Was ist ein Data Lake?

Einführung

Im heutigen Zeitalter von Big Data, künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) sind Data Lakes zu entscheidenden Komponenten zukunftsfähiger Datenstrategien geworden. Der Aufstieg dieser Technologien hat zu einem exponentiellen Wachstum des Datenvolumens, der Datenvielfalt und der Datengeschwindigkeit geführt und einen dringenden Bedarf an skalierbaren Speicherlösungen für hohe Datenvolumen geschaffen. Data Lakes ermöglichen es Unternehmen, den Wert ihrer Daten zu maximieren, indem sie cloudbasierte Datenlösungen anbieten, die erweiterte Analysen, prädiktive Modellierung und Entscheidungsfindung in Echtzeit unterstützen. Aufgrund der wachsenden Nachfrage nach Data Lakes wird der globale Markt voraussichtlich bis 2030 einen Gesamtwert von 34,07 Milliarden USD erreichen.

Ein wesentlicher Unterschied zwischen Data Lakes und Data Warehouses liegt in ihrem Ansatz zur Datenspeicherung und -verarbeitung. Data Warehouses arbeiten nach einem Schema-on-Write-Modell, das erfordert, dass Daten vor der Speicherung strukturiert und organisiert werden. Im Gegensatz dazu ermöglicht die Schema-on-Read-Architektur von Data Lakes, Daten im Rohformat aufzunehmen und erst auf Abfrage zu strukturieren. Aufgrund dieser Flexibilität eignen sich Data Lakes besonders gut für Anwendungsfälle mit Cloud-nativen Data Lakes, dynamischer Datenexploration und sich entwickelnden Analyseanforderungen.

Mit dem zunehmenden Umstieg auf Data-Lake-Architekturen wächst auch der Stellenwert entsprechender Maßnahmen zur Gewährleistung von Data Protection und Governance. Ohne robuste Maßnahmen zur Gewährleistung der Integrität und des Schutzes vertraulicher Daten machen Unternehmen sich für Cyberbedrohungen anfällig. Anbieter wie Zscaler, die auf einheitliche Data Protection spezialisiert sind, begegnen diesen Herausforderungen durch die Integration erweiterter Funktionen zum Schutz vertraulicher Daten im Ruhezustand und während der Übertragung. Durch die Nutzung eines ganzheitlichen Ansatzes zur Datensicherheit können Unternehmen skalierbare, sichere und effiziente Lösungen erstellen, die den wachsenden Anforderungen von Big Data und Cloud-Umgebungen gerecht werden.

Vor dem Hintergrund dieser Entwicklung stehen Data Lakes an der Schnittstelle von Innovation und Chancen und eröffnen zukunftsfähige neue Möglichkeiten für ETL-Pipelines, fortschrittliche Analytik und sichere Datenverwaltung.

Alles Wissenswerte zum Konzept von Data Lakes

Ein Data Lake ist ein zukunftsorientierter Ansatz zur Speicherung und Verwaltung von Daten, der das Prinzip „Schema-on-Read“ nutzt. Im Gegensatz zu herkömmlichen Systemen, bei denen Daten vor der Speicherung strukturiert und formatiert werden müssen, um einem vordefinierten Schema zu entsprechen, ermöglicht Schema-on-Read die Aufnahme von Daten im Rohformat und die anschließende Abfrage oder Analyse nach Bedarf. Diese Flexibilität ist ein entscheidender Faktor in der heutigen datengesteuerten Welt, in der sich Unternehmen schnell auf veränderte Anforderungen und Erkenntnisse einstellen müssen.

Speichern aller Arten von Daten

Zu den entscheidenden Merkmalen von Data Lakes zählt ihre Fähigkeit, eine Mischung aus strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten zu speichern.

• Strukturierte Daten umfassen Zeilen in einer Datenbank oder sauber formatierte Tabellen.
• Unter halbstrukturierten Daten versteht man Formate wie JSON-, XML- oder CSV-Dateien.
• Unstrukturierte Daten umfassen alles von E-Mails und Videos bis hin zu Messwerten aus IoT-Sensoren.

Schätzung des IDC zufolge wird das weltweite Datenvolumen bis 2025 auf 175 Zettabyte ansteigen, von denen 80 % unstrukturiert sein werden. Daher ist die Fähigkeit, verschiedene Datentypen zu speichern und zu verwalten, ein entscheidender Vorteil von Data Lakes. Durch die Entkopplung der Speicherung von starren Schemata stellen Data Lakes sicher, dass keine wertvollen Daten aufgrund von Formatbeschränkungen verworfen werden, und bieten Unternehmen ein zentrales Repository für sämtliche Speicheranforderungen.

