Plattform für den Data Lake
Navigieren auf dem Datensee
Eine Methode zur Verwaltung großer Datenmengen ist das Anlegen eines Data Lakes. Dort liegen Rohdaten in ihrem ursprünglichen Format ab, statt sich auf verschiedene Silos im Unternehmen zu verteilen. Mit speziellen Plattformen für das Datenmanagement lassen sich diese Informationspools analysieren und der Umgang mit ihnen automatisieren. Viele Aufgaben der IT-Sicherheit und Compliance gehen so leichter von der Hand.
Bild: © NicoElNino / Fotolia.comImmer mehr Unternehmen gehen dazu über, ihre stetig wachsenden Datenvolumen in großen Data Lakes abzulegen. Darin werden Rohdaten in ihrem Ausgangsformat gespeichert und erst abgerufen sowie in ein anderes Format umgewandelt, wenn sie tatsächlich benötigt werden. Dabei verfügt jedes Datenelement über ein einzigartiges Merkmal und ist durch einen Satz von Metadaten gekennzeichnet. Dieses Speicherkonzept bietet u.a. den Vorteil, dass es sich um eine flache Architektur handelt. In einem Data Warehouse, in dem Daten hierarchisch in Files und Folders abgespeichert werden, handelt es sich beim Data Lake um eine flache Architektur. Dadurch kann dieser eine nahezu unbegrenzte Menge an Informationen aufnehmen. Zudem lassen sich logische Zusammenhänge zwischen den Daten untereinander schneller erkennen und nutzen. Dies beschleunigt die Analyse großer Datenmengen deutlich.
Günstige Lagerkosten
Darüber hinaus ist im Data Lake die Aufbewahrung der Daten verglichen mit einem Data Warehouse kostengünstiger. Zudem können Data Lakes dazu beitragen, Informationssilos in Unternehmen aufzubrechen und über alle Abteilungen hinweg einen großen, einheitlichen Daten-Pool zur Verfügung zu stellen. So lassen sich Aufgaben auf dem Feld Business Analytics und Data Mining leichter umsetzen.
Automatisiert und orchestriert
Die daraus gewonnenen Erkenntnise sollen helfen, das Unternehmen strategisch auszurichten, Betriebskosten zu senken, den Kundenservice zu verbessern und Risiken zu minimieren - so erwarten es Datenexperten. Doch gerade im Hinblick auf neue Compliance-Vorschriften wie die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) steigen die Anforderungen an den Umgang mit Data Lakes, der tendenziell zunehmend automatisiert und effizient orchestriert werden soll. Erschwert wird das, wenn die gespeicherten Informationen in einer heterogenen Infrastruktur bestehend aus On-premises-Systemen und öffentlichen sowie privaten Cloud-Instanzen verflochten sind.
Management-Plattform
Auf dem Markt verfügbare spezielle Datenmanagement-Plattformen helfen Anwender dabei, anfallende Daten - insbesondere auch unstrukturierte Daten - über Unternehmensbereiche hinweg zu analysieren, zu kennzeichnen und zu indexieren. In Bezug auf die DSGVO können Firmen mit solchen Plattformen zum Beispiel Kundennamen, E-Mail-Adressen, Anschriften, Telefonnummern oder Statuskommentare schnell und automatisiert auffinden sowie bereitstellen. Das funktioniert unabhängig vom Speicherort, also in lokalen On-premises-Systemen und angebundener Cloud-Infrastrukturen. Auf diese Weise können Informationen selbst in flachen Data-Lake-Architekturen lokalisiert werden.
Single-Source-of-Truth
Die Plattformen können auch für die Übertragung von Daten aus Rechenzentren in die Cloud und zurück sowie zwischen verschiedenen Cloud-Plattformen sorgen. Auch lassen sich Datenmanagement-Prozesse wie Backup, Recovery und Archivierung vergleichsweise einfach abwickeln und automatisieren. Im Sinne einer Single-Source-of-Truth stehen so die Daten eines Unternehmens einheitlich für Auswertungen zur Verfügung. Zudem lassen sich die Daten auf Applikationsebene vor Hacker-Angriffen durch Ransomware und andere Malware schützen. Ist ein Angreifer dennoch durchgekommen, helfen die Plattformen beim Disaster Recovery.
Fazit
Mit dem Einrichten eines Data Lakes lässt sich die im Rahmen der Digitalisierung anfallende Datenflut besser bewältigen. Unternehmen können damit eine Silo-basierte Datenhaltung auflösen. Datenmanagement-Lösungen helfen dabei, selbst große Datensammlungen zu analysieren. Solche Lösungen bieten Funktionen rund um Backup, Recovery und Archivierung, zuweilen auch mit Automatisierungswerkzeugen. Mit einem nach dem Single-Source-of-Truth-Prinzip vorgehaltenen Datenpool lassen sich zudem unterschiedliche Datenschutzbestimmungen wie die DSGVO einfacher einhalten. n Area VP EMA Central und Geschäftsführer der Commvault Systems GmbH.
Eine Methode zur Verwaltung großer Datenmengen ist das Anlegen eines Data Lakes. Dort liegen Rohdaten in ihrem ursprünglichen Format ab, statt sich auf verschiedene Silos im Unternehmen zu verteilen. Mit speziellen Plattformen für das Datenmanagement lassen sich diese Informationspools analysieren und der Umgang mit ihnen automatisieren. Viele Aufgaben der IT-Sicherheit und Compliance gehen so leichter von der Hand.
Bild: © NicoElNino / Fotolia.comImmer mehr Unternehmen gehen dazu über, ihre stetig wachsenden Datenvolumen in großen Data Lakes abzulegen. Darin werden Rohdaten in ihrem Ausgangsformat gespeichert und erst abgerufen sowie in ein anderes Format umgewandelt, wenn sie tatsächlich benötigt werden. Dabei verfügt jedes Datenelement über ein einzigartiges Merkmal und ist durch einen Satz von Metadaten gekennzeichnet. Dieses Speicherkonzept bietet u.a. den Vorteil, dass es sich um eine flache Architektur handelt. In einem Data Warehouse, in dem Daten hierarchisch in Files und Folders abgespeichert werden, handelt es sich beim Data Lake um eine flache Architektur. Dadurch kann dieser eine nahezu unbegrenzte Menge an Informationen aufnehmen. Zudem lassen sich logische Zusammenhänge zwischen den Daten untereinander schneller erkennen und nutzen. Dies beschleunigt die Analyse großer Datenmengen deutlich.
Commvault Systems Gmbh
Dieser Artikel erschien in IT&Production Oktober 2018 - 08.10.18.Für weitere Artikel besuchen Sie www.it-production.com
