Data Lake Governance: Vorteile, Herausforderungen und Erste Schritte

Ein erfolgreicher Datenverwaltung Programm nutzt Richtlinien, Standards und Prozesse, um hochwertige Daten und stellen Sie sicher, dass es im gesamten Unternehmen ordnungsgemäß genutzt wird. Data Governance konzentrierte sich zunächst auf strukturierte Daten in relationalen Datenbanken und traditionellen Data Warehouses, aber die Dinge haben sich geändert. Wenn Ihr Unternehmen über eine Data Lake-Umgebung verfügt, aus der Sie genaue Analysen benötigen, müssen Sie auch geeignete Datensee Governance als Teil eines umfassenden Governance-Plans.

Aber Data Lakes stellen verschiedene Herausforderungen für alle Bereiche dar Unternehmensdatenverwaltung, einschließlich der Datenverwaltung. Im Folgenden werden einige der wichtigsten Governance-Herausforderungen und die Vorteile einer effektiven Verwaltung eines Data Lakes untersucht.

Zunächst definieren wir jedoch, was ein Data Lake ist: Er bezeichnet eine Datenplattform, die große Mengen an Rohdaten enthält, oft verschiedene strukturierte, unstrukturierte und halbstrukturierte Datentypen. Er basiert in der Regel auf Hadoop, Spark und anderen Big-Data-Technologien.

Während die meisten Data Warehouses Daten in relationalen Tabellen speichern, verwenden Data Lakes ein flaches Schema. Jedes Datenelement erhält eine eindeutige Kennung und ist mit Metadaten-Tags gekennzeichnet. Daher ist ein Data Lake nicht so strukturiert wie ein Data Warehouse. Die Daten bleiben in der Regel in ihrem ursprünglichen Format erhalten und werden bei Bedarf für bestimmte Analysezwecke sortiert, organisiert und gefiltert, nicht jedoch beim Laden in einen Data Lake.

Data Lake-Verwaltung

Datenseen und Datensümpfe:

Wird ein Data Lake nicht gut verwaltet und kontrolliert, kann er sich schnell in einen Sumpf verwandeln. Daten werden ohne angemessene Überwachung und Protokollierung auf Plattformen übertragen, was es für Datenmanagement- und Governance-Teams schwierig macht, den Überblick über den Inhalt des Data Lakes zu behalten. Dies kann zu Problemen mit der Datenqualität, -konsistenz, -zuverlässigkeit und -zugänglichkeit führen.

Infolge, Datenwissenschaftler, Dateningenieure, und andere Endbenutzer finden möglicherweise keine relevanten Daten für analytische Anwendungen. Schlimmer noch: Datenschwemme können zu Analysefehlern und letztlich zu schlechten Geschäftsentscheidungen führen. Datensicherheit und Datenschutz werden möglicherweise nicht ordnungsgemäß umgesetzt, was die Datenbestände und den Ruf eines Unternehmens gefährdet. Um diese schwierige Situation zu vermeiden, müssen Unternehmen die Data-Lake-Umgebung verwalten.

Vorteile der Data Lake Governance:

Effektive Datenverwaltung ermöglicht Unternehmen, die Datenqualität zu verbessern und die Datennutzung für Geschäftsentscheidungen zu maximieren. Dies kann zu operativen Verbesserungen, stärkeren Geschäftsstrategien und einer besseren finanziellen Performance führen. Für Data Lakes gilt dasselbe Prinzip wie für andere Systeme. Zu den spezifischen Vorteilen der Data Lake Governance gehören:

