Ein Data Lake ist ein zentrales Repository, ein verwaltetes Verzeichnis zur Speicherung und Beschreibung digitaler Objekte für ein digitales Archiv. In ihm können Unternehmen sowohl strukturierte wie unstrukturierte Daten speichern. Aus dem Data Lake kann ein sehr leistungsstarkes Tool für Unternehmen werden, um ihre Daten für die strategische Entscheidungsfindung zu speichern und zu analysieren – sofern man sich der richtigen Data-Governance-Praktiken bedient. Wie Sie ein Data Lake planen und entwickeln, darum geht es in diesem Artikel.
Der erste Schritt – Definieren der Data-Governance-Richtlinien
Mit der Festlegung von Datenqualitätsstandards, Datenzugriffsrichtlinien, Richtlinien zur Datenaufbewahrung und Datensicherheitsrichtlinien wird der erste Schritt getan: Das Definieren der Data-Governance-Richtlinien. Sie stellen sicher, dass ein Data Lake den Data-Governance-Anforderungen eines Unternehmens gerecht wird.
Identifikation der Datenquellen, die in den Data Lake einfließen sollen
Mit der Identifikation aller strukturierten und unstrukturierten Datenquellen wird der nächste Schritt der Planung gemacht. Dazu gehört ebenso die Festlegung, in welcher Weise die Daten in den Data Lake eingespeist werden sollen, wie auch die Einbeziehung aller Stakeholder eines Unternehmens in die Planung, damit die Datenquellen später den Anforderungen aller Abteilungen entsprechen.
Die Architektur des Data Lake als zentrales Repository entwerfen
Nach der Identifikation der Datenquellen folgt das Entwerfen der Architektur des Data Lake als zentrales Repository. Dazu gehören die Festlegung der Speicher- und Verarbeitungsanforderungen für den Data Lake sowie der Tools und Technologien, die eine ebenso flexible wie skalierbare Architektur garantieren. Ein Data Lake wird bereits während des Entwurfs so geplant, dass er auch sich ändernden Datenanforderungen stets gerecht wird.
Implementierung von Data-Governance-Kontrollen
Durch die Einrichtung von Datenzugriffskontrollen, Datenaufbewahrungsrichtlinien, Datensicherheitsmaßnahmen und Datenqualitätsprüfungen wird sichergestellt, dass der Data Lake entsprechend den Data-Governance-Anforderungen eines Unternehmens entwickelt wird. Diese Data Governance-Kontrollen gewährleisten die Einhaltung der Data Governance im Data Lake.
Einsatz von Datenqualitätstools
Der Einsatz von Datenqualitätstools verbessert die Genauigkeit und Vollständigkeit der Daten eines Unternehmens. Mit ihrer Hilfe lassen sich Probleme mit der Datenqualität erkennen und sicherstellen, dass ein Data Lake für solche Probleme gerüstet ist. Datenqualitätstools helfen dabei, die Qualität der Daten im Data Lake zu erhalten.
Festlegung der Datenreihenfolge
Die Festlegung der Datenreihenfolge im Data Lake ist für die Data Governance von entscheidender Bedeutung. Durch den Prozess der Verfolgung der Datenhistorie von ihrem Ursprung bis zu ihrem Ziel, der Datenverknüpfung, wird die Datenreihenfolge festgelegt. Sie stellt sicher, dass die Daten im Data Lake sowohl korrekt, als auch vollständig und konsistent sind.
Probleme mit der Datenqualität vermeiden – Überwachung und Prüfung des Data Lake
Ist der Data Lake in Produktion, ist es wichtig, ihn regelmäßig zu überwachen und zu prüfen. Dazu zählen die Überwachung von Datenverarbeitungszeiten, Datenvolumen und Datenqualitätsmetriken. Die Überwachung und Prüfung des Data Lake stellen sicher, dass Probleme frühzeitig erkannt und Korrekturmaßnahmen ergriffen werden können, um Probleme mit der Datenqualität zu vermeiden.
Fazit
Die Planung und Entwicklung eines Data Lake mit Data Governance erfordert eine sorgfältige Planung und Ausführung. Fazit: Durch Definieren der Data-Governance-Richtlinien, die Identifikation der Datenquellen, die in den Data Lake einfließen sollen, die geeignete Architektur des Data Lake zu entwerfen, die Implementierung von Data-Governance-Kontrollen, die Integration von Datenqualitätstools, die Festlegung der Datenreihenfolge sowie die Überwachung und Prüfung des Data Lake wird sichergestellt, dass ein Data Lake den Data-Governance-Anforderungen eines Unternehmens entspricht.
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In der heutigen digitalisierten Welt spielen Daten eine wichtige und zentrale Rolle. Ihre effektive Verwaltung erfordert ein Team aus qualifizierten Spezialisten mit verschiedenen Rollen. In diesem Zusammenhang fallen die englischen Berufsbezeichnungen Data Scientist, Data Engineer, Data Architect, Data Steward, Data Owner und Database Administrator. Lassen Sie uns gemeinsam einen Blick auf ihre einzelnen Aufgaben bei der Verwaltung von Daten werfen und aufzeigen, was die Rollen der Datenspezialisten voneinander unterscheidet.
