Ein Data Lake ist eine zentrale, skalierbare Speicherumgebung, in der große Mengen unterschiedlicher Datenarten in ihrem ursprünglichen, meist unbearbeiteten Format abgelegt werden. Im Gegensatz zu traditionellen Datenbanken oder Data Warehouses, die strukturierte Daten in festen Schemata speichern, können in einem Data Lake sowohl strukturierte, semi-strukturierte als auch unstrukturierte Daten wie Textdateien, Bilder, Videos, Logdateien oder Sensordaten gespeichert werden.

Kernmerkmale:

• Rohdaten-Speicherung: Daten werden meist im Originalformat abgelegt, ohne vorherige Aufbereitung oder Transformation (Schema-on-Read statt Schema-on-Write).
• Hohe Skalierbarkeit: Data Lakes basieren häufig auf kostengünstigen, verteilten Speichersystemen (z. B. Hadoop HDFS, Cloud-Objektspeicher).
• Flexibler Zugriff: Analytische und maschinelle Lernprozesse können direkt auf den Daten arbeiten, ohne dass sie vorher in ein bestimmtes Format überführt werden müssen.
• Vielfältige Datenquellen: Daten aus verschiedenen Systemen, Applikationen, IoT-Geräten oder Social Media können konsolidiert werden.

Anwendungsbeispiele:

• Big-Data-Analysen
• Künstliche Intelligenz und Machine Learning (z. B. Trainingsdaten für Modelle)
• Datenarchivierung und explorative Datenanalyse
• Unterstützung von Data Science und Business Intelligence

Abgrenzung zum Data Warehouse:

Während Data Warehouses stark strukturierte, bereinigte Daten mit definierten Schemata für konkrete Reporting- und Analysezwecke speichern, erlaubt ein Data Lake ein hohes Maß an Flexibilität und eignet sich besonders für unstrukturierte Daten und komplexe Analyse-Szenarien.

Fazit:

Data Lakes sind eine moderne Grundlage für datengesteuerte Unternehmen, die große, vielfältige Datenbestände speichern und flexibel für unterschiedlichste Analyse- und Machine-Learning-Anwendungen nutzen wollen. Die Herausforderung liegt oft in der Datenverwaltung, Qualitätssicherung und Governance.