DAllgemein

Data Lake

Speicher für Rohdaten (strukturiert & unstrukturiert) in großem Umfang.

Ein Data Lake ist ein zentraler Speicher, in dem Unternehmen sehr große Mengen an Rohdaten – strukturiert, semi-strukturiert und unstrukturiert – in ihrem ursprünglichen Format ablegen. Anders als beim klassischen Data Warehouse werden Daten nicht vorab stark modelliert, sondern „as-is“ gesammelt, um sie später flexibel für Analysen, Reporting oder KI-Anwendungen nutzbar zu machen.

Was bedeutet „Data Lake“ konkret?

„Lake“ ist eine Metapher: Wie in einem See fließen Daten aus vielen Quellen zusammen (z. B. ERP, CRM, Webtracking, Maschinen, E-Mails, PDFs). Der Data Lake speichert sie kosteneffizient und skalierbar – häufig in der Cloud – und bewahrt auch Dateitypen, die in relationalen Datenbanken schwer unterzubringen sind (z. B. Logfiles, Bilder, Audio, Dokumente).

Wie funktioniert ein Data Lake? (vereinfacht in 5 Schritten)

  • 1) Daten einsammeln (Ingestion): Daten werden per Schnittstellen/Exporten aus Systemen und Tools übernommen – als Batch (z. B. täglich) oder in Echtzeit (Streams).
  • 2) Rohdaten speichern: Die Daten landen unverändert im „Raw“-Bereich. So bleibt die Originalquelle nachvollziehbar.
  • 3) Struktur & Qualität ergänzen: Metadaten (Herkunft, Zeitstempel, Verantwortliche) und Datenregeln werden ergänzt. Ohne das entsteht schnell ein „Data Swamp“ (Datensumpf).
  • 4) Aufbereiten für Nutzung: Für konkrete Zwecke werden Daten bereinigt, vereinheitlicht und in nutzbare Schichten geschrieben (z. B. „Clean“/„Curated“).
  • 5) Analysieren & bereitstellen: BI-Tools, SQL-Engines oder KI-Workflows greifen auf kuratierte Daten zu – z. B. für Dashboards oder Automatisierungen.

Wofür brauchen KMU einen Data Lake?

Für viele KMU ist ein Data Lake dann sinnvoll, wenn Daten in Silos stecken oder wenn neben Tabellen auch Dokumente, Logs und andere unstrukturierte Inhalte ausgewertet werden sollen. Beispiele:

  • 360°-Kundensicht: CRM-Daten + Shop-Daten + Support-Tickets + Newsletter-Interaktionen in einem Speicher, um Churn-Risiken oder Cross-Selling zu erkennen.
  • Operations & Produktion: Maschinensensordaten + Wartungsprotokolle + Qualitätsdaten, um Stillstände zu reduzieren.
  • KI-Use-Cases: Dokumente (Anleitungen, Angebote, Verträge) können als Wissensbasis für RAG (Retrieval-Augmented Generation) dienen, oft mit Embeddings und einer Vektordatenbank (Vector Database).

Data Lake vs. Data Warehouse – der wichtigste Unterschied

Im Data Warehouse werden Daten meist vor dem Laden stark strukturiert („schema-on-write“). Im Data Lake werden Daten erst bei der Nutzung strukturiert („schema-on-read“). Für KMU heißt das: Der Data Lake ist flexibler und günstiger für vielfältige Datenarten, erfordert aber mehr Disziplin bei Governance, Zugriffsrechten und Datenqualität.

Worauf sollten Geschäftsführer achten?

  • Klare Ziele: Starten Sie mit 1–2 messbaren Use Cases (z. B. Umsatzreporting + Support-Analyse), statt „alles sammeln“.
  • Governance & Datenschutz: Rollen, Berechtigungen, Aufbewahrung und DSGVO-konforme Verarbeitung (z. B. PII trennen, Löschkonzepte).
  • Metadaten & Datenkatalog: Ohne Dokumentation finden Teams Daten nicht wieder – der Nutzen verpufft.
  • Kostenkontrolle: Speicher ist günstig, aber Abfragen/Compute können teuer werden, wenn Daten ungeordnet liegen.

Richtig umgesetzt ist ein Data Lake für KMU ein pragmatischer „Datendrehpunkt“: Er senkt Integrationsaufwand, schafft eine Grundlage für verlässliche Reports und macht moderne KI-Anwendungen möglich – ohne dass Sie dafür zwingend ein eigenes Data-Science-Team aufbauen müssen.