Was ist ein Data Lake?

Data Lakes sind Lösungen für das Hybrid-Data-Management der nächsten Generation, die Big-Data-Herausforderungen bewältigen können und völlig neue Echtzeitanalysen ermöglichen. Ihre hochskalierbare Umgebung kann extrem große Datenmengen unterstützen und Daten in ihrem nativen Format aus einer Vielzahl verschiedener Datenquellen aufnehmen. Data Lakes können dazu beitragen, Datensilos zu beseitigen. So erhalten Unternehmen eine umfassende Sicht auf Informationen und können Daten aus verschiedenen Abteilungen, Niederlassungen oder Regionen analysieren. Data Lakes ermöglichen auch die Nutzung moderner Technologien wie künstliche Intelligenz (KI) und Internet der Dinge (IoT).

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Data Lakes: Branchenspezifische Anwendungsfälle

Symbol, das für den Einsatz von Data Lakes im Einzelhandel steht

Einzelhandel

• Ermittlung, was ein Kunde wahrscheinlich online kauft, und Abgabe von Empfehlungen

• Ermittlung des Wegs eines Kunden zum Kauf, um Kaufmuster zu verstehen und Mikromarketing zu betreiben

• Vorhersage oder proaktive Erkennung betrügerischer Aktivitäten von innerhalb und außerhalb des Unternehmens

Symbol, das für den Einsatz von Data Lakes im Bankwesen steht

Bankwesen

• Vorhersage des Erfolgs oder Misserfolgs von Diskontgeschäften

• Bestimmung des „Next Product to Buy“ und Werbung für das Produkt bei Kunden

• Ermittlung von Kunden, die wahrscheinlich ihre Bankgeschäfte reduzieren werden, und Einsatz von proaktiven Marketingmaßnahmen, um dem entgegenzuwirken

Symbol, das für den Einsatz von Data Lakes im Hotel- und Gastgewerbe und in der Reisebranche steht

Hotel- und Gastgewerbe und Reisebranche

• Verfolgung und Vorhersage von Kundenpräferenzen als Entscheidungshilfe für proaktive Verkaufsmaßnahmen

• Verbesserung der Kundenerfahrung und Markentreue durch Anpassung und Personalisierung

• Preisbestimmung und Analyse in Echtzeit

Data Lakes: Funktionsspektrum

Foto, das für die Verwendung eines Data Lake zur Optimierung der Datenaufbereitung steht

Optimierung von Datenaufbereitung und Datenzugriff

Reduzieren Sie den Zeit- und Kostenaufwand für die Datenaufbereitung in einem Data Lake, der Daten in ihrem Originalformat speichert. Verwenden Sie semistrukturierte und unstrukturierte Daten und stellen Sie den Benutzern die Tools für Self-Service-Zugriff in Echtzeit bereit, die sie für KI und IoT benötigen.

Foto, das für die Verwendung eines Data Lake zur Senkung der IT- und Data-Warehouse-Kosten steht

Senkung der IT- und Data-Warehouse-Kosten

Verwenden Sie bei der Erstellung Ihres Data Lake Standardhardware, um unbegrenzte Skalierbarkeit zu erreichen und die Investitionskosten zu senken. Sparen Sie zusätzliche Kosten ein, indem Sie den Data Lake als Repository für ältere Daten verwenden, die ansonsten Kapazität in einem kostenintensiveren Data-Warehouse beanspruchen würden.

Foto, das für die Verwendung von Data Lakes zur Verbesserung datengestützter Entscheidungen steht

Verbesserung datengestützter Entscheidungen

Vereinen und analysieren Sie Daten aus einer größeren Zahl von Quellen, um profunde Einblicke und präzisere Ergebnisse zu erhalten. Funktionen für die Data-Lake-Governance stellen sicher, dass die Daten relevant und vertrauenswürdig sind. In Verbindung mit Echtzeitanalysen und KI-Funktionen ermöglicht der Data Lake Ihrem Unternehmen die Nutzung neuer Chancen, die sich Ihnen bieten.

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