglichkeit die Vorteile des Datalakes mit den Vorteilen des Data Warenhauses in einem Konzept zu kombinieren, um die genannten Limitationen aufzuheben: Das Data Lakehouse.

Welche Bereitstellungsmöglichkeiten gibt es für einen Data Lake?

In unserer Erfahrung als Data Science und KI Beratung, die den Aufbau eines Data Lakes für unsere Kunden umsetzt, hat sich eine Umsetzung in der Cloud als beste Bereitstellungsoption herauskristallisiert. Der Aufbau eines Datalakes bietet sich unteranderem in den großen Hyperscalern wie AWS, Google oder Azure an. Eine Umsetzung in der Cloud bietet folgende Vorteile im Vergleich mit einer On-Premise Lösung:

• Skalierbarkeit: Cloud-basierte Lösungen skalieren mit Ihrem Datenbedarf. Mit dem Wachstum Ihrer Daten wächst auch Ihre Fähigkeit, diese zu speichern und zu analysieren, ohne dass Sie sich um die Verwaltung der physischen Infrastruktur kümmern müssen.
• Kosteneffizienz: Mit einem Pay-for-You-Use-Ansatz vermeiden Sie Vorabinvestitionen und zahlen nur für die Speicher- und Verarbeitungsleistung, die Sie benötigen. Dies kann zu erheblichen Einsparungen im Vergleich zu einer On-Premise-Lösung führen.
• Flexibilität: Die Cloud speichert alle Datentypen, ob strukturiert oder unstrukturiert. Sie ist so konzipiert, dass sie der Vielfalt der Daten, die Unternehmen heute sammeln, gerecht wird und eine einheitliche Speicherlösung bietet.
• Sicherheit: Cloud-Plattformen verfügen über integrierte Sicherheitsfunktionen, einschließlich Datenverschlüsselung und Zugriffskontrolle, so dass Sie sicher sein können, dass Ihre Daten gut geschützt sind.
• Zuverlässigkeit: Hohe Verfügbarkeit und Redundanz sind Standard. Ihre Daten sind immer zugänglich und gegen unerwartete Ausfälle geschützt.
• Integrationsmöglichkeiten: Durch die nahtlose Integration mit Analyse- und Machine Learning Tools können Sie sofort mit der Wertschöpfung aus Ihren Daten beginnen und vertraute und leistungsstarke Dienste nutzen.

Fazit: Die zentrale Plattform für alle Datenformen

Wir halten fest, dass der Aufbau eines Datalakes besonders dann sinnvoll ist, wenn Sie Ihre Daten zunächst an einem Ort abspeichern und vorher nicht transformieren möchten. Ein weiterer Schritt ist erst dann obligatorisch, wenn Sie die Daten beispielsweise für Machine Learning Prozesse weiterverarbeiten möchten. 

Sollten Sie weitere Fragen bezüglich des Aufbaus eines Datalake oder auch rund um das Thema Machine Learning haben, freuen wir uns über eine Kontaktaufnahme. 

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