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Cloud-Data-Lakes: mehr als ein Datenspeicher, ein Gehirn für Ihre Daten
Die weltweiten Investitionen in Data Lakes haben sich in weniger als zwei Jahren mehr als verdoppelt und laut einer Studie von Scoop Market Research von 13,7 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 auf über 25 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 gestiegen . Der Grund für dieses beschleunigte Wachstum liegt nicht in Hype , sondern in einer praktischen Beobachtung: Die Daten sind bereits vorhanden – in ERP-Systemen, CRM-Systemen, Sensoren, Tabellenkalkulationen und Betriebshistorien –, aber sie sind nach wie vor nicht mit Business Intelligence verknüpft.
Während viele Unternehmen weiterhin mit Datensilos, Datenredundanz, geringer Datenqualität und dem Zeitaufwand für die Informationsbeschaffung zu kämpfen haben, bauen andere eine einheitliche, flexible und skalierbare Umgebung : den Data Lake . Dabei geht es nicht darum, mehr Daten zu speichern, sondern darum, besser darauf zuzugreifen; darum, ein unstrukturiertes Datenvolumen in einen nutzbaren Datenfluss zu verwandeln – und dies natürlich sicher, schnell und mit nativer Integration in die Tools, die das Geschäft vorantreiben.
In diesem Artikel zeigen wir, warum der Data Lake kein Trend mehr ist, sondern zu einer kritischen Infrastruktur für alle geworden ist, die Daten wirklich für fundierte Entscheidungen nutzen wollen.
Sollen wir gehen?
Heutzutage leiden nur noch wenige Unternehmen unter Datenmangel. Die eigentliche Herausforderung besteht darin, diese Informationen schnell und sicher und sie dorthin zu lenken, wo sie Wertschöpfung generieren. Genau hier setzt der Data Lake : eine Umgebung, die Rohdaten aus verschiedenen Quellen und Formaten zentralisiert und sie für Analyse, Integration und Automatisierung zugänglich macht – ohne von Anfang an eine starre Struktur zu erfordern.
Laut 451 Research haben bereits 52 % der Unternehmen ihre unstrukturierten Daten in Data Lakes , um mehr Flexibilität und Integration zwischen Systemen und Analysen zu erreichen. Dies zeigt, dass die Nutzung dieses Modells für diejenigen, die schnell und in Echtzeit auf immer vielfältigere Daten reagieren müssen, bereits Realität ist.
Doch was genau unterscheidet einen Data Lake von anderen traditionellen Strukturen? Und wann wird er von einer rein technischen Möglichkeit zu einem strategischen Ansatz?
2.1. Welche Änderungen ergeben sich im Hinblick auf das Data Warehouse?
Das Data Warehouse entstand mit einem klaren Ziel: die Zentralisierung strukturierter Daten für wiederkehrende und historische Analysen. Es ist robust, zuverlässig und funktioniert in vorhersehbaren Szenarien hervorragend, vorausgesetzt, die Daten sind vor der Eingabe in das System sauber, standardisiert und organisiert . Dieser Ansatz wird als Schema-on-Write .
Der Data Lake hingegen entstand aus der Notwendigkeit, mit der heutigen Komplexität umzugehen: vielfältige Datenquellen, unterschiedliche Formate und sich ständig ändernde Fragestellungen des Unternehmens. Er ermöglicht die Speicherung von Daten im Rohformat und deren Strukturierung erst bei Bedarf – ein Ansatz, der als Schema-on-Read .
Diese Logik macht den Data Lake besser geeignet, um neue Zusammenhänge zu erforschen, zu testen und Technologien wie KI, Automatisierung und Echtzeitanalysen zu integrieren
2.2. Wann ist es sinnvoll, einen Data Lake in Betracht zu ziehen?
Der Vergleich mit einem Data Warehouse macht es deutlich: Ein Data Lake ist ideal für Umgebungen, in denen Datenvolumen, -vielfalt und -geschwindigkeit stetig zunehmen . Und dieses Szenario ist für viele Unternehmen bereits Realität.
