Data-Lake-Architektur

Die Datenarchitektur mit Zukunft

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Die Implementierung der richtigen Data-Lake-Architektur ist entscheidend für Ihr Unternehmen, um aggregierte Daten in Informationen zu transformieren. Ganz gleich, wie viele Daten Sie in Ihrem Data Lake haben - nur mit der passenden Datenarchitektur können Sie Ihre Daten effektiv verwalten, sie sicher aufbewahren und den Überblick behalten.

Was ist Data-Lake-Architektur?

Ein Data Lake ist ein sehr großer Daten- und Informationsspeicher mit Daten im „Rohformat“ – d. h. die Daten existieren genau in dem Format, in dem sie zum ersten Mal gesammelt und dem Speicherpool hinzugefügt wurden. Die Daten innerhalb eines Data Lakes können sowohl strukturiert als auch unstrukturiert sein, der Datensee selbst ist jedoch unstrukturiert. Die Datenarchitektur eignet sich hervorragend für Big-Data-Analysen.

Die Datenarchitektur von Data Lakes muss auf Merkmalen einzelner Data Assets basieren, damit Sie mit den Daten arbeiten können. Auch wenn Datenseen insgesamt unstrukturiert sind, ist es dennoch wichtig sicherzustellen, dass sie die Funktions- und Designmerkmale bieten, die Ihre Organisation benötigt, um mit den darin enthaltenen Daten zu arbeiten und Informationen aus ihnen gewinnen zu können.

4 Tipps für eine erfolgreiche Data-Lake-Architektur

Der Einbau der richtigen Merkmale in Ihre Data-Lake-Architektur von Anfang an ist entscheidend, um sicherzustellen, dass Sie mit den Daten so arbeiten können, wie Sie es benötigen.

1. Tipp für eine valide Datenarchitektur: Data Governance einrichten

Data Governance bezieht sich auf die Prozesse, Standards und Metriken, die Unternehmen verwenden, um zu gewährleisten, dass Daten ihren beabsichtigten Zweck erfüllen können. Data Governance trägt auch dazu bei, eine effektive Datenqualität und Datensicherheit zu ermöglichen. Ohne effektive Data Governance fehlt Ihnen ein systematischer und vorhersehbarer Ansatz zum Datenmanagement.

Für die richtige Einbeziehung von Data Governance in Ihre Datenarchitektur müssen Sie wichtige Prozesse, Standards und Metriken von Beginn an festlegen. Um beispielsweise die Dateigrößen zu standardisieren, ist es in der Regel ratsam, eine Dateigrößenbeschränkung für Daten innerhalb des Data Lake festzulegen. Dateien, die zu groß sind, können die Arbeit mit Ihren Daten erschweren.

Ebenfalls sollte Ihr Datenteam einen Prozess zur Identifizierung von Problemen hinsichtlich der Datenqualität innerhalb des Data Lakes erstellen. Im Idealfall können Sie diesen Prozess so weit wie möglich automatisieren, indem die Datenarchitektur auf Anzeichen von Datenqualitätsproblemen – zum Beispiel unvollständige oder nicht lesbare Daten – gescannt wird.

2. Tipp für eine valide Datenarchitektur: Datenkatalog erstellen

Ein Datenkatalog ist eine Informationsquelle über die Daten, die in Ihrem Data Lake vorhanden sind. Sein Zweck besteht darin, es den Beteiligten innerhalb und außerhalb Ihrer Organisation leichter zu machen, den Kontext der Daten zu verstehen und somit schneller arbeiten zu können. Die genauen Arten von Informationen, die in einem Datenkatalog enthalten sind, können variieren, enthalten aber in der Regel u. a:

Welche Connectors für die Arbeit mit den Daten erforderlich sind
Metadaten darüber, woher jedes Data Asset stammt und wie lange es bereits gespeichert ist
Eine Beschreibung, welche Anwendungen die Daten verwenden.

Wenn Sie von Anfang an einen Datenkatalog in Ihre Data-Lake-Architektur einbinden, ist es ein Leichtes, den Katalog auf dem neuesten Stand zu halten und ihn zu erweitern, wenn die Datenarchitektur wächst.

Welche Schritte müssen Sie dafür einleiten?

Bestimmen Sie zunächst, welche Arten von Informationen Sie in Ihren Datenkatalog aufnehmen werden. Dies richtet sich individuell nach den Bedürfnissen Ihrer Organisation.
Stellen Sie Werkzeuge bereit, die automatisch Einträge zum Datenkatalog hinzufügen. Scannen Sie dafür jedes neuen Data Asset bei der Aufnahme in den Data Lake.

3. Tipp für eine valide Datenarchitektur: Suche aktivieren

Datenkataloge sind ein Hilfsmittel, das den Stakeholdern hilft, die benötigten Daten in einem Data Lake zu finden und zu bestimmen, wie sie damit arbeiten sollen. Dabei ist von grundlegender Bedeutung, dass der Katalog durchsuchbar ist, um an die relevanten Daten zu gelangen. Zu einer effektiven Suchfunktion in einem Datenkatalog sollte die Möglichkeit gehören, Datenbestände anhand von Merkmalen wie Größe, Entstehungsdatum und Inhalt zu filtern.

Da Data Lakes in der Regel sehr groß sind, ist es nicht sinnvoll oder gar durchführbar, den gesamten Bestand für jede Suche zu analysieren. Erstellen Sie stattdessen einen Index von Data Assets, um schnelle Suchvorgänge zu ermöglichen und bauen Sie den Index regelmäßig neu auf, um ihn aktuell zu halten.

4. Tipp für eine valide Datenarchitektur: 4. Sicherheit gewährleisten

Datensicherheit ist für die Arbeit mit Daten innerhalb eines Data Lakes nicht immer die höchste Priorität. Aber sie ist entscheidend dafür, dass Compliance-Anforderungen eingehalten werden, und gewährleistet, dass sensible Informationen privat bleiben.

