DataLakeArchitekturen

DataLakeArchitekturen beschreiben die architektonischen Konzepte zur Speicherung, Verarbeitung und Nutzung großer, heterogener Datensätze in einem Data Lake. Ziel ist es, kostengünstige Speicherung, Skalierbarkeit und flexible Nutzung von Roh- und verarbeiteten Daten zu ermöglichen, oft mit schema-on-read statt vordefiniertem Schema.

Typische Komponenten sind eine Speicherlage auf Basis objektbasiertem Storage, eine Verarbeitungsschicht für ETL/ELT und Streaming sowie eine Metadaten- und Katalog-Schicht. Zusätzlich spielen Governance- und Sicherheitsmechanismen eine zentrale Rolle, etwa identitäts- und zugriffssteuerung, Verschlüsselung, Richtlinien und Data Lineage. Für den Datenzugriff dienen APIs, SQL-Interaktionen oder Data-Science-Tools, ergänzt durch Monitoring und Betriebsführung.

Datenorganisation erfolgt oft in Zonen oder Ebenen wie Rohdaten (Bronze), veredelte Daten (Silver) und kuratierte, konsumreife Daten (Gold). Diese Zonen unterstützen unterschiedliche Anforderungen an Aufbereitung, Qualität und Zugriff. Ingestion erfolgt sowohl batch- als auch streamingorientiert, unterstützt durch entsprechende Integrationswerkzeuge. Die Verarbeitungslogik umfasst Transformation, Bereinigung, Anreicherung und Qualitätsprüfungen, oft in ELT- oder ETL-Form.

Metadatenmanagement und Data Cataloging sind zentrale Stabilitätsanker: Sie erleichtern Entdeckung, Verständnis, Governance und Rückverfolgbarkeit der Daten entlang der Datenlinien. Governance umfasst Datenschutz, Compliance (z. B. GDPR), Datenqualität, Lebenszyklusmanagement und Zugriffskontrollen.

Architekturpattern variieren: Ein zentrales Data Lake-Setup, lakehouse-Ansätze, die Warehouse-Funktionen in den Lake integrieren, oder dezentrale Konzepte wie Data Mesh. Herausforderungen umfassen Datenqualität, Governance, Kostenkontrolle, Sicherheit und Interoperabilität zwischen Systemen. In der Praxis setzen Organisationen oft hybride Lösungen ein, die Lake- und Warehouse-Funktionen kombinieren.