Wenn Ihre Organisation mit mehreren Datenquellen arbeitet (wie ERP-Systemen, CRMs, Sensoren, Tabellenkalkulationen und APIs) und diese Informationen schnell abgleichen muss, ist ein Data Lake keine rein technische Option mehr, sondern eine strategische Notwendigkeit .
Er ist besonders nützlich, wenn:
- Die Daten treffen in unterschiedlichen Formaten ein, nicht immer strukturiert;
- Die Geschäftsbereiche benötigen mehr Autonomie und Geschwindigkeit bei der Analyse;
- KI-, BI- oder Automatisierungsprojekte stehen zwar auf dem Plan, aber das aktuelle Modell ist dieser Aufgabe nicht gewachsen.
In solchen Situationen ermöglicht ein Data Lake dem Unternehmen, voranzukommen, für jede neue Anwendung
alles neu modellieren zu müssen Da Daten keinem festen Muster mehr folgen und die tatsächliche Komplexität des Geschäfts widerspiegeln, erweist sich der Data Lake nicht nur als nützlich, sondern als unverzichtbar. Er ordnet zuvor verstreute Daten, gibt dem Datenvolumen Kontext und wandelt Vielfalt in Wert um.
Doch diese Architektur allein genügt nicht. Damit der Data Lake sein Potenzial hinsichtlich Skalierbarkeit, Leistung und Sicherheit voll ausschöpfen kann, ist mehr als nur die Struktur erforderlich : die richtige Umgebung wird benötigt. An diesem Punkt ist die Wahl der Cloud keine Frage der Bequemlichkeit mehr, sondern eine strategische Entscheidung. Warum?
Es genügt nicht, ein modernes Datenrepository zu schaffen, wenn es an eine Infrastruktur gebunden ist, die zu schnell altert. Die Logik eines Data Lakes basiert auf kontinuierlichem Wachstum, vielfältigen Datenquellen und Echtzeitanalysen. Dies erfordert eine Umgebung, die mit dieser Dynamik Schritt hält .
Rechenzentren aufrechtzuerhalten, führt zu erstickenden Innovationen aufgrund physischer Grenzen, unvorhersehbaren Kosten und unflexiblen Abläufen. In der Cloud hingegen findet Data Lake reibungsloses , die agile Integration neuer Technologien und die Gewährleistung von Sicherheit von Anfang an .
In dieser Kombination aus Freiheit und Kontrolle liegt die Stärke der Cloud. Und zwar nicht nur als technische Umgebung, sondern auch als Wegbereiter für eine neue Art der Datennutzung, wie wir im Folgenden sehen werden.
3.1. Reale technische und betriebliche Vorteile
Die Einführung eines Data Lakes bedeutet nicht nur die Übertragung von Dateien in eine andere Umgebung, sondern ein grundlegendes Umdenken in Bezug auf Datenspeicherung, -verarbeitung und -zugriff. Es handelt sich um eine strukturelle Veränderung, die technische Engpässe beseitigt und Raum für schnellere, stärker auf das Geschäft ausgerichtete Entscheidungen schafft.
Konkret bedeutet dies:
- Skalierbarkeit nach Bedarf : Ihre Infrastruktur wächst mit dem Datenvolumen und der Komplexität der Daten, ohne dass eine ständige Neukonfiguration oder hohe Investitionen in lokale Server erforderlich sind;
- Resilienz und Kontinuität : Dank automatischer Replikation, Fehlertoleranz und Datensicherung werden die Risiken von Ausfallzeiten und Datenverlust minimiert;
- Reduzierter IT-Arbeitsaufwand : Die Abläufe werden flüssiger, und das technische Team kann sich auf die Weiterentwicklung der Umgebung konzentrieren, anstatt nur die Grundlagen zu warten.
