{"id":4147,"date":"2022-05-29T23:28:51","date_gmt":"2022-05-30T07:28:51","guid":{"rendered":"https:\/\/www.gudusoft.com\/?p=4147"},"modified":"2026-07-11T22:56:11","modified_gmt":"2026-07-12T06:56:11","slug":"what-is-a-data-lake","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/was-ist-ein-data-lake\/","title":{"rendered":"Was ist ein Data Lake? | Data Lake 101"},"content":{"rendered":"

Data Lake 101<\/h2>\n

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 kl\u00e4ren, was ein Data Lake ist, warum wir ihn ben\u00f6tigen, welchen Nutzen er bietet und welche Anwendungsszenarien es gibt. In diesem Artikel versuchen wir, diese Fragen zu beantworten, damit Sie das Konzept besser verstehen.<\/p>\n

\"Was
Was ist ein Data Lake?<\/figcaption><\/figure>\n

Was ist ein Data Lake?<\/h2>\n

Ein Data Lake ist ein zentrales Repository zum Speichern, Verarbeiten und Sichern gro\u00dfer Mengen strukturierter, semistrukturierter und unstrukturierter Daten. Er kann Daten in ihrem nativen Format speichern und jedes Konvertierungsformat unabh\u00e4ngig von Gr\u00f6\u00dfenbeschr\u00e4nkungen verarbeiten.<\/p>\n

Es bietet eine skalierbare und sichere Plattform, die es Unternehmen erm\u00f6glicht, 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.<\/p>\n

Warum brauchen wir es?<\/h2>\n

Unternehmen, die erfolgreich aus Daten gesch\u00e4ftlichen Mehrwert generieren, werden ihre Wettbewerber \u00fcbertreffen. Eine Studie von Aberdeen zeigt, dass Unternehmen, die Data Lakes implementieren, vergleichbare Unternehmen beim organischen Umsatzwachstum um 91 bis 20 Milliarden US-Dollar \u00fcbertreffen. Diese Vorreiter erm\u00f6glichen neue Arten von Analysen, wie beispielsweise maschinelles Lernen aus neuen Datenquellen wie Logdateien, Clickstream-Daten, Social-Media-Daten und Daten von internetf\u00e4higen Ger\u00e4ten, die in Data Lakes gespeichert sind. Dies hilft ihnen, Gesch\u00e4ftswachstumschancen schneller zu erkennen und zu nutzen, indem sie Kunden gewinnen und binden, die Produktivit\u00e4t steigern, Anlagen proaktiv warten und fundierte Entscheidungen treffen.<\/p>\n

Welchen Wert hat es?<\/h2>\n

Einerseits erm\u00f6glicht es die Zusammenf\u00fchrung verschiedener Datentypen. Andererseits liegt sein Wert darin, dass Datenanalysen ohne vordefiniertes Modell durchgef\u00fchrt werden k\u00f6nnen. Moderne Big-Data-Architekturen sind skalierbar und bieten Nutzern zunehmend Echtzeit-Analysen. Noch bevor Business Intelligence (BI) und Data Warehouses \u00fcberfl\u00fcssig werden, entwickeln sich Big-Data-Analysen und Big-Data-Lakes hin zu einer gr\u00f6\u00dferen Vielfalt intelligenter Echtzeitdienste, die Echtzeit-Entscheidungen unterst\u00fctzen.<\/p>\n

Welchen Nutzen haben Unternehmen davon?<\/h2>\n

Erste<\/strong>Es bietet leistungsf\u00e4higere Funktionen f\u00fcr 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.<\/p>\n

Zweite,<\/strong> Das Ph\u00e4nomen der Datensilos wird beseitigt. Es gibt keine Beschr\u00e4nkungen hinsichtlich des Datenformats, und alle Daten k\u00f6nnen in den Data Lake flie\u00dfen. Nachdem die Benutzerdaten generiert wurden, k\u00f6nnen sie direkt im Data Lake gespeichert werden, und zwar entsprechend ihrem urspr\u00fcnglichen Inhalt und ihren Attributen \u2013 ohne vorherige Verarbeitung oder Strukturierung.<\/p>\n

Der dritte<\/strong> Ziel ist es, dem elastischen Wachstum der umfangreichen Datenspeicherung von Nutzern gerecht zu werden. Es unterst\u00fctzt komplexe Datentypen f\u00fcr 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 erm\u00f6glichen die Bereitstellung von Speicherl\u00f6sungen im Petabyte- und Bytebyte-Bereich.<\/p>\n

Vierte<\/strong>Die Trennung von Rechenleistung und Datenspeicherung wird erreicht. Angesichts der branchenweiten Zukunftstrends bietet diese Architektur der Trennung von Datenspeicherung und Rechenleistung unabh\u00e4ngige Skalierbarkeit. So k\u00f6nnen Rechenmodule bedarfsgerecht erweitert werden, w\u00e4hrend Daten in den Data Lake flie\u00dfen. Dar\u00fcber hinaus f\u00fchrt die Entkopplung von Datenspeicherung und Rechenleistung zu einem besseren Kosten-Nutzen-Verh\u00e4ltnis. 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.<\/p>\n

Wie stellt man fest, ob man einen Data Lake ben\u00f6tigt?<\/h2>\n

Bei der Entscheidung, ob Ihr Unternehmen einen Data Lake ben\u00f6tigt, sollten Sie die Art der Daten, mit denen Sie arbeiten, deren Verwendungszweck, die Komplexit\u00e4t Ihres Datenerfassungsprozesses sowie Ihr Datenmanagement ber\u00fccksichtigen. Datenverwaltung<\/a><\/strong> Strategien sowie die von den Mitarbeitern in Ihrer Organisation eingesetzten Werkzeuge und Kompetenzniveaus.<\/p>\n

Unternehmen betrachten Data Lakes heute aus einem anderen Blickwinkel: Sie dienen nicht nur der Speicherung vollst\u00e4ndiger Daten, sondern erm\u00f6glichen Nutzern auch ein tieferes Verst\u00e4ndnis der Gesch\u00e4ftslage. Da Data Lakes einen umfassenderen Kontext als je zuvor bieten, beschleunigen sie Analyseprozesse.<\/p>\n

Data Lakes werden prim\u00e4r f\u00fcr die Verarbeitung gro\u00dfer Datenmengen (Big Data) entwickelt, und Unternehmen k\u00f6nnen Rohdaten oft per Batch- und\/oder Streaming-Verarbeitung ohne vorherige Transformation in einen Data Lake \u00fcbertragen. Unternehmen nutzen sie haupts\u00e4chlich f\u00fcr folgende Zwecke:<\/p>\n