Best Practices für Data Lake: Verhindern Sie, dass Ihr Data Lake zu einem Datensumpf wird

IoT-Geräte bieten die Möglichkeit, mehr Daten als je zuvor zu sammeln. Die Herausforderung besteht jetzt nicht darin, wie man Daten erhält, sondern wie man sie speichert, sobald sie gesammelt wurden. Hier kommen Data Lakes ins Spiel. Ein Data Lake ist nicht nur eine billigere Möglichkeit, Daten zu speichern. Bei entsprechender Gestaltung können Data Lakes eine zentralisierte Quelle der Wahrheit sein und Teammitgliedern wertvolle Flexibilität bieten, um Informationen zu untersuchen, die sich auf Geschäftsentscheidungen auswirken. Dies ist nur möglich, wenn Data Lake Best Practices verwendet werden.

Rohdaten sind wie Rohöl und erfordern einen sorgfältigen Veredelungsprozess, um brauchbarere Produkte wie Benzin zu destillieren. Ebenso erfordern Rohdaten eine komplexe Verarbeitung, um Erkenntnisse zu nutzen, Maßnahmen zu ergreifen und Ergebnisse zu messen.

Da das Volumen der verfügbaren Daten und die Vielfalt ihrer Quellen weiter wachsen, sitzen immer mehr Unternehmen auf dem Datenäquivalent eines Rohölreservoirs, ohne die Möglichkeit, den wahren Marktwert zu ermitteln. Wo traditionelle Data Warehouses als Tankstellen fungieren, sind Data Lakes die Ölraffinerien.

Data Warehouses werden immer unzureichender, um diese Größenordnung von Rohdaten eines Unternehmens zu handhaben. Sie verlangen, dass die Informationen wie Benzin bereits vorverarbeitet sind. Data Lakes ermöglichen jedoch die Speicherung strukturierter oder unstrukturierter Daten aus einer beliebigen Anzahl von Quellen, wie z. B. geschäftlichen und mobilen Anwendungen, IoT-Geräten, sozialen Medien und mehr.

Wie sieht ein gut gepflegter Data Lake aus? Was sind die Best Practices an der Spitze der Implementierung und wie wirken sie sich auf Ihr Endergebnis aus?

Erklärung von Data Lakes: Wie sie das Geschäft verändern

Data Lakes sind zentralisierte Speichereinheiten für alle Informationen, die für Erkenntnisse gewonnen werden können. Dazu gehören strukturierte Daten (Gas), unstrukturierte Daten (Öl), und alle anderen Informationen aus relationalen Datenbanken – Textdateien, Berichte, Videos usw. Ein gut gepflegter Data Lake hat das echte Potenzial, Ihr Unternehmen zu transformieren, indem er eine einzigartige Quelle für die Daten Ihres Unternehmens – in welcher Form auch immer – bietet ermöglicht es Ihren Geschäftsanalysten und Ihrem Data-Science-Team, Informationen auf skalierbare und nachhaltige Weise zu gewinnen.

Data Lakes werden oft integriert eine Cloud-gehostete Umgebung wie Amazon Web Services, Microsoft Azure oder Google Cloud Platform. Das Konzept nutzt effektive Datenpraktiken mit klaren finanziellen Vorteilen – die Speicherung, der Zugriff und die Analyse in einem Data Lake sind mindestens zwanzigmal billiger als die Verwendung eines herkömmlichen Data Warehouse. Ein Teil der Leistungsfähigkeit von Data Lakes ist die Designstruktur oder das Schema, das erst geschrieben werden muss, nachdem die Daten geladen wurden (im Gegensatz zu einem Data Warehouse, das vor der Implementierung entworfen werden muss). Unabhängig von der Struktur werden die Informationen genau so gespeichert, wie sie eingegeben wurden, und nicht in Silos für verschiedene Datenquellen getrennt. Dadurch verkürzt sich die Gesamtzeit bis zur Erkenntnisgewinnung für die Analysen eines Unternehmens. Es bietet auch eine erhöhte Geschwindigkeit beim Zugriff auf Qualitätsdaten und hilft, geschäftskritische Aktivitäten zu unterstützen. Die Vorteile einer skalierbaren Architektur, kostengünstiger Speicher und leistungsstarker Rechenleistung können es Unternehmen ermöglichen, den Fokus von der Datenerfassung auf die Datenverarbeitung in Echtzeit zu verlagern. Anstatt Stunden damit zu verbringen, verstreute Lagerstätten abzubauen, können Sie aus einer Quelle schöpfen, die letztendlich wertvolle Personalressourcen freisetzt, um stärkere Partnerschaften zwischen Teams aufzubauen. Ein Data Lake gibt Ihrem Data-Science-Team die Möglichkeit, potenzielle geschäftskritische Erkenntnisse zu erforschen, die in Zukunft neue Geschäftsmodelle beeinflussen könnten.

Hayward ist ein hervorragendes Beispiel für ein Unternehmen, das reich an Daten ist, aber vor der Zusammenarbeit mit Very Schwierigkeiten hatte, die Lücke zwischen seinen Quellen zu schließen. Ihre Marketingdaten befanden sich im CRM von Salesforce, aber ihre mobilen App-Daten befanden sich in seiner separaten relationalen Datenbank. Sie brauchten eine Umgebung, in der eine Vereinigung möglich war. Gemeinsam haben wir den Data Lake von Hayward erstellt, der auf der Google Cloud Platform basiert. Durch die Weiterleitung beider Quellen ist es jetzt möglich, Registrierungs-, Garantie- und andere Kundeninformationen mit der Konfiguration, dem Status und der Aktivität der Pools selbst zu verknüpfen. Dank Very kann Hayward jetzt bewusstere Inhalte für ihre Zielgruppen erstellen, ihre Marketingkampagnen verfeinern und vieles mehr.

