In der heutigen datengetriebenen Welt sind Unternehmen bestrebt, große Mengen an Daten zu erfassen und zu nutzen, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. In diesem Zusammenhang spielt der Begriff "Data Lake" eine wichtige Rolle.

Ein Data Lake ist ein zentraler Speicher, der strukturierte und unstrukturierte Daten in ihrer Rohform aufnimmt und für Analysen und andere Datenverarbeitungszwecke zugänglich macht. Ein Data Lake unterscheidet sich von traditionellen Datenbanken, da er keine vordefinierte Struktur oder Schema erfordert. Das bedeutet, dass Unternehmen eine Vielzahl von Datenarten, wie Textdokumente, Bilder, Audiodateien und mehr, im Data Lake speichern können, ohne sie vorher in ein bestimmtes Format konvertieren zu müssen. Dadurch bleibt die Flexibilität erhalten, um die Daten später nach Bedarf zu strukturieren und zu analysieren.

Vorteile eines Data Lake

Die Vorteile eines Data Lakes liegen in seiner Skalierbarkeit und Kosteneffizienz. Unternehmen können Daten aus verschiedenen Quellen in großen Mengen speichern, ohne die Notwendigkeit teurer und spezialisierter Hardwareinfrastruktur. Darüber hinaus ermöglicht ein Data Lake eine schnelle Exploration und Analyse von Daten, da Benutzer auf die gesamte Datenmenge zugreifen können, anstatt nur auf vordefinierte aggregierte Daten.

Alternative zu Data Lake

Es gibt jedoch auch alternative Ansätze zum Data Lake. Ein solcher Ansatz ist das Data Warehouse. Im Gegensatz zum Data Lake folgt ein Data Warehouse einem strukturierten Ansatz und erfordert ein vordefiniertes Schema. Daten werden in einer optimierten und aggregierten Form gespeichert, was die Abfrageleistung verbessert. Data Warehouses eignen sich gut für analytische Anwendungen, bei denen Geschäftsberichte und Dashboards erstellt werden.

Eine weitere Alternative sind Datenmarts. Datenmarts sind kleinere, spezialisierte Datenbanken, die spezifische Daten für bestimmte Geschäftsbereiche oder Anwendungen enthalten. Sie bieten eine schnellere Abfrageleistung als Data Warehouses, sind jedoch auf spezifische Anforderungen beschränkt.

Insgesamt hängt die Wahl zwischen einem Data Lake, einem Data Warehouse oder Datenmarts von den spezifischen Anforderungen und Zielen eines Unternehmens ab. Ein Data Lake bietet Flexibilität und Skalierbarkeit für die Speicherung großer Datenmengen, während Data Warehouses und Datenmarts für spezialisierte Analysen und Berichterstellung geeignet sind. Unternehmen sollten ihre Bedürfnisse sorgfältig bewerten, um die richtige Lösung für ihre Datenstrategie zu wählen.

Anbiter von Data Lake Lösungen

Es gibt verschiedene Anbieter für Data Lake-Lösungen. Hier sind einige der führenden Unternehmen auf dem Markt:

• Amazon Web Services (AWS) - AWS bietet den Amazon S3 (Simple Storage Service) an, der als Data Lake genutzt werden kann. Zusätzlich dazu bietet AWS den Dienst Amazon EMR (Elastic MapReduce) an, der die Verarbeitung großer Datenmengen ermöglicht. => Unser Angebot zu AWS Schulung mit Data Lake und AWS Schulung zu Data Warehousing
• Microsoft Azure - Azure bietet den Azure Data Lake Storage an, der skalierbaren und sicheren Speicher für große Datenmengen bereitstellt. Azure bietet auch eine breite Palette von Analyse- und Verarbeitungstools für Data Lakes, wie beispielsweise Azure Databricks und Azure HDInsight. Thematisch passende Schulungen finden Sie in unserer Übersicht zu Azure Trainings, hier u.a. die Azureschulung DP-090 zu Machine Learning Solutions mit Databricks.
• Google Cloud Platform (GCP) - GCP stellt den Google Cloud Storage zur Verfügung, der als Data Lake verwendet werden kann. Zusätzlich dazu bietet GCP verschiedene Dienste für die Datenverarbeitung und -analyse, wie beispielsweise Google BigQuery und Google Cloud Dataflow.
• IBM Cloud - IBM Cloud bietet den IBM Cloud Object Storage an, der als Data Lake genutzt werden kann. IBM Cloud bietet auch Analyse- und KI-Dienste, wie beispielsweise IBM Watson Studio und IBM Watson Discovery, um Daten im Data Lake zu analysieren und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
• Cloudera - Cloudera ist ein führender Anbieter von Data Lake-Lösungen. Sie bieten die Plattform Cloudera Data Platform (CDP) an, die eine umfassende Suite von Tools für die Verwaltung, Verarbeitung und Analyse von Daten im Data Lake bereitstellt. Unsere Cloudera Schulungen im Überblick.
• Snowflake - Snowflake ist eine Cloud-basierte Data-Warehouse-Plattform, die auch die Möglichkeit bietet, Data Lakes zu erstellen. Sie ermöglicht die Speicherung und Verarbeitung von strukturierten und semi-strukturierten Daten in ihrem Data Lake.