Flexibilität und Skalierbarkeit

Die wahre Stärke eines Cloud-nativen Data Lake liegt in seiner Flexibilität und Skalierbarkeit. Herkömmliche Systeme wie Data Warehouses eignen sich zwar hervorragend für strukturierte Analysen, sind jedoch dem Volumen, der Vielfalt und der Geschwindigkeit heutiger Datenströme nicht gewachsen. Die Architektur eines Data Lake hingegen ist so konzipiert, dass sie sich mühelos an wachsende Datenmengen anpasst. Unabhängig davon, ob es sich um Terabyte oder Petabyte handelt, ermöglichen cloudbasierte Datenlösungen Unternehmen die Erweiterung ihrer Speicher- und Verarbeitungskapazitäten ohne kostspielige Modernisierung der Infrastruktur.

Diese Skalierbarkeit ist besonders wertvoll für ETL-Pipelines, bei denen Rohdaten bedarfsgerecht extrahiert, transformiert und geladen werden müssen. Unternehmen können Daten aus einer Vielzahl von Quellen aufnehmen – ob lokale Systeme, Cloud-Plattformen oder IoT-Geräte – und sichern sich damit die Möglichkeit, sie später zu verarbeiten, wenn neue Anwendungsfälle auftreten.

Betriebswirtschaftlicher Nutzen von Data Lakes

Die Flexibilität der Data-Lake-Architektur vereinfacht nicht nur die Datenverwaltung, sondern führt auch zu messbaren Geschäftsergebnissen. Eine Umfrage der Aberdeen Group ergab, dass Unternehmen, die Data Lakes nutzen, dank ihrer Fähigkeit, schnell Erkenntnisse zu gewinnen und datenbasierte Entscheidungen zu treffen, im Vergleich zu Mitbewerbern ein um 9 % höheres organisches Umsatzwachstum aufweisen. Für Cybersicherheitsunternehmen bedeutet dies, dass sie Bedrohungen über große Datensätze hinweg korrelieren, Schwachstellen schneller erkennen und ihre Strategien zur Datenverwaltung verbessern können. Alle drei Punkte sind für die Implementierung robuster Maßnahmen zur Data Protection von entscheidender Bedeutung.

Wie sieht die Architektur eines Data Lakes aus?

Ein Data Lake ist darauf ausgelegt, die Komplexität der Speicherung hoher Datenvolumen zu bewältigen und eine nahtlose Datenaufnahme, -verwaltung und -analyse auf kostengünstige und skalierbare Weise zu ermöglichen.s

Kernkomponenten eines Data Lake

• Speicherschicht: Die Grundlage jedes Data Lake, die Speicherschicht, kann in der Cloud (z. B. AWS S3, Azure Data Lake), On Premise oder in einer Hybridumgebung implementiert werden.
• Tools zur Datenaufnahme: Tools wie Apache Kafka, AWS Glue oder Apache NiFi werden häufig verwendet, um den kontinuierlichen Fluss strukturierter und unstrukturierter Daten zu verarbeiten und gleichzeitig die Flexibilität für die Echtzeit- oder Stapelverarbeitung zu erhalten.
• Datenkatalog: Tools zur Metadatenverwaltung wie Informatica oder Talend helfen bei der Erstellung eines Katalogs, der Datenbestände organisiert, die Herkunft verfolgt und Richtlinien zur Datenverwaltung festlegt.
• Analysetools: Plattformen wie Apache Spark, Presto oder Dremio ermöglichen es Unternehmen, Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln.

Welche Vorteile bietet die Nutzung eines Data Lakes?

Unternehmen setzen zunehmend Data-Lake-Architekturen ein, um große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten zu speichern und zu analysieren. Data Lakes bieten beispiellose Flexibilität und Skalierbarkeit und sind damit ein Eckpfeiler cloudbasierter Datenlösungen für erweiterte Analysen und Entscheidungsfindung.

• Skalierbarkeit: Data Lakes können Daten im Petabyte-Bereich ohne Performance-Einbußen speichern und sind daher ideal für die kostengünstige Verwaltung ständig wachsender Datensätze.
• Flexibilität: Im Gegensatz zu starren Data Warehouses verarbeiten Data Lakes unterschiedliche Datentypen und -formate wie JSON, XML, Video und Text.
• Kosteneffizienz: Durch die Nutzung handelsüblicher Hardware oder Cloud-Speicher können Unternehmen ihre Kosten im Vergleich zu herkömmlichen Speicherarchitekturen senken.
• Unterstützung für erweiterte Analysen: Data Lakes dienen als Grundlage für maschinelles Lernen, KI und andere erweiterte Analysen.
• Demokratisierung des Zugriffs: Data Lakes bieten Stakeholdern im gesamten Unternehmen einen umfassenden Zugriff auf Daten und ermöglichen gleichzeitig eine ordnungsgemäße Datenverwaltung.

