Was ist ein Data Lake? | Data Lake 101

Data Lake 101

Data Lakes sind derzeit ein viel diskutiertes Thema, und viele Unternehmen planen den Aufbau eigener Data Lakes. Bevor Sie jedoch einen Data Lake planen und aufbauen, sollten Sie klären, was ein Data Lake ist, warum wir ihn benötigen, welchen Nutzen er bietet und welche Anwendungsszenarien es gibt. In diesem Artikel versuchen wir, diese Fragen zu beantworten, damit Sie das Konzept besser verstehen.

Was ist ein Data Lake?

Ein Data Lake ist ein zentrales Repository zum Speichern, Verarbeiten und Sichern großer Mengen strukturierter, semistrukturierter und unstrukturierter Daten. Er kann Daten in ihrem nativen Format speichern und jedes Konvertierungsformat unabhängig von Größenbeschränkungen verarbeiten.

Es bietet eine skalierbare und sichere Plattform, die es Unternehmen ermöglicht, beliebige Daten aus beliebigen Systemen mit beliebiger Geschwindigkeit von lokalen, Cloud- oder Edge-Computing-Systemen zu erfassen, beliebige Datentypen und -mengen mit voller Genauigkeit zu speichern, Daten in Echtzeit oder im Batch-Verfahren zu verarbeiten und Daten mithilfe von SQL, Python, R oder einer anderen Sprache, Daten- oder Analyseanwendungen von Drittanbietern zu analysieren.

Warum brauchen wir es?

Unternehmen, die erfolgreich aus Daten geschäftlichen Mehrwert generieren, werden ihre Wettbewerber übertreffen. Eine Studie von Aberdeen zeigt, dass Unternehmen, die Data Lakes implementieren, vergleichbare Unternehmen beim organischen Umsatzwachstum um 91 bis 20 Milliarden US-Dollar übertreffen. Diese Vorreiter ermöglichen neue Arten von Analysen, wie beispielsweise maschinelles Lernen aus neuen Datenquellen wie Logdateien, Clickstream-Daten, Social-Media-Daten und Daten von internetfähigen Geräten, die in Data Lakes gespeichert sind. Dies hilft ihnen, Geschäftswachstumschancen schneller zu erkennen und zu nutzen, indem sie Kunden gewinnen und binden, die Produktivität steigern, Anlagen proaktiv warten und fundierte Entscheidungen treffen.

Welchen Wert hat es?

Einerseits ermöglicht es die Zusammenführung verschiedener Datentypen. Andererseits liegt sein Wert darin, dass Datenanalysen ohne vordefiniertes Modell durchgeführt werden können. Moderne Big-Data-Architekturen sind skalierbar und bieten Nutzern zunehmend Echtzeit-Analysen. Noch bevor Business Intelligence (BI) und Data Warehouses überflüssig werden, entwickeln sich Big-Data-Analysen und Big-Data-Lakes hin zu einer größeren Vielfalt intelligenter Echtzeitdienste, die Echtzeit-Entscheidungen unterstützen.

Welchen Nutzen haben Unternehmen davon?

ErsteEs bietet leistungsfähigere Funktionen für die Datenwertanalyse. Bei der Realisierung feingranularer Autorisierungen und Audits, wie z. B. Datenanalyse, maschinelles Lernen, Datenzugriff und -verwaltung, kommt der Wert von Data Lakes besonders deutlich zum Tragen.

Zweite, Das Phänomen der Datensilos wird beseitigt. Es gibt keine Beschränkungen hinsichtlich des Datenformats, und alle Daten können in den Data Lake fließen. Nachdem die Benutzerdaten generiert wurden, können sie direkt im Data Lake gespeichert werden, und zwar entsprechend ihrem ursprünglichen Inhalt und ihren Attributen – ohne vorherige Verarbeitung oder Strukturierung.

Der dritte Ziel ist es, dem elastischen Wachstum der umfangreichen Datenspeicherung von Nutzern gerecht zu werden. Es unterstützt komplexe Datentypen für aktuelle Nutzer, darunter strukturierte Daten wie Tabellen in relationalen Datenbanken, semistrukturierte Daten wie CSV, JSON, XML, Protokolle usw. sowie unstrukturierte Daten wie E-Mails, Dokumente, PDFs, Grafiken, Audio- und Videodateien usw. Data Lakes ermöglichen die Bereitstellung von Speicherlösungen im Petabyte- und Bytebyte-Bereich.