Best Practices von den Experten

Ähnlich wie ein stagnierendes Wasserbecken, das im Laufe der Zeit die Umwelt verschmutzt, ist ein Datensee, der nicht den richtigen Standards entspricht, schwierig zu warten und anfällig für Überschwemmungen durch unzureichende Daten und schlechtes Design. Was tun Sie also, um ein System einzurichten, das auf geschäftliche Transformation und Wachstum vorbereitet ist? Very empfiehlt die folgenden Maßnahmen, um zu verhindern, dass sich Ihr Data Lake in einen Sumpf verwandelt.

Von Anfang an Maßstäbe setzen

Das Rückgrat eines gesunden Data Lake ist eine dynamische Infrastruktur. Dazu gehören die Erstellung skalierbarer und automatisierter Pipelines, die Nutzung von Cloud-Ressourcen zur Optimierung sowie die Überwachung von Verbindungen und Systemleistung. Beginnen Sie damit, während der Projektplanung absichtliche Entscheidungen zum Datendesign zu treffen. Definieren Sie Standards und Praktiken – diese sollten zu keinem Zeitpunkt durch die Implementierung beeinträchtigt werden – und ermöglichen Sie Ihrem Ökosystem, Grenzfälle und das Potenzial für neue Datenquellen zu bewältigen. Denken Sie daran: Es geht darum, Ihr Data-Science-Team von der Pflege eines überlasteten Datensystems zu entlasten, damit es sich auf das konzentrieren kann, was wirklich wichtig ist.

Bewahren Sie die Flexibilität für transformative Vorteile

Ein gesunder Data Lake erfordert eine Umgebung, die dynamische Eingaben verarbeiten kann. Dies erstreckt sich nicht nur auf unterschiedliche Quellen, Größen und Arten von Daten, sondern auch auf die Struktur der Daten selbst – und wie sie in den Speicher aufgenommen werden.

Beispielsweise vereinfacht das Erstellen einer ereignisgesteuerten Pipeline die Automatisierung und gewährt der Quelle Flexibilität in Bezug auf Dateibereitstellungszeitpläne. Das Einrichten einer Pipeline mit Trigger-Ereignissen für die Automatisierung, basierend darauf, wann eine Datei auf einen Speicherort trifft, mindert Bedenken, wann immer die Dateien eingehen. Es ist wichtig, dass Sie die Fluidität Ihres Data-Science-Teams in Bezug auf schnelles Testen, Fehlschlagen und Lernen zur Verfeinerung der Analyse unterstützen die die wichtigsten strategischen Initiativen Ihres Unternehmens antreiben, die letztendlich neue, innovative Möglichkeiten vorantreiben.

Entwerfen Sie das System, nicht die Prozesse

Ein weit verbreiteter Irrglaube ist, dass problemspezifische Lösungen anfangs schneller erscheinen. Ein Vorteil von Data Lakes besteht darin, dass sie nicht an eine Quelle gebunden oder zentralisiert sind, wo eine hyperspezialisierte Lösung für einzelne Datenquellen unter Widerstand gegen die Implementierung von Änderungen leidet und ein Fehlermanagement erfordert. Darüber hinaus wird ein bestimmter Prozess, wenn er eingeführt wird, wahrscheinlich keinen Mehrwert für das System als Ganzes schaffen, da er nicht anderweitig verwendet werden kann.

Durch die Architektur Ihres Data Lake mit modularen Prozessen und quellenunabhängigen Pipelines sparen Sie langfristig Zeit, indem Sie schnellere Entwicklungszeiten ermöglichen und die Implementierung neuer Funktionen vereinfachen. Effizienz im Laufe der Zeit ist der Name des Spiels.

Führen Sie regelmäßig eine Bestandsaufnahme durch, um Gelegenheiten zu finden

Ereignisgesteuerte Pipelines eignen sich hervorragend für die Cloud-Automatisierung, aber der Kompromiss erfordert eine Überwachung nach dem Ereignis, um zu verstehen, welche Dateien empfangen werden, von wem, an welchen Daten usw. Eine Möglichkeit, diese Informationen zu überwachen und zu teilen, besteht darin, ein zusammenfassendes Dashboard einzurichten Datenberichte aus unterschiedlichen Quellen. Dies, gepaart mit Warnmechanismen für Verarbeitungsfehler, erstellt ein Benachrichtigungssystem für die Fälle, in denen ein Teil des Data Lake nicht wie erwartet funktioniert – und stellt gleichzeitig sicher, dass Fehler und Ausnahmen nicht unentdeckt bleiben. Die Verfolgung und Handhabung dieser Aktivität wird immer wichtiger, je mehr Informationen gesammelt werden.

Richtige Bestandsinitiativen schaffen stärkere Umgebungen, in denen sich Ihr Data-Science-Team bei der Erkundung zusätzlicher Metrikmöglichkeiten unterstützt fühlt, die in Zukunft fundiertere Geschäftsentscheidungen beeinflussen können.

Revolutionieren Sie Business Intelligence

Data Lakes revolutionieren Business Intelligence indem es den Teammitgliedern den Weg ebnet, saubere Datenquellen schneller und effizienter zu untersuchen. Ein sauberer Data Lake beschleunigt die Entscheidungsfindung, reduziert den Aufwand und erhöht den Einfallsreichtum des Geschäftsmodells. Ein paar einfache Best Practices können zukünftigen Kopfschmerzen vorbeugen und dafür sorgen, dass Ihre Daten gestrafft und am Laufen bleiben.

Quelle: https://www.iotforall.com/data-lake-best-practices-prevent-your-data-lake-from-turning-into-a-data-swamp