So bauen Sie 10-mal schneller einen zukunftssicheren Data Lake auf

Ein Data Lake ist eine Art Datenspeicher, in dem große Datenmengen in ihrem nativen Rohformat gespeichert werden können.

In Data Lakes können rohe, unstrukturierte Daten gespeichert werden, um schnell und einfach auf alle Daten einer Organisation zugreifen zu können – unabhängig von Quelle und Format.

Aufgrund ihrer Flexibilität eignen sich Data Lakes besonders für die Untersuchung von Big-Data-Sets.

Data Lakes können zur Unterstützung einer Vielzahl von datengesteuerten Prozessen wie Data Mining, maschinelles Lernen oder Predictive Analytics eingesetzt werden.

Data Lakes bieten wesentliche Vorteile für Organisationen, die ihre Daten optimal nutzen möchten.

Ein Data Lake kann lokal, in der Cloud oder hybrid ausgeführt werden. Es handelt sich um eine skalierbare Lösung, die sich leicht an dynamische Datenanforderungen anpassen lässt.

Erhöhte Effizienz und Produktivität

Data Lakes erleichtern Organisationen den Zugriff auf Daten und deren Nutzung. In der Vergangenheit waren Daten oft in verschiedenen Abteilungen oder Data Warehouses isoliert. Ein ganzheitlicher Überblick über das Unternehmen war daher kaum möglich. Bei einem Data Lake befinden sich alle Daten an einem zentralen Ort und sind für alle im Unternehmen leicht zugänglich.

Kosteneinsparungen

Data Lakes ermöglichen Kosteneinsparungen für Unternehmen, da keine teuren Data-Warehouse-Lösungen erworben werden müssen. Ferner werden Data Lakes in der Regel auf handelsüblicher Hardware bereitgestellt, wodurch die Kosten weiter gesenkt werden.

Verbesserte Entscheidungsfindung

Da sich alle Daten an einem Ort befinden, sind Organisationen eher in der Lage, fundiertere Entscheidungen zu treffen. Data Lakes ermöglichen die schnelle Analyse großer Datensätze und die Ermittlung von Trends, die sonst nur schwer erkennbar wären.

Gesteigerte Agilität

Data Lakes erhöhen die organisatorische Agilität, da sich Unternehmen schnell an dynamische Marktbedingungen anpassen können. Zudem bieten sie einen Rahmen zum Testen neuer datengesteuerter Initiativen, ohne ein zeitintensives Genehmigungsverfahren erforderlich zu machen.

Umfassendere Einblicke

Data Lakes ermöglichen es Unternehmen, Erkenntnisse zu gewinnen, die sonst in isolierten Datensätzen verborgen blieben. Das Zusammenführen von Daten aus verschiedenen Quellen liefert wertvolle Informationen, die dazu beitragen können, Produkte und Dienstleistungen zu verbessern oder neue Einnahmequellen zu erschließen.

EIN TECHNISCHER ALBTRAUM

Trotz der Vorzüge von Data Lakes sind sie mit einer Reihe von Nachteilen verbunden.

Einer dieser Nachteile ist der Bedarf an erfahrenen Data Engineers, die Datenpipelines manuell codieren müssen, um Erkenntnisse aus den Daten gewinnen zu können. Der heutige moderne Data Lake ist ein loses Konzept: Jeder Lake ist anders aufgebaut. Zur Entwicklung eines Data Lake muss Ihr Datenteam eine Vielzahl verschiedener Technologien beherrschen, darunter R, Python, Hive, NoSQL oder Parquet – aber auch Hadoop, Sqoop, Pig, Kafka, Scala und Avro. Dies ist nur eine Auswahl der technologischen Fähigkeiten, die erforderlich sind, um überhaupt erst mit der Planung eines Data Lake beginnen zu können. Oft müssen dazu erst neue Fachkräfte eingestellt oder die erforderlichen Skills an die Belegschaft vermittelt werden.

how-we-work

Nehmen wir aber einmal an, Sie schulen Ihr Team, stellen einige Doktoratsstudierende und ein paar Consultants ein und die Struktur wird geschaffen. Dann stehen Sie vor der nächsten Herausforderung: der Wartung. Wenn sich die Daten ändern oder aktualisiert werden müssen, muss der Data Engineer ein paar Schritte zurückgehen und Änderungen an der Pipeline vornehmen. Das kann schwierig und zeitaufwendig sein – insbesondere dann, wenn benutzerdefinierter Code geschrieben wurde, aber der ursprüngliche Developer nicht mehr verfügbar ist.

