Was ist ein Data Lake?
Ein Data Lake ist eine zentralisierte Speicherlösung, die es ermöglicht, große Mengen an Rohdaten zu speichern, ob strukturiert, halbstrukturiert oder unstrukturiert. Es handelt sich um eine umfassende Plattform für die Integration, Verwaltung und Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen. In diesem Artikel erfahren Sie, was Sie über Data Lakes wissen müssen, welche Vorteile sie bieten, wie sie funktionieren und wie sie in das Cloud-Ökosystem von OVHcloud integriert werden.
Warum wird ein Data Lake verwendet?
Mit der digitalen Transformation generieren Unternehmen enorme Datenmengen aus einer Vielzahl von Quellen: Online-Transaktionen, IoT-Sensoren, soziale Netzwerke, Business-Anwendungen usw. Diese explosionsartige Zunahme der Datenmengen erfordert geeignete Speicherlösungen, da herkömmliche Systeme in Bezug auf Flexibilität und Kosten schnell an ihre Grenzen stoßen.
Der Data Lake zeichnet sich durch seine Fähigkeit aus, Rohdaten zu speichern, ohne dass eine vorherige Transformation erforderlich ist. Dies ermöglicht es Unternehmen, alle ihre Daten zu behalten, auch wenn deren sofortiger Nutzen nicht offensichtlich ist, was im Zeitalter der Big Data entscheidend ist. Ein Data Lake zentralisiert Informationen aus verschiedenen Quellen und verschiebt die Planung der Daten.
Zentralisierung und Reduzierung von Datenspeichern
Mit einem Data Lake können Daten aus verschiedenen Quellen (CRM, ERP, soziale Netzwerke, IoT etc.) an einem einzigen Ort zentralisiert werden. Diese Zentralisierung reduziert die Datenbestände, in denen jede Abteilung eines Unternehmens seine eigenen Daten speichert, ohne diese gemeinsam zu nutzen. Ein globaler Zugriff auf Daten fördert die Zusammenarbeit und ermöglicht fundiertere Entscheidungen.
Eine Lösung für das Cloud-Zeitalter
Moderne Data Lakes bieten mehr Flexibilität und Skalierbarkeit und senken gleichzeitig die Kosten der physischen Infrastruktur. Dies gilt insbesondere für die Integration in Cloud-Infrastrukturen. Mit einer von OVHcloud angebotenen Cloud-Lösung können Unternehmen ihre Speicherkapazität an die sich ändernden Anforderungen anpassen, ohne dabei die Verfügbarkeit und Sicherheit der Daten zu vernachlässigen.
Wie funktioniert ein Data Lake?
Ein Data Lake ist ein flexibler Speicherplatz, der Daten aufnehmen und in ihrem Rohzustand behalten kann, ohne dass eine vorherige Umwandlung erforderlich ist. Im Gegensatz zu herkömmlichen Systemen wie Data Warehouses (EDDs), die strukturiert sein müssen, bevor sie verwendet werden können, kann dieser Schritt mit einem Data Lake verschoben werden. Dies funktioniert folgendermaßen:
Datensammlung
Ein Data Lake sammelt Daten aus verschiedenen Quellen: Datenbanken, IoT-Sensoren, Logdateien, Finanztransaktionen, Videos usw. Diese Aufnahme kann je nach Bedarf in Batches oder in Echtzeit erfolgen. Dank seiner Streaming-Verarbeitungsfunktionen ist ein Data Lake in der Lage, Datenströme in Echtzeit zu erfassen. Diese Funktion ist sehr nützlich für Anwendungen, die keine Verluste zulassen, wie zum Beispiel zum Nachverfolgen von Finanztransaktionen.
Datenspeicherung.
Nach dem Einfügen werden die Daten im ursprünglichen Format gespeichert. Ein Data Lake kann alle Arten von Daten (strukturiert, halbstrukturiert usw.) verwalten. Einer der größten Vorteile ist die Möglichkeit, diese Daten ohne vorherige Strukturierung zu speichern, sodass Sie sich auf die schnelle oder sogar Echtzeit-Datenerfassung konzentrieren können.