1. Erhöhen Sie den Zugriff auf relevante Daten für erweiterte Analysen. In einem gut verwalteten Datensee ist es für Datenwissenschaftler und den Rest des Analyseteams einfacher, die Daten zu finden, die sie für maschinelles Lernen, prädiktive Analysen und andere Datenwissenschaftsanwendungen benötigen.
2. Verbringen Sie weniger Zeit mit der Vorbereitung von Daten für Analysezwecke. Während Daten in einem Data Lake üblicherweise in Rohform gespeichert werden, da sie für eine bestimmte Anwendung benötigt werden, kann der Datenaufbereitungsprozess in einer regulierten Umgebung verkürzt werden. Beispielsweise reduziert eine frühzeitige Datenbereinigung den Zeitaufwand für die spätere Behebung von Datenfehlern und anderen Problemen.
3. Reduzieren Sie die IT- und Datenverwaltungskosten. Indem verhindert wird, dass der Datensee außer Kontrolle gerät, werden die erforderlichen Datenverarbeitungs- und Ressourcen reduziert werden. Außerdem verringert sich der Gesamtbedarf an Datenverwaltung durch Verbesserung der Datengenauigkeit, -übersichtlichkeit und -konsistenz.
4. Verbessern Sie die Sicherheit und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften für sensible Daten. Ein häufiger Anwendungsfall für Data Lakes ist die Unterstützung von Marketing und Vertrieb. Daher enthalten sie in der Regel vertrauliche Kundendaten. Eine strenge Data Lake-Governance trägt dazu bei, diese Daten angemessen zu schützen und Missbrauch zu verhindern.

Herausforderungen bei der Data Lake-Governance:

Zu den begleitenden Datenmanagementdisziplinen der Datenverwaltung gehören Datenqualität, Metadatenverwaltungund Datensicherheit, die alle die Data Lake-Governance und die damit verbundenen Herausforderungen beeinflussen. Hier sind fünf häufige Herausforderungen bei der Datengovernance, die bei Data Lake-Bereitstellungen auftreten.

1. Identifizieren und pflegen Sie die richtigen Datenquellen. In vielen Data-Lake-Implementierungen werden Quellmetadaten nicht erfasst oder sind überhaupt nicht verfügbar. Dies stellt die Gültigkeit der Data-Lake-Inhalte in Frage. Beispielsweise ist der Geschäftsinhaber eines Datensatzes oder Datensatzes nicht aufgeführt, oder scheinbar redundante Daten können Datenanalysten vor Probleme stellen. Zumindest sollten die Quellmetadaten aller Daten im Data Lake dokumentiert und den Benutzern zur Verfügung gestellt werden, um Einblicke in deren Herkunft zu erhalten.
2. Probleme bei der Metadatenverwaltung. Metadaten sind wichtig, um den Inhalt eines Datensatzes in Kontext zu setzen und ihn verständlich und in Anwendungen nutzbar zu machen. Viele Data-Lake-Implementierungen wenden jedoch nicht die korrekte Datendefinition auf die erfassten Daten an. Da Rohdaten typischerweise in einen Data Lake geladen werden, verfügen viele Unternehmen zudem nicht über die erforderlichen Maßnahmen zur Datenvalidierung oder zur Anwendung organisatorischer Datenstandards. Die Daten im Data Lake sind aufgrund fehlender Metadatenverwaltung für Analysen kaum nutzbar.
3. Es mangelt an der Koordination zwischen Datenverwaltung und Datenqualität. Unkoordinierte Data-Lake-Governance und Datenqualitätsbemühungen können dazu führen, dass Daten von geringer Qualität in den Data Lake gelangen. Werden Daten zur Analyse und Entscheidungsfindung verwendet, kann dies zu ungenauen Ergebnissen führen, was zu einem Vertrauensverlust in den Data Lake und einem allgemeinen Misstrauen gegenüber Daten im gesamten Unternehmen führt. Eine effektive Data-Lake-Implementierung erfordert Datenqualitätsanalysten und Ingenieure, die eng mit dem Data Governance-Team und dem Unternehmen zusammenarbeiten Datenverwalter um Datenqualitätsrichtlinien anzuwenden, die Daten zu analysieren und die notwendigen Maßnahmen zur Verbesserung ihrer Qualität zu ergreifen.
4. Mangelnde Koordination zwischen Datenverwaltung und Datensicherheit. In diesem Fall können nicht ordnungsgemäß im Governance-Prozess angewendete Datensicherheitsstandards und -richtlinien zu Problemen beim Zugriff auf personenbezogene und andere sensible Daten führen, die durch Datenschutzbestimmungen geschützt sind. Obwohl Data Lakes als relativ offene Datenquellen konzipiert sind, sind dennoch Sicherheits- und Zugriffskontrollen erforderlich. Data-Governance- und Datensicherheitsteams sollten daher beim Entwurf und Ladeprozess des Data Lakes sowie bei den laufenden Data-Governance-Bemühungen zusammenarbeiten.
5. Konflikte zwischen Geschäftseinheiten, die denselben Datensee verwenden. Verschiedene Abteilungen haben möglicherweise unterschiedliche Geschäftsregeln für ähnliche Daten. Dies kann dazu führen, dass Datenabweichungen für eine präzise Analyse nicht ausgeglichen werden können. Ein robustes Data-Governance-Programm mit einer unternehmensweiten Sicht auf Datenrichtlinien, -standards, -verfahren und -definitionen, einschließlich eines Unternehmensglossars, kann die Probleme reduzieren, die entstehen, wenn mehrere Geschäftseinheiten einen Data Lake nutzen. Verfügt ein Unternehmen über mehrere Data Lakes, sollte jeder Data Lake in den Data-Lake-Governance-Prozess einbezogen und einem Business Data Steward zugewiesen werden.

