Was ist ein Data Lake? Architektur und Anwendungsfälle

In einem Data Lake beschreibt der Datenlebenszyklus die Phasen, welche die Daten von ihrer Erstellung oder Erfassung bis zu ihrer Archivierung oder Löschung durchlaufen. Es handelt sich um einen kontinuierlichen Prozess, der dazu beiträgt, dass die Daten während ihrer gesamten Existenz innerhalb des Data Lake effektiv verwaltet, genutzt und kontrolliert werden. Hier ein Überblick über den typischen Lebenszyklus von Daten in einem Data Lake – mit dem Hinweis, dass spezifische Implementierungen variieren können:

1. Datenerfassung: Dies ist die erste Phase, in der Daten aus verschiedenen Quellsystemen in den Data Lake eingebracht werden. Diese Quellen können vielfältig sein, einschließlich strukturierter Datenbanken, semistrukturierter Protokolle, unstrukturierter Dokumente, Streaming-Daten von IoT-Geräten, Social Media Feeds und mehr. Das Hauptmerkmal der Datenerfassung in einem Data Lake ist häufig die „Erfassung im Ist-Zustand“, d. h. die Daten werden üblicherweise in ihrem nativen Rohformat ohne nennenswerte Umwandlung oder Schemadefinition im Vorfeld geladen. Auf diese Weise entsteht ein Maximum an Flexibilität für zukünftige Analysen. Zu den Tools und Prozessen, die in dieser Phase zum Einsatz kommen, gehören das Laden von Batches, das Erfassen von Echtzeit-Streams und Datenkonnektoren.

2. Datenspeicherung und Persistenz: Nach der Erfassung werden die Rohdaten im Data Lake gespeichert. Die Architektur nutzt häufig verteilte Speichersysteme wie HDFS (Hadoop Distributed File System) oder Cloud-basierte Objektspeicher (z. B. Amazon S3, Azure Data Lake Storage, Google Cloud Storage). Die Daten bleiben in ihrem ursprünglichen Format erhalten und bilden so die Grundlage für verschiedene Analyseansätze. Die Skalierbarkeit und Kosteneffizienz der Speicherschicht sind entscheidend für die Handhabung der potenziell riesigen Datenmengen in einem Data Lake. Je nach Häufigkeit des Datenzugriffs und den Aufbewahrungsrichtlinien können verschiedene Speicherschichten eingesetzt werden.

3. Verarbeitung und Umwandlung von Daten: In dieser Phase werden die Rohdaten für die Analyse und die Nutzung vorbereitet. Je nach dem spezifischen analytischen Anwendungsfall können die Daten auf verschiedene Weise umgewandelt werden, z. B. durch Bereinigung, Filterung, Zusammenführung, Aggregation und Anreicherung. An diesem Punkt kommt „Schema-on-Read“ ins Spiel – das Schema kommt zur Anwendung, wenn die Daten für einen bestimmten Zweck verarbeitet werden, und nicht zum Zeitpunkt der Erfassung. In dieser Phase kommen verschiedene Verarbeitungs-Engines und Frameworks zum Einsatz, z. B. Spark, Hadoop MapReduce, Data-Warehouse-Tools, die mit dem Lake verbunden sind, und serverlose Compute-Services.

4. Datenexploration und -analyse: Hier untersuchen Data Scientists, Analyst:innen und geschäftliche Benutzer:innen die verarbeiteten Daten, um Muster zu entdecken, Erkenntnisse zu gewinnen und Geschäftsfragen zu beantworten. Sie können eine Vielzahl von Tools und Techniken einsetzen, darunter SQL-ähnliche Abfragen, Tools zur Datenvisualisierung, statistische Analysepakete und Algorithmen für maschinelles Lernen. Dank der Flexibilität des Data Lake können je nach den spezifischen Anforderungen verschiedene analytische Ansätze für dieselben Daten zur Anwendung kommen.

5. Datennutzung und Aktion: Die Erkenntnisse und verarbeiteten Daten werden dann von verschiedenen nachgelagerten Applikationen und Anwender:innen genutzt. Dazu gehören die Erstellung von Berichten und Dashboards, die Einspeisung von Daten in operative Systeme, die Bereitstellung von Echtzeitanwendungen oder die Unterstützung von Geschäftsentscheidungen. Die genutzten Daten können je nach der verarbeitenden Anwendung in verschiedenen Formaten vorliegen und über unterschiedliche Schnittstellen zugänglich sein.

6. Data Governance und Sicherheit: Während des gesamten Lebenszyklus sind Data Governance und Sicherheit von entscheidender Bedeutung. Dazu gehören die Definition und Durchsetzung von Richtlinien in Bezug auf Datenqualität, Metadatenmanagement, Datenherkunft, Zugriffskontrolle, Datenmaskierung und Einhaltung von Vorschriften. Eine wirksame Governance trägt dazu bei, dass die Daten im Data Lake vertrauenswürdig und sicher sind und ordnungsgemäß verwaltet werden.

7. Archivierung und Löschung von Daten: Wenn Daten altern und ihr Geschäftswert abnimmt, müssen sie möglicherweise aus Gründen der Compliance oder zur Optimierung der Speicherkosten archiviert werden. Nicht mehr benötigte Daten können gemäß definierten Aufbewahrungsrichtlinien gelöscht werden. Diese letzte Phase sorgt dafür, dass der Data Lake effizient und langfristig regelkonform ist.

Im Wesentlichen ist der Datenlebenszyklus in einem Data Lake auf Flexibilität und Anpassungsfähigkeit ausgelegt. So können Organisationen große Mengen unterschiedlicher Daten erfassen, sie nach Bedarf für bestimmte analytische Anwendungsfälle verarbeiten und wertvolle Erkenntnisse gewinnen, ohne dabei auf angemessene Governance und Sicherheit verzichten zu müssen. Das „Schema-on-Read“-Prinzip und die Trennung von Speicher und Rechenressourcen sind die Hauptmerkmale, durch die sich dieses System von herkömmlichen Data-Warehousing-Ansätzen unterscheidet.