Wenig überraschend laut Dataversity bereits über 60 % der Unternehmensdaten in der Cloud . Dies stärkt die Integration der Datenquellen, die Datenkonsistenz und die Daten-Governance. Der Data Lake wird so zu einer dynamischen Infrastruktur, die sich mit dem Unternehmen weiterentwickelt.
3.2. Bereit für das KI-, BI- und Automatisierungs-Ökosystem
Die Cloud bietet weit mehr als nur Speicherplatz. Sie stellt vorgefertigte Serviceebenen , die die Aktivierung von Daten durch KI-Plattformen, BI-Tools und automatisierte Systemintegrationsprozesse ermöglichen . Dadurch werden
Zeitaufwand und Komplexität für die Projektumsetzung drastisch reduziert. Und das ist kein Zufall: Qlik -Umfrage haben 94 % der Unternehmen ihre Investitionen in KI erhöht , aber nur 21 % konnten diese Initiativen erfolgreich in die Praxis umsetzen. Dies verdeutlicht einen entscheidenden Punkt : Der Engpass liegt nicht im Mangel an Tools, sondern in der Datenarchitektur. Ohne Datenzirkulation kann keine Intelligenz entstehen.
In der Cloud wird der Data Lake vom komplexen Datensilo zur Plattform für kontinuierliche Aktivierung . KI, BI und Automatisierung sind nicht mehr von der IT abhängig und reagieren direkt auf Geschäftsanforderungen.
Durch die Kombination von technischer Flexibilität und intelligenten Verbindungen verwandelt die Cloud den Data Lake in etwas viel Größeres als ein Repository: Sie wird zu einem Aktivierungszentrum für ständig wechselnde Daten. Doch Potenzial kann nicht isoliert ausgeschöpft werden. soliden Kriterien und einer zukunftsorientierten Vision zu strukturieren .
Genau das untersuchen wir im Folgenden: Wie man einen -Data-Lake , der nicht nur funktioniert, sondern auch mit der Geschwindigkeit der sich wandelnden Geschäftsfragen Schritt hält.
Jenseits der Technologie beginnt der Aufbau eines Data Lakes mit einer einfachen Frage: Was will Ihr Unternehmen mit den Daten erreichen? Ohne diese Klarheit besteht die Gefahr, lediglich ein weiteres Datenrepository anstatt einer intelligenten Informationsquelle zu schaffen.
Die Strukturierung eines Data Lakes in der Cloud erfordert zwar Visionen, aber auch praktische Entscheidungen: zu Datenquellen, Zugriff, Governance und Wachstum. Der Schlüssel liegt daher weniger in der Anwendung vorgefertigter Formeln, sondern vielmehr in der Schaffung einer Grundlage, die sich mit dem Unternehmen weiterentwickelt.
Sprechen wir also darüber, was wirklich zählt, um das Projekt von Anfang an in einen echten Mehrwert zu verwandeln.
4.1. Grundlegende Implementierungsschritte
Die Implementierung eines Data Lakes in der Cloud ist kein reines IT-Projekt, sondern eine strategische Entscheidung, die eine solide Grundlage . Alles beginnt mit der Erfassung der Datenquellen und -typen – strukturiert oder unstrukturiert – und der klaren Definition, wie diese Daten extrahiert, organisiert und zur Nutzung bereitgestellt werden.
Zu den wichtigsten Schritten in diesem Prozess gehören:
- Dateninventarisierung und Nutzungsziele : Verständnis nicht nur darüber, wo die Daten gespeichert sind, sondern auch darüber, wie sie genutzt werden, von wem und wie oft;
- Aufbau von Datenaufnahme- und Katalogisierungspipelines : Sicherstellen, dass Daten reibungslos mit klar definierten Metadaten, Versionierung und Kontext Data Lake
- Strukturierung von Zugriffsebenen und Sicherheitsmechanismen : Entwicklung von Richtlinien, die Schutz mit Benutzerautonomie verbinden und von Anfang an auf Skalierbarkeit ausgelegt sind.