DATENQUELLEN VERÄNDERN, ERNEUERN UND ERWEITERN SICH STÄNDIG

Sie müssen also nicht nur die aktuellen Daten in Ihren Datenquellen berücksichtigen, sondern auch die Geschwindigkeit, mit der sich Ihre Daten erweitern und/oder ändern. Folgende Szenarien sind wahrscheinlich:

Neue Tabellen/Felder werden hinzugefügt

Tabellen/Felder werden umbenannt

Tabellen/Felder werden gelöscht

Datentyp/-struktur ändert sich

Datenquellen ändern sich/werden aktualisiert

Neue Datenquellen werden hinzugefügt

Wenn Ihre knappen und teuren Ressourcen ständig fragile Pipelines manuell programmieren und umstrukturieren, API-Calls anpassen und Konnektoren aktualisieren müssen, führt das zu einer erheblichen zusätzlichen Belastung. Bei einem manuellen Prozess ist es für Data Engineers fast unmöglich, mit allen anfallenden Aufgaben Schritt zu halten.

WÜNSCHEN SIE TECHNOLOGIE ODER EINE LÖSUNG?

Bevor Sie mit dem Aufbau Ihres Data Lake beginnen, überlegen Sie, ob Sie Technologie oder eine Lösung wünschen. Bei der Entwicklung des Data Lake ist kein Schwarz-Weiß-Denken gefragt – es gibt keine Ansätze und keine Technologien, die objektiv besser sind als andere. Vielmehr geht es darum, herauszufinden, welche Geschäftsprobleme Sie anhand des Data Lake zu lösen versuchen und die Lösung dafür – so schnell wie möglich und auf möglichst zukunftssichere Weise – bereitstellen zu können. Streben Sie nach Fortschritt, nicht nach Perfektion. Ein wichtiger Schritt dabei ist es, eine Methodologie zu wählen, die dieser Zielsetzung entspricht. Möchten Sie das Rad immer wieder neu erfinden oder die Automatisierung für Sie arbeiten lassen?

AUTOMATISIERUNG – DER SCHLÜSSEL ZUM ERFOLG

Wie bereits erwähnt werden Data Lakes traditionell anhand eines manuellen Codierungsprozesses entwickelt, der zeitaufwendig und kostenintensiv sein kann. Data Lakes können jetzt jedoch mithilfe automatisierter Datenintegrationstools erstellt werden. Diese Tools ermöglichen Ihnen, schnell und einfach eine Verbindung zu einer beliebigen Datenquelle herzustellen, ohne manuell programmieren zu müssen. Data Engineers können sich folglich auf wichtigere Tätigkeiten wie Datenmodellierung und Datenanalyse konzentrieren.

Datenintegrationstools wie TimeXtender können außerdem automatisch Änderungen in Datenquellen erkennen und die erforderlichen Änderungen an Datenpipelines vornehmen, ohne menschliches Eingreifen erforderlich zu machen. Konkret bedeutet das, dass Data Lakes zehnmal schneller entwickelt werden können und zukunftssicherer sind, da sie sich leicht an Änderungen in Datenquellen anpassen können.

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SO KÖNNEN DATENTEAMS DANK TIMEXTENDER 10-MAL SCHNELLER ZUKUNFTSSICHERE DATA LAKES ERSTELLEN

TimeXtender löst die oben genannten Probleme durch Automatisierung. TimeXtender Operational Data Exchange (ODX) synchronisiert sich automatisch mit Ihren Datenquellen. Synchronisiert wird dabei die Struktur der Quelle mit den im ODX-Repository gespeicherten Metadaten.

