Data Lake-Glossar: Ein umfassender Leitfaden zum Verständnis der wichtigsten Konzepte

In der sich ständig weiterentwickelnden Welt von Big Data und Analytics haben sich Data Lakes als bahnbrechende Neuerung erwiesen und die Art und Weise revolutioniert, wie Unternehmen riesige Mengen an Informationen speichern und verarbeiten. Mit dem Aufkommen von Data Lakes geht jedoch auch eine Reihe neuer Begriffe und Konzepte einher, die für Neulinge überfordernd sein können. Um Ihnen dabei zu helfen, sich in dieser spannenden Landschaft zurechtzufinden, haben wir dieses umfassende Glossar zusammengestellt, das klare Erklärungen der wesentlichen Data Lake-Terminologie bietet.

Einführung

Ein Data Lake ist ein zentrales Repository, das große Mengen strukturierter, halbstrukturierter und unstrukturierter Daten in ihrem Rohformat speichert. Im Gegensatz zu herkömmlichen Data Warehouses, bei denen die Daten vor der Speicherung transformiert und strukturiert werden müssen, bieten Data Lakes die Flexibilität, Daten so zu speichern, wie sie sind, und ermöglichen so vielfältige Anwendungsfälle und Analyseansätze.

Data Lakes werden für Unternehmen immer wichtiger, da sie wertvolle Erkenntnisse aus einer größeren Bandbreite von Datenquellen gewinnen möchten, darunter soziale Medien, Sensordaten und Protokolldateien. Durch die Zentralisierung aller Datentypen an einem einzigen Ort können Unternehmen Datensilos aufbrechen, die Datenverarbeitung optimieren und erweiterte Analysen, maschinelles Lernen und andere datengesteuerte Anwendungen ermöglichen.

Mit der Entstehung von Data Lakes sind eine Vielzahl neuer Begriffe und Konzepte hinzugekommen, die für Neulinge auf diesem Gebiet entmutigend sein können. Dieses Glossar soll diese Begriffe entmystifizieren und ein klares Verständnis der grundlegenden Bausteine ​​des Data-Lake-Ökosystems vermitteln.

Core Data Lake-Terminologie

• Datenaufnahme: Der Prozess des Sammelns, Importierens und Ladens von Daten aus verschiedenen Quellen in den Datensee. Die Methoden zur Datenaufnahme können von der Stapelverarbeitung bis zum Echtzeit-Streaming reichen.
• Data Lake-Speicher: Die zugrunde liegende Technologieinfrastruktur, die zum Speichern der aufgenommenen Daten verwendet wird. Zu den gängigen Optionen gehören Objektspeicher (z. B. Amazon S3, Azure Blob Storage) und verteilte Dateisysteme (z. B. Hadoop Distributed File System – HDFS).
• Daten-Lakehouse: Eine moderne Datenarchitektur, die die besten Aspekte von Data Lakes und Data Warehouses kombiniert. Sie ermöglicht die Koexistenz strukturierter und unstrukturierter Daten in derselben Umgebung und bietet Flexibilität und Skalierbarkeit für unterschiedliche Analyse-Workloads.
• Schema beim Lesen: Ein Data-Lake-Ansatz, bei dem das Datenschema nur beim Lesen oder Abfragen der Daten definiert und angewendet wird, nicht während der Aufnahme oder Speicherung. Dieser Ansatz ermöglicht mehr Flexibilität und Agilität bei der Datenverarbeitung.
• Metadaten: Daten über Daten, die Informationen zu Datenstruktur, Herkunft, Qualität und anderen relevanten Attributen liefern. Metadaten sind für die Datenermittlung, -verwaltung und -kontrolle von entscheidender Bedeutung.
• Datenkatalog: Ein zentrales Repository zum Speichern, Organisieren und Verwalten von Metadaten, das es Benutzern erleichtert, die im Data Lake verfügbaren Daten zu entdecken und zu verstehen.
• Datenamt: Die Reihe an Richtlinien, Prozessen und Standards, die Datenqualität, Sicherheit, Compliance und ethische Nutzung innerhalb der Data-Lake-Umgebung gewährleisten.
• Datenherkunft: Die Möglichkeit, den gesamten Verlauf der Daten zu verfolgen und zu visualisieren, von ihrem Ursprung über verschiedene Transformationen und Bewegungen innerhalb des Datensees. Dies ist für die Datenprüfung, Fehlerbehebung und Compliance-Zwecke von entscheidender Bedeutung.
• Data Lake-Analyse: Die Tools, Techniken und Prozesse, die zum Analysieren und Ableiten von Erkenntnissen aus den riesigen Datenmengen verwendet werden, die im Datensee gespeichert sind.
• Data Lake-Abfrage-Engines: Spezialsoftware zum effizienten Abfragen und Analysieren von Daten, die in verschiedenen Formaten im Data Lake gespeichert sind. Beispiele hierfür sind Presto, Trino (früher PrestoSQL) und Apache Spark.
• ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden): Der traditionelle Datenintegrationsprozess, bei dem Daten aus Quellsystemen extrahiert, in ein strukturiertes Format umgewandelt und dann in ein Data Warehouse geladen werden.
• ELT (Extrahieren, Laden, Transformieren): Ein alternativer Datenintegrationsansatz, bei dem Daten aus Quellsystemen extrahiert, im Rohformat direkt in den Datensee geladen und dann bei Bedarf für die Analyse transformiert werden. Dies wird aufgrund ihrer Schema-on-Read-Natur häufig für Datenseen bevorzugt.
• Datensumpf: Ein Begriff, der einen schlecht verwalteten Datensee beschreibt, der aufgrund fehlender Organisation, Metadaten und Governance schwer zu verwenden ist.
• Seehaus-Architektur: Eine moderne Datenarchitektur, die die Flexibilität und Skalierbarkeit von Data Lakes mit den Datenverwaltungs- und ACID-Transaktionsfunktionen (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) von Data Warehouses kombiniert.

Erweiterte Data Lake-Konzepte

• Datennetz: Eine dezentrale Datenarchitektur, die den Domänenbesitz betont und Daten als Produkt behandelt, sodass Teams ihre Daten unabhängig verwalten und teilen können.
• Datenstruktur: Eine Architektur, die eine einheitliche Ansicht und Zugriff auf Daten über mehrere Datenquellen, Anwendungen und Umgebungen hinweg bietet und so eine nahtlose Datenintegration und -verwaltung ermöglicht.
• Datenvirtualisierung: Eine Technik, die es Benutzern ermöglicht, auf Daten aus verschiedenen Quellen zuzugreifen und diese abzufragen, ohne die Daten physisch zu replizieren oder zu verschieben.
• Deltasee: Eine Open-Source-Speicherschicht, die Datenseen Zuverlässigkeit und Leistung verleiht. Delta Lake bietet ACID-Transaktionen, skalierbare Metadatenverwaltung und einheitliche Batch- und Streaming-Datenverarbeitung.
• Eisberg: Ein offenes Tabellenformat für riesige analytische Datensätze. Iceberg fügt Ihrem Datensee Tabellen und SQL hinzu und behält dabei die Kompatibilität mit all Ihren vorhandenen Systemen bei.

Fazit

Dieses Glossar bietet einen umfassenden Überblick über die wichtigsten Begriffe und Konzepte im Zusammenhang mit Data Lakes. Wenn Sie diese Terminologie verstehen, sind Sie gut gerüstet, um sich in der Data Lake-Landschaft zurechtzufinden, ihre Funktionen effektiv zu nutzen und das volle Potenzial Ihrer Datenbestände auszuschöpfen.