Hvad er Data Lakes, og hvem har brug for det?

Data Lakes – eller på dansk bare “datasøer” – er et begreb, som kan lyde ganske forvirrende, hvis man ikke lige kender til det.

For hvad i alverden har data og søer med hinanden at gøre?

Data Lakes er en løsning til at håndtere de enorme mængder data, som mange virksomheder har i dag. Man kan sige, at hvis data er forretningsverdenens nye olie, så er Data Lakes de moderne raffinaderier, der forvandler rå, ustrukturerede data til værdifuld indsigt.

Læs videre for at finde ud af, hvad en Data Lake mere konkret er, hvordan den adskiller sig fra traditionelle dataløsninger, og hvordan den kan hjælpe din virksomhed med at udnytte potentialet i de data, I allerede har.

Hvad er en Data Lake?

En Data Lake er en stor og fleksibel opbevaringsløsning, der gør det muligt at gemme store mængder data i deres oprindelige rå form. Det betyder, at du kan opbevare både strukturerede data (som tabeller fra databaser) og ustrukturerede data (som billeder, videoer eller tekstfiler) uden at skulle definere på forhånd, hvordan de skal bruges. 

Data Lakes fungerer derfor som en slags digital "lagerhal", hvor alle typer data kan gemmes, så du senere kan analysere og arbejde med dem, præcis som du har brug for.

Forskellen på en Data Lake og en traditionel database eller et datalager (data warehouse) ligger i, hvordan data struktureres. Hvor et datalager typisk er organiseret og struktureret med definerede formater og skemaer, er en data lake langt mere fleksibel. 

I en data lake gemmes data i deres rå form, hvilket gør det muligt at håndtere enorme mængder data hurtigt og nemt – uanset om de er strukturerede eller ej.

Sådan fungerer en datasø

En datasø fungerer på et fundamentalt anderledes princip end traditionelle datalagringssystemer. I en Data Lake lagres data i deres rå format uden forudgående strukturering eller transformation. 

Ved indlæsning tildeles hvert dataelement et unikt identifikationsnummer og beriges med metadata, der beskriver dataens oprindelse, type og andre relevante attributter. 

På den måde bliver lagring mere effektiv, og det bliver nemmere at finde dataen igen – uanset hvor det er placeret i datasøens dyb.

I modsætning til konventionelle systemer, hvor datastrukturen skal defineres på forhånd (schema-on-write), anvender Data Lakes en schema-on-read-tilgang. Det betyder kort sagt, at datastrukturen først defineres, når data skal anvendes.

Den fleksibilitet gør, at du kan udforske og analysere data på måder, der ikke nødvendigvis var forudset ved indlæsningstidspunktet. På den måde åbner døren sig for opdagelsen af nye mønstre og indsigter.

En af de primære styrker ved Data Lakes er deres evne til at understøtte avancerede analyseværktøjer direkte på de lagrede data. Det eliminerer behovet for at flytte store datamængder til separate analysesystemer, hvilket både reducerer latenstid og minimerer risikoen for datatab eller -forvrængning under overførslen.

Denne arkitektur gør Data Lakes til en særdeles potent løsning for virksomheder, der vil maksimere værdien af deres dataaktiver.

Læs mere: Ledelsesrapportering: Sådan går du fra data til handling

Fordelene ved Data Lakes

Data Lakes er, som nævnt, blevet en populær løsning for virksomheder, der ønsker at håndtere store mængder data på en fleksibel og skalerbar måde.

Lad os tage et kig på de mest markante fordele ved at implementere en Data Lake:

• Fleksibel datalagring: Mulighed for at gemme alle typer data – både strukturerede og ustrukturerede –  i deres rå form.
  
  
• Skalerbarhed: Nem udvidelse af lagerkapacitet til at imødekomme voksende datamængder.
  
  
• Sparer penge: Lavere lagringsomkostninger sammenlignet med traditionelle datalagre.
  
  
• Datademokratisering: Bredere adgang til data for forskellige afdelinger og brugergrupper.
  
  
• Avanceret analyse: Understøttelse af big data-analyser, machine learning og AI-applikationer.
  
  
• Hurtigere indsigt: Reduceret tid fra dataindsamling til værdifuld indsigt.
  
  
• Intet går tabt: Mulighed for at gemme alle historiske data uden at skulle slette eller arkivere.
  