VierteDie Trennung von Rechenleistung und Datenspeicherung wird erreicht. Angesichts der branchenweiten Zukunftstrends bietet diese Architektur der Trennung von Datenspeicherung und Rechenleistung unabhängige Skalierbarkeit. So können Rechenmodule bedarfsgerecht erweitert werden, während Daten in den Data Lake fließen. Darüber hinaus führt die Entkopplung von Datenspeicherung und Rechenleistung zu einem besseren Kosten-Nutzen-Verhältnis. Es sei darauf hingewiesen, dass die Trennung von Rechenleistung und Datenspeicherung im Data Lake nicht bedeutet, dass sich die Datenverarbeitungs- und Analyse-Engine und die Festplatte auf unterschiedlichen Hosts befinden, sondern die Trennung von Datenspeicherung und Datenverarbeitungs- und Analyse-Engine.

Wie stellt man fest, ob man einen Data Lake benötigt?

Bei der Entscheidung, ob Ihr Unternehmen einen Data Lake benötigt, sollten Sie die Art der Daten, mit denen Sie arbeiten, deren Verwendungszweck, die Komplexität Ihres Datenerfassungsprozesses sowie Ihr Datenmanagement berücksichtigen. Datenverwaltung Strategien sowie die von den Mitarbeitern in Ihrer Organisation eingesetzten Werkzeuge und Kompetenzniveaus.

Unternehmen betrachten Data Lakes heute aus einem anderen Blickwinkel: Sie dienen nicht nur der Speicherung vollständiger Daten, sondern ermöglichen Nutzern auch ein tieferes Verständnis der Geschäftslage. Da Data Lakes einen umfassenderen Kontext als je zuvor bieten, beschleunigen sie Analyseprozesse.

Data Lakes werden primär für die Verarbeitung großer Datenmengen (Big Data) entwickelt, und Unternehmen können Rohdaten oft per Batch- und/oder Streaming-Verarbeitung ohne vorherige Transformation in einen Data Lake übertragen. Unternehmen nutzen sie hauptsächlich für folgende Zwecke:

• Niedrigere Gesamtbetriebskosten;
• Datenverwaltung vereinfachen;
• Seien Sie darauf vorbereitet, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen einzusetzen;
• Analyse beschleunigen;
• Verbesserung von Sicherheit und Governance.

In welchen Anwendungsfällen gibt es die Möglichkeit?

Da der Data Lake die Grundlage für Analysen und künstliche Intelligenz bildet, nutzen Unternehmen aller Branchen ihn, um den Umsatz zu steigern, Kosten zu sparen und Risiken zu reduzieren.

1. Medien und Unterhaltung: Unternehmen, die Online-Streaming von Musik, Radio und Podcasts anbieten, können ihre Einnahmen steigern, indem sie ihre Empfehlungssysteme verbessern, sodass die Nutzer mehr ihrer Dienste in Anspruch nehmen und die Unternehmen dadurch mehr Werbung verkaufen können.
2. Telekommunikation: Multinationale Telekommunikationsunternehmen können Geld sparen, indem sie Modelle zur Abwanderungswahrscheinlichkeit entwickeln, um die Kundenabwanderung zu reduzieren.
3. Finanzdienstleistungen: Investmentfirmen können auf Data Lakes zurückgreifen, um maschinelles Lernen zu ermöglichen und so das Portfoliorisiko zu steuern, sobald Marktdaten in Echtzeit verfügbar sind.

Abschluss

Vielen Dank, dass Sie unseren Artikel gelesen haben. Wir hoffen, er hat Ihnen ein besseres Verständnis von Data Lakes vermittelt. Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, empfehlen wir Ihnen folgende Website: Gudu SQLFlow für weitere Informationen.

Als einer der die besten Datenherkunftstools Gudu SQLFlow ist heute auf dem Markt erhältlich und kann nicht nur SQL-Skriptdateien analysieren, Datenherkunft ermitteln und visuelle Anzeigen durchführen, sondern ermöglicht es Benutzern auch, Datenherkunft im CSV-Format und führen Sie eine visuelle Anzeige durch. (Veröffentlicht von Ryan am 29. Mai 2022)