Erstellen Sie Data Lakes oder Datensümpfe?

Allein das Verschieben von Daten auf eine Hadoop- oder Hortonworks-Datenplattform beschleunigt keine Analyseverfahren. Ohne entsprechende Regulierung oder Qualität werden aus Data Lakes schnell nicht verwaltbare, riesige Datenmengen. Die Datennutzer wissen, dass die Daten, die sie benötigen, in diesen riesigen Datenmengen verborgen sind. Ohne eine klare Strategie zur Datengovernance werden sie diese aber weder finden, noch sich darauf verlassen oder sie nutzen können. Ein regulierter Data Lake enthält bereinigte, relevante Daten aus strukturierten und unstrukturierten Quellen, die sich problemlos finden, aufrufen, verwalten und schützen lassen. Die Plattform, auf der sich Ihre Daten befinden, ist äußerst sicher und zuverlässig. Daten, die in Ihren Data Lake übertragen werden, wurden mithilfe aktueller, gesteuerter Datenfeeds bereinigt, klassifiziert und geschützt. Die Datenfeeds übertragen die Daten und dokumentieren den Vorgang mit zuverlässigen Informationsressourcen und Metadaten.

Ressourcen

Steuerung Ihres Data Lakes mit Branchenmodellen und einheitlicher Steuerung

Erfahren Sie, warum geschäftliche Begriffe und Metadaten-Management für die erfolgreiche Verwendung eines regulierten Data Lakes von entscheidender Bedeutung sind.

 

Sie möchten einen Data Lake einrichten?

Bei den ersten Schritten zur Einrichtung eines Data Lakes kann dieses Little Bee Book sehr hilfreich sein.

Jetzt mit IBM Branchenmodellen beginnen

Erfahren Sie mehr über branchenspezifische geschäftliche Begriffe und Compliance, auf die Sie bei der Einrichtung eines eigenen regulierten Data Lakes zurückgreifen können.

Die Entwicklung geht weiter: Vom Data Lake zum datengesteuerten Unternehmen

Erfahren Sie mehr über die Entwicklung bei ING von einem Data Lake zu einem datengesteuerten Unternehmen.

Funktionsspektrum

Datenverarbeitung

Ihre Unternehmensdaten werden auf mehreren Systeme und in mehreren Repositorys gespeichert. Von diesen Systemen müssen kontinuierlich Echtzeitdaten in den Data Lake übertragen werden. Sorgen Sie dafür, dass die Daten im Data Lake aktuell bleiben, indem Sie strukturierte und unstrukturierte Daten aus allen Datenquellen aufnehmen.

Einstieg:

Katalogdaten

Ein unternehmensweiter Datenkatalog vereinfacht den Bestand aller strukturierten und unstrukturierten Informationsressourcen im Unternehmen. Durch die Verwendung eines intelligenten Metadaten-Katalogs können Sie Daten geschäftsbezogen definieren, die Herkunft Ihrer Daten verfolgen und visuell untersuchen, um die Daten im Data Lake besser zu verstehen.

Erste Schritte:

Datensteuerung

Schützen Sie die Integrität und Zuverlässigkeit Ihrer Daten mithilfe von Governance-Richtlinien. Sorgen Sie dafür, dass Ihre Daten konform und revisionssicher bleiben, indem Sie einen bereinigten, regulierten Data Lake einrichten.

Erste Schritte:

Self-Service-Zugriff auf Daten

Der Zweck eines Data Lakes wird zunichte gemacht, wenn die Datenkonsumenten keinen Self-Service-Zugriff erhalten.Stellen Sie Data-Scientists, Data-Steward sowie Governance- und Compliance-Teams zuverlässige, qualitativ hochwertige Daten zur Verfügung und bieten Sie ihnen die Möglichkeit, die Zielsetzungen des Unternehmens bei Analysen zu erreichen. Mit IBM Analytics-Lösungen können Sie die regulierten Daten in Ihrem Data Lake besser nutzbar machen.

Erste Schritte:

Vorteile

Mehr Möglichkeiten für Datenbenutzer
Bieten Sie allen Datenkonsumenten in Ihrem Unternehmen die Möglichkeit, intelligente, datengesteuerte Entscheidungen mit Self-Service-Zugriff auf vertrauenswürdige, nutzbare Daten zu treffen.

 

Steuerung immer größerer Datenmengen und immer höherer Kosten
Wenn die Datenmenge größer wird, können Sie sie in Ihrem Data Lake unabhängig von dessen Typ und Struktur skalieren und verarbeiten. Sie sparen Kosten, wenn Sie von einer traditionellen Speicherlösung auf dieses Modell umstellen.

Schnellere Vorbereitung und Umwandlung von Daten
Durch das Verschieben strukturierter und unstrukturierter Daten in Data Lakes können Sie Zeit und Ressourcen bei der Datenaufbereitung und -transformation sparen. Bieten Sie Ihren IT-Teams mehr Möglichkeiten, sich auf die Entwicklung von Innovationen konzentrieren zu können.

Implementierung von Datensicherheit und -Compliance
Wenden Sie Governancefunktionen auf die Daten in Ihrem Data Lake an, um die immer strengeren Vorschriften und anspruchsvolleren Compliance-Anforderungen erfüllen zu können.

Höhere Agilität und schnellere Wertschöpfung
So können Sie schneller fundierte Entscheidungen treffen. Bieten Sie den Datenbenutzern Self-Service-Zugriff auf die Daten und führen Sie explorative Analysen durch, um bessere Ergebnisse zu erreichen.

 

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