Der Wechsel zu dynamischeren und anspruchsvolleren Datenmanagementsystemen ist entscheidend für jede Organisation, die datengetriebene Entscheidungsfindung im sich ständig weiterentwickelnden Datenbereich nutzen möchte. Dies hat zur Entstehung von Datenlakes geführt, die die Art und Weise, wie Organisationen riesige Datenmengen nutzen und analysieren, revolutioniert haben. Datenlakes bieten wie weite Reservoirs ein zentrales Repository zur Speicherung unterschiedlicher Datensätze in ihren nativen Formaten, bis sie benötigt werden, und bieten unvergleichliche Flexibilität und Skalierbarkeit. Doch die wahre Stärke von Datenlakes liegt in ihrer Integration mit Business Intelligence (BI)-Plattformen, die den Weg für fundierte Entscheidungen und strategische Einblicke ebnen. 

Verständnis von Datenlakes 

Ein Datenlake ist ein riesiger Pool roher Daten, deren Zweck erst dann definiert wird, wenn die Daten benötigt werden. Im Gegensatz zu einem hierarchischen Datenlager, das Daten (verarbeitet und strukturiert) in Dateien oder Ordnern speichert, verwendet ein Datenlake eine flache Architektur zur Speicherung von Daten, sei es strukturierte, semi-strukturierte oder unstrukturierte Daten. Jedes Datenelement in einem Lake wird mit einem eindeutigen Bezeichner versehen und mit einer Reihe erweiterter Metadaten-Tags versehen. Wenn sich eine geschäftliche Frage stellt, kann der Datenlake nach relevanten Daten abgefragt werden, und diese kleinere Datenmenge kann dann analysiert werden, um bei der Beantwortung der Frage zu helfen. 

Ein Beispiel für einen Datenlake ist ein großes Telekommunikationsunternehmen, das riesige Datenmengen von Mobilgeräten, Websites und Callcentern sammelt. Sie speichern diese Daten in einem Datenlake, weil sie möglicherweise nicht von Anfang an wissen, wie sie diese Informationen nutzen werden. Im Laufe der Zeit können sie Analysetools verwenden, um Trends zu Nutzungsmustern, Kundenzufriedenheit und sogar vorausschauende Wartungsbedarfe zu entdecken. 

Datenlake vs. Data Warehouse 

Während Datenlakes und Data Warehouses beide als Repositories zur Speicherung von Daten dienen, liegt der wesentliche Unterschied in ihrer Architektur und Flexibilität. Data Warehouses sind für strukturierte Daten konzipiert und folgen einem Schema-on-Write-Ansatz, was bedeutet, dass Daten vor der Aufnahme strukturiert werden müssen. Im Gegensatz dazu nutzen Datenlakes einen Schema-on-Read-Ansatz, sodass Daten in ihrer Rohform gespeichert und bei Bedarf später strukturiert werden können. Diese Flexibilität ermöglicht es Organisationen, vielfältige Datensätze ohne die Einschränkungen vordefinierter Schemata zu speichern. 

Data Warehouses sind hochgradig strukturiert, um schnelle Abfragevorgänge durchzuführen, geeignet für routinemäßige Business Intelligence-Aufgaben, während Datenlakes hochgradig flexibel sind und darauf ausgelegt sind, große Mengen heterogener Daten zu verarbeiten, die nach Bedarf für umfassende Analysen transformiert und verarbeitet werden können. 

Die drei Schichten eines Datenlakes 

Datenlakes bestehen typischerweise aus drei wichtigen Schichten: der Aufnahme-, Speicher- und Verbrauchsschicht. Diese geschichtete Architektur erleichtert die Data Governance, Skalierbarkeit und Zugänglichkeit innerhalb der Datenlake-Umgebung. 

1. Aufnahmeschicht 

Die Aufnahmeschicht in der Datenlake-Architektur bezeichnet den Punkt, an dem Daten aus verschiedenen Quellen wie Transaktions-, relationalen Datenbanken, IoT-Geräten, sozialen Medien, SaaS-Daten, APIs, mobilen Apps und Protokolldateien in den Datenlake eingespeist werden 

2. Speicherschicht 

Die Speicherschicht ist der Ort, an dem rohe Daten ohne große Verarbeitung gespeichert werden. Dies ist die Grundlage für das gesamte System. Es ist verantwortlich für die Speicherung der großen Menge an rohen, unverarbeiteten Daten, die in den Datenlake aufgenommen werden. Übliche Speicherungstechnologien sind Hadoop Distributed File Systems, Cloud-Speicher wie Amazon S3, Azure Blob, Google Cloud und Data Lake-Speicher. 

