18. Oktober 2023 von Christian Del Monte
Das Potenzial von Big Data nutzen dank Data Lakes: Architekturen und das Problem der Data Discovery
Das digitale Zeitalter hat zu einer beispiellosen Datenexplosion geführt und der Wert von Daten als strategische Ressource war noch nie so offensichtlich. Um diese enorme Menge an Informationen zu verwalten und optimal zu nutzen, sind Data Lakes unerlässlich.
Big Data und Data Lakes
Der Begriff Big Data bezieht sich auf große und komplexe Datenmengen, die herkömmliche Datenmanagement- und Analysetechnologien übersteigen. Diese Daten werden durch die „5 V“ charakterisiert:
- Volume (Menge): Big Data umfasst riesige Datenmengen, die aufgrund der Digitalisierung in verschiedenen Lebensbereichen herkömmliche Speicherkapazitäten übersteigen.
- Velocity (Geschwindigkeit): Daten werden in Echtzeit generiert und aktualisiert, etwa durch Sensoren, soziale Medien und IoT-Geräte, was eine große Herausforderung für die Erfassung und Verarbeitung darstellt.
- Variety (Vielfalt): Big Data kann strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten umfassen, was neue Ansätze für die Verwaltung und Analyse erfordert.
- Veracity (Zuverlässigkeit): Die Qualität und die Zuverlässigkeit von Daten variieren stark, da sie aus unterschiedlichen Quellen stammen. Die Genauigkeit der Daten ist entscheidend, um falsche Ergebnisse zu vermeiden.
- Value (Wert): Ziel der Big-Data-Analyse ist es, aus diesen Daten nützliche Informationen zu extrahieren, Trends zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen, um strategische Vorteile für Unternehmen zu erzielen. Der Wert von Big Data liegt in der Fähigkeit, Wissen zu generieren.
Big Data stellt neue Herausforderungen an traditionelle Datenmanagementtechnologien. Dazu gehören Time-to-Information, Datenheterogenität, Datenqualität und Governance. Bei der Bewältigung dieser Herausforderungen spielen Data Lakes eine entscheidende Rolle.
Ein Data Lake ist ein zentralisiertes, skalierbares Repository für die Speicherung aller Arten von Daten in roher, unverarbeiteter Form. Die Daten in einem Data Lake können strukturiert oder unstrukturiert sein und ohne vorherige Definition einer Struktur oder eines Schemas gespeichert werden. Data Lakes eignen sich daher gut für die Speicherung von Big Data, da sie ein breites Spektrum an Daten auf flexible Weise aufnehmen können. Darüber hinaus werden in Data Lakes häufig Technologien zur Datenspeicherung eingesetzt, die eine hohe Skalierbarkeit, Flexibilität und Kostenkontrolle ermöglichen.
Die Hauptmerkmale von Data Lakes sind:
- Skalierbarkeit: Data Lakes können horizontal wachsen, um große Datenmengen zu verarbeiten.
- Flexibilität: Sie können jede Art von Daten ohne vordefinierte Struktur aufnehmen.
- Fortgeschrittene Analysen: Sie bieten eine solide Grundlage für fortgeschrittene Analysen und maschinelles Lernen.
- Wirtschaftlichkeit: Sie können bei großen Datenmengen günstiger sein als herkömmliche Speichersysteme.
Die Erstellung und Verwaltung eines Data Lake erfordert eine sorgfältige Planung des Datenlebenszyklus. So wird sichergestellt, dass die Daten zugänglich, sicher und konsistent nutzbar sind. Der Datenlebenszyklus umfasst:
- Dateneingabe,
- Datenspeicherung,
- Datenkatalogisierung,
- Datenaufbereitung und -analyse,
- Datenpflege und -bereinigung,
- Data Governance sowie Performance Monitoring und Management.
In einem Data Lake arbeiten verschiedene User mit spezifischen Verantwortlichkeiten und Zugriffsrechten auf die Daten: Data Engineers, Data Scientists, Business Analysts, IT Administrators, Data Consumers, Data Quality Analysts. Data Stewards sind für die Verwaltung, Qualität und Integrität der im Data Lake gespeicherten Daten verantwortlich.
Architekturen für Data Lakes
In den letzten Jahren sind verschiedene Ansätze für Data-Lake-Architekturen entstanden:
- Zentraler Data Lake: Alle Daten werden in einem einzigen Repository gesammelt, was einen umfassenden Überblick ermöglicht, aber mit der Zeit unübersichtlich werden kann.
- Dezentraler Data Lake: Daten werden von verschiedenen Geschäftseinheiten oder Funktionen separat verwaltet, was das Datenmanagement verbessern, aber auch zu Datenduplikaten führen kann.
- Cloud Data Lake: Unternehmen verlagern ihre Data Lakes in Cloud-Dienste wie Amazon S3, Azure Data Lake Storage oder Google Cloud Storage, was Skalierbarkeit, einfache Verwaltung und Zugang zu Cloud-basierten Analysediensten ermöglicht.
- Zonenbasierter Data Lake: Daten werden in Zonen unterteilt, um bestimmte Teile der Daten einfacher verwalten und analysieren zu können, ohne auf den gesamten Data Lake zugreifen zu müssen.
- Semantic Data Lake: Hier wird eine semantische Struktur auf die Daten angewendet, um die Suche und Analyse zu verbessern.
