Die schnelle Entscheidungsfindung auf Basis digitaler Daten verändert die Art und Weise, wie Unternehmen und IT arbeiten. Da Unternehmen auf alle Arten von Informationen zugreifen wollen, haben sie einen Bedarf an Infrastrukturexperten erkannt, die ihnen helfen, aus ihren Daten neue Werte zu erschließen. Rubrik, Anbieter einer Plattform für Multi-Cloud Data-Control, erläutert jüngste Entwicklungen in diesem Zusammenhang und beschreibt, wie Unternehmen effektive Data Lakes nutzen können.
»Datenbankadministratoren haben jetzt die Möglichkeit, sich als interne Experten in Stellung zu bringen. Dies bedeutet, als strategischer Geschäftspartner zu agieren, um diese Daten zu verwalten und sicherzustellen, dass sie denjenigen zur Verfügung stehen, die sie benötigen. Zu diesem Zweck bauen viele DBAs nicht nur ihre Cloud- und DevOps-Fähigkeiten aus, sondern wagen sich auch an das Thema Data Lake heran«, erklärt Roland Rosenau, Systems Engineering Manager bei Rubrik. »Hierbei handelt es sich um ein großes Repository, in welchem viele Daten – in ihrer rohen, ursprünglichen Form – aus verschiedenen Quellen zusammenfließen. Benutzer innerhalb eines Unternehmens können dann auf die zentralisierten Daten zugreifen und sie analysieren.«
Die wahre Stärke eines Data Lake zeigt sich nach Meinung von Rubrik, wenn eine maximale Akzeptanz im gesamten Unternehmen gegeben ist, das Potenzial von Big Data für möglichst viele Geschäftsentscheidungen zu nutzen. Um einen solchen Data Lake oder Datenpool zu erstellen, müssen Unternehmen sich für bestimmte Plattformen und Datenquellen entscheiden. Vor allem müssen sie festlegen, wie sie diesen Datenpool den Beteiligten präsentieren, um die Akzeptanz im gesamten Unternehmen zu erhöhen.
Wann kommt ein Data Lake in Frage?
Data Lakes kommen für Unternehmen aller Branchen und Größen infrage, die künftig stärker datenbasierte Geschäftsentscheidungen treffen wollen. Die Menge der gesammelten Daten – zusammen mit den Anforderungen an die Analyse durch die verschiedenen Geschäftsbereiche – hat jedoch zugenommen. Traditionell würde die IT-Abteilung die Analyse und Verarbeitung durchführen, aber sie hat vielerorts einfach nicht die nötigen Ressourcen. Dies führt dazu, dass Entscheidungen in vielen Unternehmen nach wie vor nicht auf Basis aller verfügbaren Informationen getroffen werden. Die Lösung besteht darin, möglichst vielen Benutzern den Zugriff auf die Daten in Rohform zu ermöglichen und ihre eigenen spezifischen Analysen durchzuführen, wenn sie sie brauchen.
Der Ansatz des Data Lake wurde geschaffen, um alle Rohdaten eines Unternehmens zu erfassen und gleichzeitig mehreren Benutzern die Möglichkeit zu geben, auf das Repository zuzugreifen und ihre eigenen Erkenntnisse zu gewinnen. Data Lakes ermöglichen quasi Selbstbedienung. Da sich die Analyse-Tools ständig verbessern, ist ein akademischer datenwissenschaftlicher Background nicht mehr unbedingt erforderlich, um die Rohdaten sinnvoll zu nutzen und die von den Geschäftsbereichen benötigten Informationen zu sammeln. Somit erweist sich ein Data Lake als attraktiver Ansatz für zeitgemäßes Datenmanagement und wertschöpfende Datenanalyse.
Mehr herausholen aus Big Data
»Um sicherzustellen, dass die Mitarbeiter den Data Lake annehmen, empfiehlt es sich, eine Schnittstelle zu wählen, die unterschiedliche Fachkenntnisse anspricht. So können Optionen zur Einstufung der Daten nach ihrer Qualität eingefügt werden. Benutzer sollten zudem den gewünschten Datensatz auf der Grundlage der verfügbaren Felder oder Datenmerkmale auswählen können«, so Roland Rosenau.
Ohne Benutzerfreundlichkeit lässt sich keine vollständige Akzeptanz erzielen. Der Data Lake würde dann zu einem Data Swamp, also Datensumpf, degradiert werden – mit riesigen Mengen an unberührten, undefinierten und unorganisierten Daten, die von den Benutzern nicht vernünftig zu handhaben sind. Data Swamps sind in der Regel ein Symptom für eine schlechte Datenverwaltung und fehlende kontextbezogene Metadaten, die helfen, die Daten zu kuratieren.
Zusätzlich zur Schnittstelle gilt es die zum Unternehmen passende Datenmanagementplattform und die Datenquellen aus den einzelnen Silos im Unternehmen auszuwählen. Viele Cloud-Lösungen stehen als Plattform für den Datenpool zur Verfügung. Auf einen Cloud-Service-Provider zurückzugreifen, ist nach Meinung von Rubrik hinsichtlich der Skalierbarkeit und Kosteneffizienz vorteilhaft im Vergleich zur Alternative, alle Daten vor Ort vorzuhalten.
Bei der Erfassung der maximalen Anzahl von Datenquellen sind mitunter einige Hindernisse zu überwinden. Einige Geschäftseinheiten neigen dazu, Daten zu horten und zurückzuhalten. Deshalb gilt es sicherzustellen, dass alle potenziellen Datenquellen in den Datenpool fließen. Es gibt bewährte Strategien zur Optimierung des Datenmanagements im Unternehmen. Eine nützliche Roadmap bietet Alex Gorelik in seinem E-Book Strategies for Building an Enterprise Data Lake [1]. Gorelik zeigt auf, wie sich die Anzahl der Entscheidungen, die auf der Grundlage von Daten getroffen werden, maximieren lässt, sich Einsparungen erzielen lassen und der tägliche Aufwand für das Datenmanagement um bis zu 60 Prozent reduziert werden kann.
[1] https://pages.rubrik.com/2019.Q3-Content-WP-WW-OReillyDigitalBook-LP.html
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