Wie beginnt man mit der Verwaltung von Datenseen?

Wie bei der Datenverwaltung in anderen Systemtypen umfassen die allgemeinen ersten Schritte für die Data Lake-Verwaltung Folgendes:

1. Dokumentieren Sie den Business Case für die Verwaltung des Datensees, einschließlich Datenqualitätsmetriken und anderer Möglichkeiten zur Messung des Nutzens der Verwaltungsbemühungen.
2. Finden Sie Führungskräfte oder Unternehmenssponsoren, die Ihnen dabei helfen, die Genehmigung und Finanzierung für Governance-Bemühungen zu erhalten.
3. Wenn Sie noch keine Datenverwaltungsstruktur eingerichtet haben, erstellen Sie eine, die ein Verwaltungsteam, eine Datenverwaltung und ein Datenverwaltungskomitee umfasst – bestehend aus Unternehmensleitern und anderen relevanten Dateneigentümern.
4. Arbeiten Sie mit dem Governance-Komitee zusammen, um Datenstandards und Governance-Richtlinien für die Data Lake-Umgebung zu entwickeln.

Ein weiterer guter erster Schritt ist die Erstellung eines Datenkatalogs, der Endbenutzern hilft, die im Data Lake gespeicherten Daten zu finden und zu verstehen. Wenn Sie bereits einen Katalog mit anderen Datenbeständen haben, können Sie diesen um einen Data Lake erweitern. Der Datenkatalog erfasst Metadaten und erstellt ein Inventar der verfügbaren Daten, das Benutzer durchsuchen können, um die benötigten Daten zu finden. Sie können in den Katalog auch Informationen zu den Data-Governance-Richtlinien Ihres Unternehmens sowie zu Mechanismen zur Durchsetzung von Regeln und Einschränkungen einbetten.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Wert eines Data Lakes durch die Berücksichtigung einer starken Datenverwaltung sowie von Metadatenmanagement-, Datenqualitäts- und Datensicherheitsprozessen bei der Gestaltung, dem Laden und der Pflege der Datenumgebung deutlich gesteigert werden kann. Die aktive Einbindung erfahrener Fachleute in all diesen Bereichen ist ebenfalls entscheidend. Andernfalls könnte Ihr Data Lake tatsächlich zu einem Datensumpf werden.

Abschluss

Vielen Dank für das Lesen unseres Artikels. Wir hoffen, er hilft Ihnen, Data Lake Governance besser zu verstehen. Wenn Sie mehr über Data Lake Governance erfahren möchten, besuchen Sie bitte: Gudu SQLFlow für weitere Informationen.

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