Mit anderen Worten: Es geht nicht nur darum, Daten zu bewegen, sondern darum, sie so aufzubereiten , dass sie vom ersten Erkenntnisgewinn .
Datenwachstum ist unvermeidlich, kontrolliertes Wachstum hingegen eine bewusste Entscheidung. Ohne Planung selbst der beste Data Lake zu einem neuen Engpass werden, mit einem Datenüberschuss und geringem Nutzen. Skalierbarkeit und Governance basieren auf drei Grundprinzipien:
- Elastische und verteilte Architektur : die unterschiedliche Datentypen und -mengen ohne ständige Umstrukturierung aufnehmen kann;
- Automatisierte Governance : mit klaren Regeln für Klassifizierung, Aufbewahrung und Zugriff basierend auf Profilen und Projekten, nicht auf Datensilos;
- Native Transparenz und Rückverfolgbarkeit : in Echtzeit zu wissen, worauf zugegriffen wird, von wem und mit welchen betrieblichen Auswirkungen.
Diese Kombination macht den Data Lake zu einer soliden und nachhaltigen Grundlage , die mit den analytischen Ambitionen des Unternehmens mitwachsen kann.
Sie müssen aber nicht alles von Grund auf neu entwickeln und diesen Weg auch nicht allein gehen. Plattformen, die bereits für diese Komplexität ausgelegt sind, können – wie wir später sehen werden – den Prozess beschleunigen, Fallstricke vermeiden und sicherstellen, dass der Data Lake von Anfang an Mehrwert bietet. Lesen Sie weiter!
Bisher haben wir Konzepte und die ideale Strukturierung cloudbasierter Data Lakes , wie wir all dies in die Praxis umsetzen und warum die Wahl unserer Plattform der entscheidende Schritt sein kann, um Theorie von Anfang an in Ergebnisse zu verwandeln.
bei Skyone sind überzeugt, dass Wert durch Handeln und nicht durch Komplexität entsteht. Deshalb konzentrieren sich unsere Lösungen, wie beispielsweise Skyone Studio, auf ein einziges Ziel: die Aktivierung alter und neuer Daten in einer sofort einsatzbereiten Analyseumgebung , die skalierbar ist, ohne dass Kontrolle und Sicherheit verloren gehen.
5.1. Data Lake mit integrierter Intelligenz: Skyone Studio
Statische Speicherung reicht nicht mehr aus. Deshalb verwandelt Skyone Studio Data Lake in eine dynamische Plattform mit automatisierten
Pipelines So ermöglichen wir ein neues Tempo für Data Intelligence: Die IT fungiert als Katalysator, und die Fachbereiche erzielen Ergebnisse mit größerer Autonomie, Agilität und Sicherheit.
Der entscheidende Unterschied liegt in der praktischen Skyone bauen Sie nicht einfach nur einen Data Lake sondern schaffen eine intelligente, agile und sichere Umgebung, die mit Ihrem Unternehmen skaliert – von bestehenden Daten bis hin zu zukünftigen KI-Projekten.
Möchten auch Sie diesen Unterschied erleben? Sprechen Sie mit einem unserer Experten und erfahren Sie, wie Sie aus verstreuten Daten schnellere, fundiertere und strategischere Entscheidungen treffen!
Daten sind nicht länger nur Input für Analysen, sondern bilden eine durchgängige Intelligenzebene im gesamten Unternehmen. Für die kommenden Jahre ist kein lineares Datenwachstum zu erwarten, sondern eine tiefgreifende Transformation der Art und Weise, wie Daten fließen, vernetzt werden und in Echtzeit, sicher und autonom zu Entscheidungen führen.
