Wohin mit all den Daten? Eine Frage, die sich viele Unternehmen aus der Industrie und anderen Branchen stellen. Denn in Zeiten von IoT-Lösungen sammelt so ziemlich jedes Gerät und jede Maschine Daten. Aber auch Wettbewerbsanalysen der Marketing-Abteilung oder Kundenbefragungen Ihres Vertriebs liefern Daten, die anschließend gespeichert werden müssen. Die externe Festplatte stößt da naturgemäß schnell an ihre Grenzen. Mit dem Data Warehouse und dem Data Lake gibt es daher zwei Optionen für das Datenmanagement, die wir Ihnen gerne näher vorstellen möchten.
Datenmanagement bedeutet, dass Sie Daten sicher speichern und zur weiteren Verwertung zugänglich machen. Denn nur Daten, die von Ihren Mitarbeitenden abgerufen und analysiert werden können, haben einen Nutzen – etwa als Fundament für unternehmerische Entscheidungen. Werden nachgelagerte Systeme mit den Daten versorgt, spricht man in diesem Zusammenhang auch von Datenversorgung.
Egal, ob Sie Maschinen produzieren, Versicherungen verkaufen oder Vorstand eines Pharmakonzerns sind: Das Datenmanagement entscheidet maßgeblich über den Erfolg Ihres Unternehmens. Denn erst Daten zeigen Ihnen, wie effizient die Fertigung ist, welche Sorgen Ihre Versicherten haben oder ob sich die neue Kosmetikserie wirklich zum erhofften Verkaufsschlager entwickelt. Daten können aber nicht nur bei der Strategieentwicklung oder Analyse des Vertriebs dienen. Sie sind auch selbst wertvoll und können per Datenmonetarisierung zu Geld gemacht werden. Entsprechend wichtig ist ein sorgfältiger Umgang mit Ihren Daten mithilfe eines modernen Datenmanagements.
Es existieren verschiedene Varianten des Datenmanagements. Neben dem klassischen Data Warehouse hat sich mit dem Data Lake eine Alternative etabliert. Auch eine Mischform aus den beiden Variationen ist eine Option für das Datenmanagement. Jede dieser Varianten hat ihre speziellen Eigenschaften, die wir nun näher beleuchten.
Warehouse bedeutet übersetzt Warenlager. Und dieses Bild ist durchaus zutreffend. Denn im Data Warehouse werden Daten wie in einer echten Lagerhalle gesammelt, einsortiert und zur weiteren Verwendung aufbereitet. Und genau wie ein Lager für Möbel oder Bekleidung verfügt auch das Data Warehouse über eine Struktur, in der die Daten übersichtlich gespeichert werden. Basis ist hier eine digitale Plattform, die verschiedene Technologien und Komponenten vereint, um das Datenmanagement möglichst effizient zu gestalten. Ziel ist es, dass Ihr Team Daten über die Plattform möglichst schnell und exakt identifizieren kann. Die Suche nach der Nadel im Heuhaufen wird damit überflüssig.
Im Data Warehouse werden also Daten gespeichert und für die weitere Verwendung übersichtlich strukturiert. Dieser Prozess nennt sich Data Warehousing und wird in verschiedene Schritte gegliedert:
Über diesen Prozess werden also einfache Rohdaten in verwertbare Informationen umgewandelt. Die Idee hinter dem Data Warehouse wurde übrigens bereits in den 80er-Jahren entwickelt, als zum ersten Mal digitale Daten in größerem Umfang generiert wurden.
Dank Technologien wie KI, Machine Learning und dem Internet of Things ist der Bedarf an modernen Data-Warehouse-Lösungen stetig gestiegen. Data Warehousing hat sich dabei branchenübergreifend etabliert. Im Gesundheitssektor etwa werden Patientenakten auf einer Data-Warehouse-Plattform gespeichert. Das gleiche gilt für Kundendaten im Einzelhandel oder im Finanzsektor. Eigentlich existiert kaum ein Wirtschaftszweig, in dem Unternehmen nicht auf Data-Warehouse-Lösungen setzen.