Ein moderner Data Lake basiert häufig auf Cloud-Infrastrukturen, die eine nahezu unbegrenzte, skalierbare Speicherkapazität bieten. Cloud-Lösungen wie die von OVHcloud ermöglichen es so, die Speicherkapazität entsprechend dem wachsenden Bedarf zu erhöhen, ohne sich Gedanken um die Einschränkungen der Infrastruktur machen zu müssen.
Metadaten- und Bestandsverwaltung
Da die Datenmenge wächst, ist ein effizientes Datenmanagement unerlässlich. Hier spielen Metadaten eine entscheidende Rolle. Sie beschreiben die Daten und erleichtern deren Auffindung und Auswertung. Das Dateninventar ist für die Organisation von Informationen von entscheidender Bedeutung und vereinfacht so die Nutzung durch die verschiedenen Abteilungen des Unternehmens.
Metadaten ermöglichen auch eine angemessene Data Governance, um sicherzustellen, dass kritische oder sensible Informationen sicher und in Übereinstimmung mit den verschiedenen geltenden Vorschriften verwaltet werden.
Analyse der Daten
Sobald die Daten gespeichert und indiziert wurden, können sie mit einem speziellen Tool analysiert werden. Einer der Hauptvorteile eines Data Lake besteht darin, dass er die Verarbeitung zahlreicher Datentypen mit verschiedenen Analysetechnologien wie deskriptiver Analyse, Prognose oder maschinellem Lernen ermöglicht.
Data Lakes werden häufig mit fortschrittlichen Analyse- und Visualisierungsinstrumenten kombiniert, sodass Unternehmen aus ihren Daten aussagekräftige Beobachtungen erstellen können. Der Einsatz einer Cloud Analytics Lösung erleichtert zudem die Verarbeitung und Analyse von Daten im großen Maßstab.
Vorteile eines Data Lake
1. Skalierbarer und kostengünstiger Speicher
Beginnen wir mit einem der Hauptvorteile des Data Lake: der Möglichkeit, sehr große Datenmengen zu geringen Kosten zu speichern. Im Gegensatz zu herkömmlichen Datenbanken, die mit zunehmendem Volumen teuer werden, ist diese Lösung relativ skalierbar und kostengünstig. In Kombination mit Cloud-Diensten wie denen von OVHcloud können Sie die Kosten für die physische Infrastruktur senken und gleichzeitig den Speicherbedarf nach Bedarf anpassen.
2. Flexibilität bei der Datenspeicherung
Ein weiterer großer Vorteil von Data Lake ist die Flexibilität, die es für die Speicherung unstrukturierter Daten bietet. Unternehmen produzieren zunehmend Daten in Form von Videos, Bildern, Textdateien und Interaktionen in sozialen Netzwerken. Im Gegensatz zu relationalen Datenbanken kann ein Data Lake verwendet werden, um diese Daten im Rohzustand zu erhalten.
3. Zentralisierter Datenzugriff
Durch die Zentralisierung aller Unternehmensdaten in einem Data Lake wird der Zugriff auf die Daten und deren Nutzung für verschiedene Zwecke vereinfacht. Durch diese Zentralisierung werden die Datenbestände aufgebrochen, was die Zusammenarbeit zwischen den Abteilungen eines Unternehmens fördert. So können Unternehmen ihre Daten effizienter nutzen, um bessere Entscheidungen zu treffen.
4. Innovations-Hebel
Data Lakes sind echte Katalysatoren für Innovationen. Durch die Zusammenführung aller Unternehmensdaten können Analysten und Datenwissenschaftler mit neuen Data Analytics-Modellen experimentieren, maschinelle Lernalgorithmen testen und KI-Projekte implementieren. Sie ermöglichen die Entwicklung von Predictive Analytics, die Verbesserung des Betriebsmanagements und die Anpassung von Services.