In diesem Szenario Data-Lakes als zentraler Bestandteil moderner Analysearchitekturen. Sie ermöglichen es uns, die Vielfalt, Geschwindigkeit und Volatilität heutiger realer Daten zu bewältigen. Darüber hinaus ermöglichen sie ein neues Betriebsmodell , in dem Daten nicht statisch sind und darauf warten, gesucht zu werden, sondern zirkulieren, lernen und proaktiv auf Geschäftsanforderungen reagieren.
Die führenden Unternehmen in diesem Bereich diskutieren nicht mehr, ob sie in die Cloud gehen sollen oder nicht. Sie erörtern vielmehr, wie sie diesen Übergang intelligent gestalten , bestehende Ressourcen nutzen und eine Grundlage für die Zukunft schaffen können. In diesem Sinne zeigen Plattformen wie die von Skyone, dass es mit den richtigen Entscheidungen möglich ist, diesen Prozess zu beschleunigen, ohne dabei Kontrolle, Sicherheit oder Kontext einzubüßen .
Wenn die Zukunft der Daten also in der Cloud liegt, ist der nächste Schritt, diesen Schritt strategisch zu gestalten. Um weitere mögliche Wege zu erkunden, lesen Sie auch unseren Blogbeitrag „ Enterprise Cloud Storage: Der praktische Leitfaden, den Sie brauchten“ .
Zwischen dem Interesse, Daten in Wert zu verwandeln, und der praktischen Umsetzung eines Data Lakes in der Cloud ergeben sich viele Fragen. Dies gilt insbesondere, da es sich nicht nur um ein Technologieprojekt handelt, sondern um eine Entscheidung, die Prozesse, Mitarbeiter und die Geschäftsstrategie beeinflusst.
Im Folgenden haben wir die häufigsten Fragen zusammengestellt, die uns von denjenigen gestellt werden, die sich bereits auf diesem Weg befinden oder kurz davor stehen.
1) In welchen Szenarien ist ein Data Lake die beste Wahl?
Ein Data Lake ist die beste Wahl, wenn ein Unternehmen Daten aus verschiedenen Quellen verarbeitet – strukturiert, semistrukturiert oder unstrukturiert – und diese flexibel zentralisieren muss. Er eignet sich ideal für Umgebungen, in denen Daten schnell wachsen, in unterschiedlichen Formaten vorliegen und Initiativen wie KI, Business Intelligence, Automatisierung oder Ad-hoc . Auch wenn Geschäftsbereiche mehr Autonomie bei der Datenexploration benötigen, ohne bei jeder neuen Frage auf die IT angewiesen zu sein, ist er optimal.
2) Warum sollte man den Data Lake direkt auf einer Plattform wie der von Skyone bereitstellen?
Denn es beseitigt die Komplexität eines kompletten Neuaufbaus und beschleunigt die Wertschöpfung aus Daten. Mit Skyone verbinden Sie bestehende Systeme mit der Cloud, ohne Systeme neu schreiben oder den laufenden Betrieb unterbrechen zu müssen. Ihren Data Lake mit Skyone Studio – bereit für Skalierung mit Governance, Automatisierung und integrierter Intelligenz. Das Ergebnis ist eine Umgebung, die Ihre Daten reibungslos integriert, schützt und nutzt.
3) Welche technischen Aspekte sind bei der Gewährleistung eines skalierbaren und zuverlässigen Data Lakes
Drei Säulen bilden die Grundlage für einen Data Lake , der für zukünftiges Wachstum bereit ist:
- Eine elastische Architektur (die sich an das Volumen und die Vielfalt der Daten anpasst);
- Automatisierte Steuerung (mit klaren Regeln von der Datenerfassung bis zur Nutzung); und
- Echtzeit-Transparenz (um zu verstehen, wie Daten fließen und die Sicherheit zu gewährleisten).
Der Fokus sollte nicht nur auf der Datenspeicherung liegen, sondern vor allem darauf, die Daten so aufzubereiten, dass sie kontextbezogen, qualitativ hochwertig und schnell fließen können.
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