Data Lake einfach erklärt
Stellen Sie sich einen riesigen digitalen See vor, in den alle möglichen Datenarten hineinfließen – Sensorwerte, Wartungsprotokolle, Fotos, Berichte – und zwar ohne, dass sie vorher aufwändig aufbereitet werden müssen. Genau das ist ein Data Lake: ein zentraler Speicherplatz, in dem Rohdaten in ihrer ursprünglichen Form gespeichert werden, bis Sie sie für Analysen, KI-Projekte oder Dashboards benötigen. So entsteht kein wildes Datensilo, sondern ein flexibler Fundus, aus dem Sie jederzeit schöpfen können.
Hintergrundinformationen
Ein Data Lake ist ein zentrales Repository, in dem strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Daten im Rohformat gespeichert werden – ohne dass sie im Voraus transformiert werden müssen. Er nutzt das Schema-on-read-Prinzip: Die Datenstruktur wird erst bei der Analyse festgelegt.
Diese Architektur ermöglicht enorme Flexibilität: Daten aus Datenbanken, Sensornetzwerken, Logdateien, Dokumenten, Bildern oder Videos können gemeinsam gespeichert und je nach Bedarf verarbeitet werden.
Technologie-Architektur für den Data Lake
Um einen funktionalen Data Lake zu etablieren, ist eine durchdachte Architektur entscheidend:
- Ingestion Layer: Daten werden aus vielfältigen Quellen – Sensoren, Maschinenprotokolle, Logs, ERP-Systemen – entweder batch- oder streaming-basiert eingespeist.
- Speicherschicht: Häufig befindet sich der See in der Cloud, etwa auf Amazon S3 oder Azure Data Lake Storage. Dabei ist horizontale Skalierbarkeit für große Datenmengen essenziell.
- Verarbeitungs- und Analyse-Schicht: Tools wie Apache Spark, Hadoop oder SQL‑Engines verarbeiten die Daten on-demand – dank Schema-on-read.
- Metadaten & Katalogisierung: Durch Metadaten-Management (Indexierung, Tags) bleibt der See zugänglich – andernfalls droht er zur „Data Swamp“ zu werden.
Sicherheit & Governance: Zugriffskontrolle, Datenqualität und Compliance sind unverzichtbar, besonders bei sensiblen Informationen.
Nutzen & Business Case in der Industrie
Der Einsatz eines Data Lakes bietet insbesondere in industriellen Umgebungen (z. B. Fertigung, Energie, Automatisierung) handfeste Vorteile:
- Integration unterschiedlicher Datenquellen: Sensor-, Prozess- oder Logdaten können zentral zusammengeführt werden, statt in isolierten Silos zu verschwinden.
- Grundlage für Advanced Analytics & KIKünstliche Intelligenz - Computersysteme, die menschenähnliche Denkprozesse und Entscheidungen simulieren können.: Der flexible Zugriff auf Rohdaten ermöglicht komplexe Analysen, Predictive MaintenanceVorausschauende Wartung mit Datenanalyse und KI zur Vorhersage von Maschinenausfällen vor deren Eintreten., Echtzeitoptimierung oder KI-basierte Prozesse.
- Kosteneffizienz & Skalierbarkeit: Cloudbasierte Storage-Lösungen bieten großen Platzbedarf zu vergleichsweise geringen Kosten.
- Vermeidung von Datensilos: Eine zentrale Datenbasis fördert Transparenz und bereichsübergreifende Analysen.
- Flexibilität & Zukunftsfähigkeit: Ihr Data Lake wächst mit den Anforderungen – neue Datenquellen oder Analyseverfahren lassen sich schnell integrieren.
Weitere Informationen und Links
- Digitale Agenda: Data Lake Definition und Erklärung https://www.digitale-agenda.de/daten/data-lake-definition/
- DataCamp: Architektur, Use Cases und technische Komponenten beschrieben im Detail https://www.datacamp.com/blog/what-is-a-data-lake
- Microsoft Azure: Vergleich mit Data Warehouse, Schichtung (Raw, Clean, Curated Zones) und moderne Architekturen https://azure.microsoft.com/en-us/resources/cloud-computing-dictionary/what-is-a-data-lake/
- IT/OT Insider: Speziell zur Bedeutung von Data Lakes in industriellen Anwendungen (IIoTIIoT ist die internetbasierte Vernetzung industrieller Maschinen, Anlagen und Geräte zur Datensammlung und Prozessoptimierung, Predictive Maintenance) https://itotinsider.com/what-is/industrial-data-lake/