5. Optimierung für Big Data
Ein Data Lake ist auf die Anforderungen von Big-Data-Projekten ausgelegt, die eine Verarbeitung großer Datenmengen erfordern. Dank ihrer Fähigkeit, eine große Datenmenge zu speichern, können Unternehmen die Nutzung von Big-Data-Technologien wie Echtzeit-Analysen oder maschinelles Lernen (Machine Learning) maximieren.
Data Lake: einige konkrete Beispiele
Finanzsektor
Finanzinstitute nutzen Data Lakes, um Daten aus verschiedenen Quellen zu zentralisieren und zu nutzen, z. B. Banktransaktionen, Kreditauskünfte und Kundenverhalten. Dies ermöglicht ihnen, die Betrugsmuster besser zu verstehen, die Betrugserkennung zu verbessern und Vorhersagemodelle für ein besseres Risikomanagement zu entwickeln.
Gesundheit
Im Gesundheitswesen erlaubt es ein Data Lake, sehr grosse Mengen an medizinischen Daten wie Patientenakten oder die damit verbundene Bildgebung zu speichern und zu nutzen. Dies beschleunigt die medizinische Forschung und verbessert die Behandlung durch eine bessere Personalisierung. Die Data Lakes bieten auch schnellen Zugriff auf all diese Daten, die für die Forschung und die Verbesserung der medizinischen Praxis unerlässlich sind.
E-Commerce
E-Commerce-Unternehmen nutzen Data Lakes, um das Verhalten ihrer Kunden besser zu verstehen, basierend auf Daten wie Kaufhistorie, Surfverfolgung auf Websites oder Interaktionen in sozialen Netzwerken. Diese Informationen werden dann verwendet, um Produktempfehlungen zu personalisieren, Marketingkampagnen zu optimieren und die Kundenerfahrung zu verbessern.
IoT (Internet der Dinge)
IoT-Geräte erzeugen eine große Datenmenge in Echtzeit. Data Lakes werden verwendet, um diese Informationen zu speichern und in verschiedenen Kontexten zu analysieren, z. B. bei der vorausschauenden Wartung, beim Infrastrukturmanagement oder bei der Optimierung von Produktionsketten. Sie ermöglichen es Unternehmen, ihre verbundenen Geräte besser zu überwachen und zu verwalten und gleichzeitig ihre Leistung zu optimieren.
Data Lake im Vergleich zu Data Lake
Das Konzept des Data Lakehouse wurde entwickelt, um einige der Grenzen traditioneller Data Lakes zu überwinden. Ein Data Lakehouse kombiniert die Vorteile von Data Lakes und einem Data Warehouse (Data Warehouse). Data Lakehouses bieten eine bessere Governance und eine strengere Datenorganisation und behalten gleichzeitig die Fähigkeit, unstrukturierte Informationen zu verwalten.
Mit einem Data Lakehouse können Unternehmen die erweiterten Analysefunktionen von Data Lakes nutzen und gleichzeitig von Best Practices für das Datenmanagement profitieren.
Dieser hybride Ansatz ist besonders für Unternehmen nützlich, die ihre Flexibilität maximieren und gleichzeitig die Anforderungen an Data Warehouse Governance und Performance erfüllen möchten.
OVHcloud und Data Lake
OVHcloud bietet verschiedene an die Bedürfnisse von Unternehmen angepasste Lösungen für die Verwaltung und Analyse ihrer Data Lakes. Im Folgenden finden Sie drei wichtige Produkte:
Object Storage von OVHcloud
Eine skalierbare Cloud-Storage-Lösung, ideal für die Speicherung großer Mengen an heterogenen Daten in Data Lakes. Diese Lösung ermöglicht den einfachen Zugriff auf große Datenbanken und deren effiziente Verwaltung.
Data processing mit OVHcloud
Dieser Dienst bietet eine hohe Verarbeitungsleistung für die Analyse großer Datensätze, die in Ihrem Data Lake gespeichert sind, unter Verwendung der Cloud Infrastruktur für Machine Learning und Datenanalyse.
Big Data Platform von OVHcloud
Eine umfassende Plattform, die Lösungen für das Management von Big Data bietet. So können Unternehmen die in den Data Lakes gespeicherten Daten effizient verarbeiten, analysieren und visualisieren.