Nachteile von Data Lakes

Mithilfe von Data Lakes können Unternehmen große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten in einem zentralen Repository konsolidieren. Trotz ihrer Flexibilität und ihres Potenzials sind mit Data Lakes jedoch auch einige Herausforderungen verbunden, die ihren Nutzen beeinträchtigen können. Das gilt insbesondere für Unternehmen, die Wert auf robuste Cybersicherheit und Datenverwaltung legen.

• Unkontrolliertes Wachstum: Data Lakes sind für die Aufnahme aller Arten von Daten konzipiert. Ohne entsprechende Kontrolle kann das Volumen der aufgenommenen Daten jedoch unkontrolliert anwachsen. Diese Datenflut erhöht nicht nur die Speicherkosten, sondern kann auch dazu führen, dass es schwierig wird, relevante Informationen in der Masse der Daten zu erkennen und abzurufen. Für Unternehmen, die mit vertraulichen oder sicherheitskritischen Daten arbeiten, kann dieses unkontrollierte Wachstum die Effektivität ihrer Data-Lake-Architektur beeinträchtigen.
• Governance-Probleme: Das Fehlen eines starken Daten-Governance-Frameworks kann dazu führen, dass Data Lakes vom Asset zum Risikofaktor werden. Um die Korrektheit, Sicherheitund Konformität der in Cloud-nativen Data Lakes gespeicherten Daten zu gewährleisten, sind robuste Richtlinien und Tools erforderlich. Cybersicherheitsunternehmen, die Zero-Trust-Architekturen implementieren, stehen vor der zusätzlichen Herausforderung, identitätszentrierte Kontrollen aufrechtzuerhalten und gleichzeitig die Einhaltung von Vorschriften wie der DSGVO und HIPAA sicherzustellen.
• Risiko von „Datensümpfen“: Ein schlecht verwalteter Data Lake kann sich zu einem „Datensumpf“ entwickeln – einem Repository voller unorganisierter, doppelter oder irrelevanter Daten. Dies mindert nicht nur den Wert des Data Lake, sondern erhöht auch das Risiko, dass vertrauliche Informationen preisgegeben werden. Um dieses Problem zu vermeiden, müssen Unternehmen cloudbasierte Datenlösungen implementieren, die Daten harmonisieren, deduplizieren und anreichern.
• Probleme bei der Integration: Legacy-Systeme, die oft auf veralteten Architekturen basieren, lassen sich teilweise nur schwer mit Data-Lake-Lösungen integrieren. Dies führt zu Engpässen in ETL-Pipelines und Data Lakes und verhindert einen reibungslosen Datenfluss. Unternehmen, die Mechanismen für die Data Protection nutzen, müssen unbedingt sicherstellen, dass Legacy-Systeme in das einheitliche Datenschutz-Framework eingebunden werden.
• Sicherheitsbedenken: Data Lakes speichern häufig unstrukturierte Daten wie E-Mails, Dokumente und Protokolle, die vertrauliche Informationen enthalten können. Zum Schutz dieser Daten sind erweiterte Sicherheitsmaßnahmen erforderlich, wie etwa Zero-Trust-Prinzipien und detaillierte Einblicke in den Userzugriff. Ohne entsprechende Sicherheitsvorkehrungen können Data Lakes zu bevorzugten Zielen für Sicherheitsverstöße werden, wodurch ihre Sicherheit und Reputation gefährdet wird.

Anwendungsfälle für Data Lakes

Da Unternehmen zunehmend auf datengesteuerte Entscheidungsfindung setzen, haben sich Data Lakes als vielseitige Lösungen für die Verwaltung riesiger Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten herauskristallisiert. Mit einer Cloud-nativen Data-Lake-Architektur können Unternehmen branchenspezifische Erkenntnisse gewinnen und gleichzeitig eine starke Datenverwaltung und Sicherheitspraktiken gewährleisten. Nachfolgend erhalten Sie einen Überblick über wichtige Anwendungsfälle für Data Lakes in verschiedenen Sektoren: 

• Gesundheitswesen: Speicherung von Genom- und Patientendaten für personalisierte Medizin und Krankheitsvorhersage
• Finanzen: Betrugserkennung und Compliance-Reporting durch Analyse von Transaktionsprotokollen und Kundendaten
• Einzelhandel: Bestandsoptimierung und Personalisierung der Kundenerfahrung auf Basis von Verhaltensanalysen
• IoT: Verarbeitung von Telemetriedaten vernetzter Geräte für die vorausschauende Wartung
• Cybersicherheit: Aggregieren von Protokollen aus SIEM-, SOAR- und Endpoint-Systemen zur Abfrage, um Bedrohungen und Schwachstellen zu erkennen