Sobald TimeXtender eine Änderung in Ihrer Datenstruktur erkennt, werden automatisch folgende Maßnahmen ergriffen:

Erstellen einer neuen Version basierend auf den neuen und/oder veränderten Strukturen der spezifischen Tabelle im Data Lake

Initiieren eines Full Load für eine bestimmte Tabelle, um die Daten ggf. erneut einzuspeisen

Initiieren eines Full Load für eine bestimmte Tabelle im Data Warehouse, um die Änderung integral im Datenbestand zu propagieren

Automatisches Zurückschalten auf inkrementelles Laden, falls verfügbar

Automatische Nutzung der neuesten Version Ihrer Daten durch TimeXtender

Der ODX-Server von TimeXtender erstellt mehrere Versionen Ihrer Quelldaten. Dies kann auf zweierlei Weise ausgelöst werden: wenn eine Änderung in der Datenstruktur erkannt wird, oder wenn die Option aktiviert ist, dass jede geplante Übertragung als neue Version gespeichert werden soll. Für Unternehmen ist das von großem Vorteil, da das Back-up und der Verlauf automatisch erstellt werden, die für die Wiederherstellung oder die Bereitstellung älterer Versionen der Daten(-struktur) verwendet werden können.

Die Automatisierung in TimeXtender ermöglicht die Erstellung und Planung einer Aufgabe zur Speicherverwaltung: Alte Datenversionen werden gelöscht oder entsprechend verwaltet, um Speicher im Data Lake freizugeben. Dieser Archivierungsprozess wird durch kostengünstigen Speicher ermöglicht und eignet sich hervorragend für das Data-Lake-Konzept.

ODX von TimeXtender kann zudem zwecks Kosteneinsparungen automatisch alte Versionen im Data Lake vom Hot Storage in den Cold Storage verschieben – dafür ist keine manuelle Arbeit erforderlich!

Mit TimeXtender können Sie kinderleicht Verbindungen zu Hunderten verschiedenen Arten von Datenquellen herstellen und aufrechterhalten. Der „Data Source Wizard“ bietet eine Auswahl von über 260 Datenquellen-Konnektoren. Benutzer müssen dazu nur ihre Anmeldedaten eingeben und können sofort mit der Synchronisierung beginnen. Im Vergleich zu Azure Data Factory mit 90 verschiedenen Konnektoren ist es mit TimeXtender um ein Vielfaches leichter, Verbindungen herzustellen und zu pflegen.

TimeXtender ermöglicht Ihnen, mit nur wenigen Klicks eine stets aktuelle, vollständige Dokumentation Ihres kompletten Data Lake zu erstellen.

TimeXtender umfasst außerdem eine visuelle Data-Lineage- und Impact-Analyse, anhand derer Sie nachverfolgen können, wo die Daten im gesamten Data Estate verwendet werden.

Data Lakes können mithilfe von automatisierten Datenintegrationstools wie TimeXtender einfach und schnell erstellt werden

TimeXtender bietet darüber hinaus eine Reihe weiterer Vorteile, z. B. die Möglichkeit, automatisch eine Verbindung zu jeder Datenquelle herzustellen, eine vollständige Dokumentation des Data Lake zu erstellen und die Datenherkunft zu verfolgen. Das bedeutet, dass Data Engineers sich nicht mehr um diese mühsamen und manuellen Aufgaben kümmern müssen und sich stattdessen auf wichtigere Tätigkeiten wie Datenmodellierung und Datenanalyse konzentrieren können.

Wenn Sie auf der Suche nach einem Datenintegrationstool sind, mit dem Sie einen zukunftssicheren Data Lake 10-mal schneller aufbauen können, ist TimeXtender die richtige Lösung für Sie.

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Automatisierte Low-Code-Datenintegration mit TimeXtender

Was ist ein Data Lake?

DIE 5 WICHTIGSTEN VORTEILE EINES DATA LAKE

Data Lakes bieten zahlreiche Vorteile, darunter: