Data lake

Hvad er et data lake?

Et data lake er en central dataplatform, hvor virksomheden kan opbevare både strukturerede og ustrukturerede data på tværs af forretningsområder. I modsætning til et traditionelt datalager, hvor data organiseres og behandles før lagring, gemmes alt i et data lake i sin originale form. Det betyder, at man kan indsamle data fra mange kilder – fx CRM, websitet, sociale medier og eksterne databaser – uden først at definere, hvordan de skal anvendes.

Et data lake kan fungere som et digitalt arkiv, hvor data altid er tilgængelige til analyse, rapportering eller machine learning. Denne fleksibilitet har gjort det populært blandt især større organisationer, der arbejder systematisk med data science eller AI på tværs af afdelinger.

Fordele ved at bruge data lakes

Data lakes giver først og fremmest stor skalerbarhed og frihed til at håndtere større datamængder. Med kapaciteten til at håndtere både tekst, billeder, lyd og video åbner man for at udnytte virksomhedens information langt mere bredt, end klassiske databaser tillader.

Ydermere er et data lake ofte billigere i drift, fordi man betaler for pladsen og ikke for avancerede regnekraft eller strukturerede queries. Det gør det muligt at lagre information, man måske først vil udnytte senere, og man undgår at slette data, fordi det ikke passer ind i eksisterende strukturer.

Endelig styrker data lakes samarbejdet mellem afdelinger, da adgangen til “rå” data gør det muligt at udvikle nye perspektiver og indsatser, uden at være bundet af de traditionelle IT-rammer.

Sådan fungerer datatilgængelighed og analyse

I et data lake ligger al information råt og uden forudbestemt form, hvilket gør det meget fleksibelt at analysere på tværs af kilder og formater. Ved hjælp af moderne analyseværktøjer og AI kan virksomheder hurtigt trække nye indsigter ud af både realtidsdata og historiske data.

For at få mest muligt ud af et data lake kræver det god metadata, så man altid kan finde og forstå indholdet. Det er afgørende at have styr på datakvalitet og datastyring – især når flere teams arbejder med platformen. Ellers risikerer man, at data ender som “dark data”, som ingen ved eksisterer eller bruger.

De mest anvendte værktøjer til analyse af data i data lakes er blandt andet Python, R og cloudbaserede platforme som AWS eller Azure. Mange virksomheder bruger også Power BI eller Tableau til visualisering af data, så indsigterne kan deles nemt på tværs af organisationen.

Hvornår bør man vælge et data lake?

Et data lake giver især mening, hvis I arbejder med store eller hurtigt voksende datamængder, eller hvis I vil sikre fleksibilitet til fremtidig analyse og AI-projekter. Det gælder for eksempel, hvis forretningen arbejder på tværs af lande og databaser, eller hvis man har behov for at samle ustrukturerede data fra mange kilder.

Har man kun mindre, veldefinerede datasæt, kan et traditionelt datalager måske være en lettere løsning. Men hvis I forventer at udvide, er et data lake langt mere fremtidssikret, når det gælder adgang og brug af virksomhedens viden. Overvej at gennemgå jeres behov og ressourcer, før I vælger den løsning, der passer bedst til jeres case.