Zu den grundlegenden Best Practices für die Datensicherheit, die Sie in Ihre Data-Lake-Architektur aufnehmen sollten, gehören:

Starre Zugriffskontrollen: Diese verhindern, dass nicht-autorisierte Parteien auf den Data Lake zugreifen und ihn verändern können. Zugriffskontrollen für die Datenarchitektur lassen sich auf zwei Arten implementieren
1. Via lokale Server, wenn Daten on-premise gespeichert sind
2. Via IAM-Framework eines Cloud-Providers, wenn Daten in der abgelegt werden
Verschlüsselung: In Ihre Data-Lake-Architektur lässt sich ebenfalls eine Verschlüsselung einbauen. So schützen Sie sich vor dem unbefugten Zugriff auf Ihre Daten. Denken Sie jedoch daran, dass Verschlüsselung keine Universallösung gegen alle möglichen Gefahren darstellt. Selbst wenn Sie Ihre Daten verschlüsseln, während sie sich im Speicher befinden, werden sie häufig entschlüsselt, wenn sie von Anwendungen verwendet werden. Ab diesem Zeitpunkt sind die Daten nicht mehr geschützt.

Beispiele für erfolgreiche Data-Lake-Architekturen: Biopharmazeutika & Technologie

Sorgfältig geplante Data-Lake-Architekturen sind ein Schlüsselfaktor für moderne Unternehmen, um – in einer Vielzahl von Branchen – mit Daten effektiv zu arbeiten.

Datenarchitektur für Biopharmazeutika

AstraZeneca ist ein biopharmazeutisches Unternehmen, das sich zum Ziel gesetzt hat, innovative Medikamente für die Global Community zu erfinden, zu entwickeln und herzustellen. Mithilfe eines cloudbasierten Data Lakes kann AstraZeneca 20.000 Terabyte an Daten speichern und verwalten. Das Unternehmen ist in der Lage, mehrere interne Stakeholder-Gruppen mit einem einzigen Data Lake zu unterstützen, da sie sich für eine vielfältige Data-Lake-Architektur und Governance-Strategie entschieden haben.

Datenarchitektur für Technologie

Johnson Controls produziert High-Tech-Gebäudemanagement- und Klimakontrolllösungen für Kunden, die auf der ganzen Welt verteilt sind. Das Unternehmen verlässt sich auf Daten, um einen ganzheitlichen Blick auf seinen breiten Kundenstamm zu erhalten. Mit Hilfe einer cloudbasierten Data-Lake-Architektur verlagert das Unternehmen schrittweise immer mehr seiner Datenoperationen in die Cloud, um Daten auf sichere Weise allen Abteilungen innerhalb des Unternehmens zur Verfügung zu stellen.

Die Cloud – die Zukunft der Data-Lake-Architektur

Obwohl Data Lakes on-premise existieren können, vereinfachen Cloud-Infrastrukturen es für Unternehmen immer mehr, Data Lakes aufzubauen und zu verwalten. Die Cloud bietet viele zusätzliche Vorteile:

Erschwingliche und flexible Speicherung
Einfacher Zugriff auf cloudbasierte Data Lakes von jedem Standort mit Netzwerkverbindung aus

In Zukunft werden die Kosten von Cloud Data Warehouses weiter sinken und cloudkompatible Data-Governance- und Sicherheitstools immer raffinierter arbeiten. Dank dieser beiden Faktoren steht der cloudbasierten Data-Lake-Architektur ein weiterer Anstieg an Beliebtheit bevor.

In Zukunft wird es nötig werden, Multi-Cloud-Strategien einzuführen, da immer mehr Unternehmen eine Data-Lake-Architektur verwenden werden. Diese werden sich über mehrere Cloud-Infrastrukturen erstrecken, was die Zuverlässigkeit erhöht. Da sich diese Datenarchitekturen auf mehrere Clouds verteilen, müssen die Unternehmen in Zukunft wohl auf eine Mischung aus nativen Tools von Cloud-Anbietern und Lösungen von Drittanbietern zurückgreifen, um sie zu verwalten. Diese Entwicklung sorgt für einen dynamischen Markt und trägt zur Kostensenkung bei.

Erste Schritte mit der Data-Lake-Architektur

Eine erfolgreiche Data-Lake-Architektur umfasst Data Governance, Datenkataloge, Suchfunktionen und effektive Datensicherheit. Im Idealfall integrieren Sie diese Funktionen von Anfang an in Ihre Data-Lake-Architektur.

Aber selbst für bereits erstellte Data Lakes ist es sinnvoll und ratsam, diese essenziellen Funktionen Ihrer Datenarchitektur hinzuzufügen. Dies gilt insbesondere für den Fall, dass Sie Werkzeuge nutzen, die die für die Erstellung von Datenkatalogen und Governance Frameworks erforderlichen Prozesse automatisieren.

Mit integrierten Data-Governance- und Sicherheitsfunktionen bietet Talend Data Fabric eine umfassende Suite von cloudbasierten Anwendungen, die die Erstellung einer effektiven Data-Lake-Architektur optimiert. Talend Data Fabric ermöglicht Anwendern in Echtzeit:

vertrauenswürdige Daten systemübergreifend zu sammeln und zu verwalten
die korrekte Nutzung der Daten zu gewährleisten
die Daten in neue Formate umzuwandeln
die Datenqualität zu verbessern
Daten mit internen und externen Stakeholdern zu teilen

Testen Sie Talend Data Fabric, um Ihren Data Lake zu sichern und zu gewährleisten, dass Ihr Unternehmen Daten verwendet, denen Sie vertrauen können.

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