Zukünftige Trends bei Data Lakes

Unternehmen werden sich die Vorteile der Big-Data-Speicherung zunehmend zunutze machen. Die Weiterentwicklung von Data Lakes wird ihnen neue Möglichkeiten zur Verwaltung und Sicherung dieser Daten erschließen. Da die Nachfrage nach Data Lakes zwischen 2024 und 2030 voraussichtlich mit einer bemerkenswerten durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 23,8 % wachsen wird, ist das Verständnis zukünftiger Trends von entscheidender Bedeutung für die Gewährleistung von Skalierbarkeit, Sicherheit und Innovation. Insbesondere sollten Sie dabei folgende Entwicklungen im Auge behalten:

Lakehouse-Architektur

Die Grenze zwischen Data Lakes und Data Warehouses verschwimmt, was zur Entstehung der Lakehouse-Architektur führt – einem Hybridmodell, das die Skalierbarkeit und Flexibilität von Data Lakes mit der strukturierten Datenverwaltung und Leistung von Data Warehouses kombiniert. Durch die Ermöglichung einer nahtlosen Integration strukturierter und unstrukturierter Daten reduzieren Lakehouses die ETL-Gesamtkosten und unterstützen erweiterte Analysen. Für Unternehmen, die einen Zero-Trust-Ansatz anwenden, gewährleistet die sichere Integration der Data-Lake-Architektur mit Lakehouse-Frameworks die Datenverwaltung in hybriden Umgebungen.

KI-gesteuerte Governance

Die Verwaltung von Metadaten und die Sicherstellung der Datenqualität in riesigen Cloud-nativen Datenseen ist eine gewaltige Aufgabe. KI-gesteuerte Governance transformiert diesen Prozess durch die Automatisierung der Metadatenmarkierung, Datenkatalogisierung und Klassifizierung im großen Maßstab. Dieser Trend verbessert die Datenverwaltung und reduziert gleichzeitig den manuellen Aufwand. Er bietet Cybersicherheitsexperten Echtzeit-Einblicke in vertrauliche Datenflüsse, was für identitätszentrierte Zero-Trust-Modelle von entscheidender Bedeutung ist.

Edge Data Lakes

Mit der zunehmenden Verbreitung von IoT-Geräten setzen immer mehr Unternehmen Edge Data Lakes ein, um Daten näher an ihrer Quelle zu verarbeiten. Durch die Reduzierung der Latenz und die Ermöglichung von Entscheidungen in Echtzeit sind diese Lösungen besonders effektiv für Branchen wie die Fertigung, das Gesundheitswesen und autonome Fahrzeuge. Laut IDC werden die weltweiten Ausgaben für Edge Computing voraussichtlich 378 Milliarden USD im Jahr 2028 betragen, was die wachsende Bedeutung von Edge-basierten Architekturen unterstreicht. Aus Cybersicherheitsperspektive ist die Implementierung eines Data Protection-Frameworks für Edge Data Lakes unerlässlich, um die mit der dezentralen Datenverarbeitung verbundenen Risiken zu mindern.

Multicloud-Strategien

Um die Abhängigkeit von einem einzelnen Anbieter zu vermeiden und die Systemstabilität zu gewährleisten, setzen Unternehmen für ihre cloudbasierten Datenlösungen zunehmend auf Multicloud-Strategien. Dieser Ansatz ermöglicht es Unternehmen, ihre Data Lakes auf mehrere Cloud-Anbieter zu verteilen, was eine bessere Kostenoptimierung und Notfallwiederherstellung ermöglicht. Aus der Perspektive der Cybersicherheit erfordert eine Multicloud-Data-Lake-Strategie robuste Data-Lake-Sicherheitsmaßnahmen, wie etwa Zero-Trust-Segmentierung und einheitliche Bedrohungstransparenz über alle Plattformen hinweg.

Fazit

Data Lakes stellen einen transformativen Ansatz zur Verwaltung von Big Data dar und bieten beispiellose Skalierbarkeit, Flexibilität und Erkenntnisse. Data Lakes ermöglichen es Unternehmen, große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten zu speichern, zu verarbeiten und zu analysieren, und unterstützen so erweiterte Analysen, maschinelles Lernen und Entscheidungsfindung in Echtzeit.

Gleichzeitig muss die Sicherheit vertraulicher Daten in einem Data Lake unbedingt gewährleistet sein. Lösungen wie Zscaler Data Protection stellen Unternehmen die Tools bereit, um ihre Data Lakes kanalübergreifend zu sichern, Compliance zu gewährleisten, Risiken zu minimieren und Innovationen zu ermöglichen. Mit dem richtigen Ansatz ermöglichen Data Lakes Unternehmen, das volle Potenzial ihrer Daten auszuschöpfen und gleichzeitig entscheidende Sicherheits- und Governance-Herausforderungen zu bewältigen.