Neben diesen Ansätzen gibt es auch Lambda- und Kappa-Architekturen. Diese Architekturen ermöglichen eine skalierbare und flexible Verwaltung und Analyse großer Datenmengen.
Die Lambda-Architektur wurde entwickelt, um die Herausforderungen der parallelen und getrennten Batch- und Stream-Verarbeitung zu meistern. Diese Architektur ist besonders dann geeignet, wenn sowohl Echtzeit- als auch Batch-Datenströme gleichzeitig verarbeitet werden müssen, und setzt sich aus den folgenden Schichten zusammen:
- Batch Layer: Diese Komponente ist für die retrospektive Batch-Verarbeitung von Daten zuständig und umfasst Prozesse wie Aggregation, Indizierung und Vorbereitung der Daten für die Analyse.
- Speed Layer: Diese Komponente ist für die Echtzeit- oder Streaming-Datenverarbeitung zuständig.
- Serving Layer: Hier werden die von den beiden vorhergehenden Komponenten verarbeiteten Daten den Nutzerinnen und Nutzern über APIs oder direkte Abfragen zur Verfügung gestellt.
- Batch- und Serving-Views: Diese Ansichten stellen aggregierte Versionen der Daten dar. Sie werden regelmäßig aktualisiert, um neue verarbeitete Daten anzuzeigen.
Die Kappa-Architektur ist eine vereinfachte Antwort auf die Lambda-Architektur, die Batch- und Streaming-Verarbeitung in einen einzigen Datenfluss integriert. Der Hauptunterschied zwischen den beiden Architekturen besteht darin, dass Lambda eine strikte Trennung zwischen Batch und Streaming beibehält, während Kappa hauptsächlich auf Streaming setzt und Batch als Ausnahme behandelt. Die Wahl zwischen Lambda und Kappa hängt von den Anforderungen, der Datenkomplexität und der Performance der Anwendung ab.
Data Discovery
Data Lakes sind ideal für die Aufnahme von Rohdaten aus verschiedenen Quellen, aber die Vielfalt und das Volumen der Daten können Data Lakes zu einem komplexen „Datenlabyrinth“ machen. Zu den Herausforderungen bei der Suche nach den richtigen Daten gehören:
- Übermäßige Komplexität: Die Vielfalt der Datenformate und -typen erschwert die Identifizierung spezifischer oder relevanter Daten für die Analyse.
- Datenqualität: Mangelnde Standardisierung und unsaubere Daten können zu falschen Ergebnissen oder einer falschen Nutzung der Daten führen.
- Großes Datenvolumen: Die immense Datenmenge im Data Lake kann den Prozess der Data Discovery und des Datenzugriffs verlangsamen, wenn keine effizienten Systeme implementiert sind.
Um diesen Herausforderungen bei der Datenermittlung zu begegnen, werden fortschrittliche Algorithmen eingesetzt, die Data-Mining und maschinelles Lernen nutzen. Diese Algorithmen identifizieren ähnliche Daten, indem sie auf verschiedene Arten von Ähnlichkeit achten:
- Inhaltsbasierte Ähnlichkeit: Inhaltsbasierte Ähnlichkeitsalgorithmen analysieren Daten anhand bestimmter Merkmale wie Schlüsselwörtern oder Attributen, um ähnliche Daten zu identifizieren. So können beispielsweise ähnliche Dokumente anhand ihres Inhalts gefunden werden.
- Strukturbasierte Ähnlichkeit: Diese Algorithmen untersuchen die Datenstruktur, wie zum Beispiel Datenbankschemata, um ähnliche Daten zu finden, indem sie gemeinsame Muster oder Beziehungen zwischen den Daten identifizieren.
- Benutzungsbasierte Ähnlichkeit: Diese Algorithmen verfolgen die Verwendung der Daten durch die Benutzerinnen und Benutzer. Zudem identifizieren sie ähnliche Daten, die in ähnlichen Kontexten verwendet werden. Beispielsweise können sie erkennen, dass zwei Mitarbeitende im Bereich der Geschäftsanalyse ähnliche Daten für vergleichbare Analysen verwenden und diese Ähnlichkeiten vorschlagen.
Diese Algorithmen tragen dazu bei, die Data Discovery in Data Lakes effizienter zu gestalten. Lösungen, die auf solchen Algorithmen basieren, haben verschiedene Anwendungsfälle:
- Personalisierte Empfehlungen: Nutzerinnen und Nutzer erhalten Empfehlungen für verwandte oder ähnliche Daten, basierend auf ihren Aktivitäten und Bedürfnissen.
- Vereinfachte Suche: Intelligente Suchmaschinen ermöglichen es Usern, Daten in natürlicher Sprache zu finden, und liefern relevante Ergebnisse.
- Verbesserung der Datenqualität: Die Identifizierung ähnlicher Daten kann genutzt werden, um doppelte oder fehlerhafte Daten aufzuspüren und so die Datenqualität insgesamt zu verbessern.
Fazit
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Big Data enorme Möglichkeiten bietet, aber auch komplexe Herausforderungen mit sich bringt. Data Lakes sind für die Verwaltung und Analyse großer Datenmengen von entscheidender Bedeutung und ihre effektive Nutzung erfordert ein Verständnis der zugrunde liegenden Prinzipien und Herausforderungen.
Weitere spannende Themen aus der adesso-Welt findet ihr in unseren bisher erschienenen Blog-Beiträgen.
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