3. Verbrauchsschicht 

Die Verbrauchsschicht, das letzte Stadium in einem Datenlake, ist der Ort, an dem die verarbeiteten Daten den Benutzern für Analysen präsentiert werden. Diese Schicht überwindet Barrieren, indem sie verschiedene Tools wie BI-Dashboards und SQL-Clients bietet, sodass Daten einem breiteren Benutzerspektrum zugänglich gemacht werden, von technischen Spezialisten bis hin zu Business-Analysten und sogar nicht-technischen Geschäftsnutzern. Durch Demokratisierung der Daten soll der Datenlake es jedem ermöglichen, Daten für fundierte Entscheidungen zu nutzen. 

Vorteile der Integration von Datenlakes in Business-Intelligence-Plattformen 

Die Integration von Datenlakes mit BI-Plattformen erschließt eine Vielzahl von Vorteilen für Organisationen, die umsetzbare Erkenntnisse aus ihren Daten gewinnen möchten. Durch die Kombination roher, unstrukturierter Daten aus Datenlakes mit den Analysefähigkeiten von BI-Plattformen erhalten Organisationen einen ganzheitlichen Überblick über ihre Datenlandschaft. Diese Integration ermöglicht agile, datengetriebene Entscheidungsfindung, befähigt Geschäftsbenutzer mit Self-Service-Analysefähigkeiten und fördert Innovation und Wettbewerbsvorteile. Hier einige Vorteile: 

Die Vielfalt der Daten entfesseln 

BI-Plattformen stützen sich traditionell auf strukturierte Daten, aber Datenlakes bringen eine ganz neue Dimension ins Spiel. Textbewertungen, Social-Media-Stimmungen und Sensordaten – das sind die fehlenden Puzzlestücke, die einen ganzheitlichen Blick auf Ihre Kunden, Abläufe und Markttrends bieten können. 

Die Demokratisierung der Datenexploration 

BI-Plattformen waren einst das Reich der Data Scientists, aber die Integration von Datenlakes öffnet die Tür für ein breiteres Nutzerspektrum. Geschäftsanalysten, Vermarkter und sogar Verkaufsteams können benutzerfreundliche Dashboards und Berichte nutzen, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, ohne einen Doktortitel in Datenwissenschaft zu benötigen. 

Agile Entscheidungsfindung vorantreiben 

Die Schönheit der Datenlakes liegt in ihrer nahezu Echtzeit-Natur. Durch die Integration mit BI-Plattformen erhalten Sie Zugang zu den neuesten Informationen, sodass Sie datengetriebene Entscheidungen schneller und effektiver treffen können. Stellen Sie sich vor, Sie würden einen plötzlichen Wandel in der Kundenstimmung in den sozialen Medien bemerken und Ihre Marketingkampagne sofort anpassen – das ist die Kraft der Echtzeit-Datenintelligenz. 

Fortgeschrittene Datenqualitätstools im Datenlake 

Wenn Organisationen sich auf den Weg machen, Datenlakes für BI-Einblicke zu nutzen, gibt es eine kritische Vorausbedingung: Die Sicherstellung von Datenqualität und -zuverlässigkeit wird entscheidend. Digna spielt mit seinen fortschrittlichen Datenqualitätstools eine entscheidende Rolle in dieser Transformation. Durch Funktionen wie Autometrics, Forecasting Model, Autothresholds, Dashboard und Benachrichtigungen befähigt Digna Organisationen, die Datenintegrität zu wahren, die Datengesundheit in Echtzeit zu überwachen und Anomalien proaktiv zu identifizieren und zu beheben. 

Durch die Integration von Datenlakes mit BI-Plattformen und die Nutzung fortschrittlicher Datenqualitätstools wie Digna können Organisationen den wahren Wert ihrer Datenressourcen erschließen, umsetzbare Erkenntnisse gewinnen und fundierte Entscheidungen treffen. 

Um mehr darüber zu erfahren, wie fortschrittliche Datenqualitätstools Ihre Datenlakes in Business-Intelligence-Kraftwerke verwandeln können, sprechen Sie mit unserem Team.