All diese Vorteile haben aber einen Preis. Denn die Pflege des Data Warehouse ist aufwendig. Auch eventuelle Änderungen an den einzelnen Datentypen oder Datenquellen sind ein komplexes Unterfangen. Wenn die Data-Warehouse-Lösung einen echten Mehrwehrt bieten soll, brauchen Sie also entweder eine große und kompetente IT-Abteilung oder externe Unterstützung.
Gerade große Mittelständler und Konzerne müssen mit enormen Datenmengen umgehen. Nicht immer können diese Daten sofort analysiert, verwendet oder monetarisiert werden. Verlieren möchte man die Daten aber auch nicht. Die Lösung für dieses Problem nennt sich Data Lake. Hier werden große Datenmengen zunächst unstrukturiert gesammelt. Es handelt sich also um Rohdaten, die in ihrer aktuellen Form noch keine verwertbaren Informationen enthalten.
Wie ein richtiger See kann auch der Data Lake aus verschiedenen Quellen gespeist werden. Strukturiert, analysiert oder umformatiert werden die Daten im Unterschied zum Data Warehouse aber erst, wenn sie tatsächlich genutzt werden sollen – beispielsweise für Prognosen oder Marktanalysen. Der Data Lake ist also ein wenig wie eine Schublade, in der Batterien, Korkenzieher und andere Utensilien in der Hoffnung gesammelt werden, dass man sie irgendwann doch einmal benötigt. Allerdings ist die virtuelle Schublade des Data Lakes wirklich riesig und kann entsprechend große Datenmengen aufnehmen.
Der Data Lake ist für all jene Unternehmen interessant, die ständig einen großen Strom an Daten erzeugen. Beispiele sind Maschinenbauer, die IoT-Lösungen nutzen oder große Krankenkassen, die die Daten von Millionen Kunden verwalten müssen.
Genau wie das Data Warehouse hat auch der Data Lake Nachteile. Gehen Sie gerne angeln? Dann haben Sie sicherlich schon die Erfahrung gemacht, dass nicht immer genau der Fisch anbeißt, den Sie gerne verspeisen würden. Ganz ähnlich verhält es sich mit dem Data Lake. Die Suche nach den korrekten Daten ist sehr aufwendig und kann eine Menge Ressourcen binden. Damit sich der See nicht zum Sumpf entwickelt, ist also eine entsprechende Pflege nötig. Eine Pflege, die meist nur mit einem externen Partner zu bewältigen ist.
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Ein relativ neues Konzept für das Datenmanagement und die Datenversorgung ist das Data-Lake-House. Hier werden Eigenschaften des Data Warehouse mit Funktionen des Data Lakes in einer Lösung vereint. Strukturierte Daten können dabei ebenso gespeichert und verwaltet werden wie semistrukturierte oder völlig unstrukturierte. Im Data-Lake-House sind SQL-Analysen möglich und können mit Tools für das Maschinelle Lernen kombiniert werden. Der entscheidende Vorteil liegt also darin, dass auch unstrukturierte Daten so aufbereitet werden können, dass sie für Business-Intelligence-Tools brauchbar sind. Aktuell wird das Data-Lake-House von immer mehr Unternehmen entdeckt, die die Vorteile dieser Lösung erkennen.
Wer bisher die Vorteile des Data Warehouse und des Data Lakes vereinen wollte, musste die beiden Lösungen parallel betreiben. Das ist allerdings kaum praktikabel, da Sie so verschiedene Technologien und Tools nutzen, überwachen und weiterentwickeln müssen. Diese Komplexität erhöht auch das Risiko für Fehler und natürlich auch die Kosten. Das Data-Lake-House ist daher tatsächlich eine clevere Lösung für Unternehmen, die mit großen Datenmengen umgehen müssen oder die Datenmonetarisierung vorantreiben wollen. Aber: Auch diese Lösung ist nichts, was Ihre IT-Abteilung mal eben so nebenbei aufbauen und verwalten kann. Um das volle Potenzial der Lösung zu heben, brauchen Sie jede Menge Erfahrung und ganz verschiedene fachliche Kompetenzen. Genau aus diesem Grund begleiten wir Unternehmen jeder Größe und Branche bei dem Aufbau eines Datenmanagements, das Ihnen tatsächlich den entscheidenden Vorteil im Wettbewerb verschafft. Gerne legen wir auch für Ihr Unternehmen das digitale Fundament für die Datenversorgung!
