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Steigende Rechenleistung, zunehmende Speicherkapazität und Nutzung von Cloud-Speichern sowie verbesserte Netzwerkverbindungen verwandeln die derzeitige Datenflut in den meisten Unternehmen in eine regelrechte Tsunamiwelle. Ein endloser Strom detaillierter Informationen über Kundenprofile, Verkaufsdaten, Produktspezifikationen, Prozessschritte und vieles mehr.
Die Daten stammen aus unterschiedlichsten Formaten und Quellen wie IoT-Geräten, Vertriebssystemen, sozialen Medien usw. Trotz des zunehmenden Einsatzes von Technologien zur einfacheren Speicherung, Erfassung und Auswertung wichtiger Geschäftsinformationen sind sich viele Unternehmen noch immer unsicher, wie sie diese Daten am besten verwalten sollen. Hier kommen Data Lakes ins Spiel : Sie ermöglichen die Schaffung einer zentralen Infrastruktur für das Datenmanagement und erlauben es jedem Unternehmen, seine Daten zu verwalten, zu speichern, zu analysieren und zu klassifizieren.
Vereinfacht gesagt ist ein Data Lake ein Speicherort für große Mengen und Vielfalt strukturierter und unstrukturierter Daten. James Dixon, CTO von Pentaho, prägte den Begriff „Data Lake“. Er bietet skalierbaren Speicherplatz für stetig wachsende Datenmengen und ermöglicht schnellere Erkenntnisse. Er speichert Daten jeglicher Art sicher, unabhängig von Volumen oder Format, mit unbegrenzter Skalierbarkeit und bietet eine schnellere Datenanalyse als herkömmliche Methoden.
Bedarf an einem Datensee
Es wurde festgestellt, dass Unternehmen aus ihren Daten einen geschäftlichen Mehrwert generieren und ihre Mitbewerber übertreffen. Laut einer Studie von Aberdeen erzielte das Unternehmen, das Data Lakes implementierte, ein um fast 9 % höheres organisches Umsatzwachstum als vergleichbare Unternehmen.
Diese Organisationen führten neuartige Analysen durch, beispielsweise maschinelles Lernen anhand von Protokolldateien, Social-Media-Daten und Daten von internetfähigen Geräten, die im Data Lake gespeichert sind. Dadurch konnten Unternehmen Chancen erkennen und nutzen und so ihr Wachstum beschleunigen, insbesondere in Bezug auf Produktivität, Kundengewinnung und -bindung, fundierte Entscheidungsfindung und vieles mehr.
In der heutigen Zeit möchte jedes Unternehmen die Vorteile von Analysen nutzen, um bessere Entscheidungen zu treffen und sein Geschäft auszubauen. Unternehmen bestehen aus zahlreichen Abteilungen, und jede Abteilung hat unterschiedliche, datenbezogene Bedürfnisse. Die Daten können je nach Bedarf weiter analysiert werden, um geschäftsrelevante Entscheidungen zu ermöglichen. Hier kommt „Data Lake as a Service“ ins Spiel.
„ Data Lake-as-a-Service “ ist eine Plattform, die Cloud-Ressourcen nutzt, welche von einem Anbieter „als Dienstleistung“ gewartet und verwaltet werden. Die Bereitstellung von Data Lakes in der Cloud ist oft vorteilhaft, da sie sich leicht an große Datenmengen anpassen lässt und kostengünstigen Speicherplatz bietet, da große Mengen an Rohdaten zunehmend in der Cloud aus Quellen wie Sensoren, mobilen Apps oder sozialen Medien generiert werden.
Es handelt sich um einen Cloud-Dienst , der die Komplexität der zugrundeliegenden Plattform- und Infrastrukturschichten verbirgt. Die Plattform ermöglicht es jedem im Unternehmen, einen Data Lake zu erstellen, ohne die Technologie selbst installieren oder warten zu müssen, indem sie die Vorteile der Datenanalyse nutzt. Sie bietet außerdem Big-Data-Verarbeitung für Unternehmen in der Cloud für schnellere und effizientere Geschäftsergebnisse auf kostengünstige Weise.
Möchten Sie den Data Lake Service nutzen?
Nutzen Sie die Cloud für die Verarbeitung von Big Data in Ihrem Unternehmen, um schnellere und effizientere Geschäftsergebnisse auf kostengünstige Weise zu erzielen.
1. Es integriert sich in das bestehende Enterprise Data Warehouse (EDW) und erweitert dieses.
2. Es befreit Sie von allen Problemen, die mit dem Kauf neuer Hardware und dem Erwerb teurer Lizenzen verbunden sind.
3. Beseitigt die Barrieren, indem alle Unternehmensdaten getrennt werden und Unternehmen die Möglichkeit erhalten, alle ihre isolierten Daten zusammenzuführen.
4. Self-Service -Analyse- und Visualisierungsplattform .
5. Es bietet einen vorkonfigurierten Cloud-Service, der die Komplexität der zugrunde liegenden Plattform- und Infrastrukturschichten abstrahiert, sodass Organisationen diese Dienste nutzen können, ohne die Technologie selbst installieren oder warten zu müssen.
6. Bietet eine einheitliche Sicht auf alle Daten im gesamten Unternehmen und die Flexibilität, auf Daten auf verschiedene Weise zuzugreifen.
1. Zahlreiche Organisationen nutzen Data Lake-as-a-Service, um eingehende Rohdaten aus verschiedenen Quellen wie Mobilgeräten, der Cloud oder anderen externen Quellen zu erfassen und zu verarbeiten. Beispielsweise sammeln Hersteller Sensordaten, damit Forschungs- und Entwicklungsteams spezifische Informationen über Produktnutzung, Betriebsprobleme und Fehlermuster zusammentragen können.
2. Viele Organisationen erstellen „ Datenpipelines “, in denen sie Rohdaten in einem Data Lake-as-a-Service sammeln, diese dann filtern, bereinigen oder abfragen, um eine wertvolle Teilmenge zu erstellen, die sie in eine andere Analyseumgebung wie einen Data Mart in der Cloud oder ein Data Warehouse vor Ort übertragen.
3. Unternehmen nutzen Data Lake-as-a-Service, um große Datenmengen für Analysen und Data Science zu integrieren. Es ist oft von Vorteil, alle Daten an einem Ort zu haben, wo sie abgefragt, kombiniert und analysiert werden können, um neue Erkenntnisse und Muster zu entdecken.
Daten einfacher optimieren und experimentieren
Nutzen Sie verschiedene Arten von Analysen – von Dashboards und Visualisierungen bis hin zu Big-Data-Verarbeitung, Echtzeitanalysen und maschinellem Lernen –, um bessere Entscheidungen zu treffen.
Data Lakes sind aus zahlreichen geschäftlichen Gründen unerlässlich. Zusammengefasst lassen sich die Hauptgründe wie folgt zusammenfassen: Reduzierung der Speicherkosten, Erhöhung der Speicherkapazität, Speicherung einer Vielzahl von Datentypen, Skalierung mehrerer Datentypen und Verringerung der Risiken für das Datenmanagement im gesamten Unternehmen.
Mit einem Data Lake als Service können Unternehmen ihre Daten einfacher und effizienter nutzen und damit experimentieren.
Bei Polestar Analytics bieten wir Data Lakes als Service und andere Cloud-Computing-Lösungen für Unternehmen an, die alle Sicherheits- und Datenschutzmaßnahmen strikt einhalten, um Ihre Daten zu schützen.
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