  
• Fleksibelt setup: Intet behov for forudgående datastrukturering, hvilket sparer tid og ressourcer.
  
  
• Centraliseret datahub: Et enkelt opbevaringssted for alle organisationens data.
  
  
• Forbedret datakvalitet: Mulighed for at implementere datagovernance og kvalitetskontrol på tværs af alle datatyper.

Med de mange fordele kan en Data Lake være et uvurderligt værktøj for virksomheder, der ønsker at udnytte deres data fuldt ud og skabe en fleksibel platform for fremtidens analyser.

Hvis du er fan af fleksibilitet – og ikke kun når det gælder data – kan du også undersøge, hvordan du kan gøre udgiftshåndteringen i din virksomhed mere fleksibel. Ligesom en Data Lake giver dig friheden til at opbevare og analysere data på en måde, der passer præcis til din virksomheds behov, kan fleksible løsninger til udgiftshåndtering sikre, at du har kontrol over virksomhedens økonomi i realtid.

Ved at bruge værktøjer som firmakort og automatiserede systemer til at håndtere udlæg kan du optimere dine udgifter på samme måde, som du optimerer din dataanalyse – alt sammen med fokus på effektivitet og gennemsigtighed.

Udfordringer der kan give datasøen bølgegang

Selvom Data Lakes tilbyder mange fordele, er det ikke altid smooth sailing. Lad os dykke ned i nogle af de udfordringer, der kan skabe lidt bølgegang i din datasø:

• Datamudder: Når du smider alt i søen, kan den hurtigt blive mudret. Uden god organisering kan det blive svært at finde de data, du faktisk har brug for.
  
  
• Data governance og sikkerhed: Uden strenge governance-regler kan det være svært at sikre, at følsomme data bliver håndteret korrekt. Manglende kontrol kan resultere i sikkerhedsbrud eller overtrædelse af datalovgivninger som GDPR.
  
  
• Kompetencemangel: At navigere i en Data Lake kræver særlige færdigheder. Hvis dit team ikke har den rette ekspertise, kan I ende med at padle rundt i cirkler uden at nå jeres mål.
  
  
• Datakvalitet: Når data indsamles uden en klar plan for kvalitetssikring, kan ubrugelige eller forældede data forurene Data Lake’en. Det kan føre til ineffektive analyser og fejlagtige beslutninger.
  
  
• Omkostninger: Selvom det ofte er billigere end traditionelle systemer, kan omkostningerne ved at vedligeholde en Data Lake stadig løbe løbsk, hvis du ikke holder øje.
  
  
• 'Analysis Paralysis': Med så meget data tilgængeligt kan det være svært at vide, hvor man skal starte. Det kan føre til handlingslammelse, hvor man bruger mere tid på at analysere end at handle.
  
  
• Integrationsudfordringer: At få din Data Lake til at spille sammen med dine eksisterende systemer kan være som at blande olie og vand – ikke altid let.

Ved at være opmærksom på disse udfordringer kan du bedre forberede dig på at tackle dem, før de vokser sig store. Med den rette planlægning og ekspertise kan du sikre, at din Data Lake forbliver en værdifuld ressource for din virksomhed, i stedet for at blive en mudderpøl af ubrugelige data.

Hvilke virksomheder har brug for Data Lakes?

Data Lakes er særligt relevante for virksomheder, der arbejder med store og varierede datamængder, og som ønsker en fleksibel løsning til at opbevare og analysere disse data. 

Traditionelt har store tech-virksomheder været frontløbere, men i dag kan mange forskellige typer organisationer drage fordel af Data Lakes. 

Her er nogle typer virksomheder, der har særlig gavn af en Data Lake:

• Virksomheder med store datamængder: Organisationer, der indsamler enorme mængder data fra flere kilder – såsom sensorer, IoT-enheder eller sociale medier – har brug for en skalerbar løsning, hvor de kan opbevare både strukturerede og ustrukturerede data uden at være bundet af rigide databaser.
  
  
• Data-drevne virksomheder: Virksomheder, der ønsker at træffe beslutninger baseret på dybdegående analyser, kan bruge Data Lakes til at opbevare rådata, som kan bearbejdes og analyseres i takt med forretningsbehovene.
  
  
• Virksomheder med mange forskellige typer data: Brancher som finans, sundhed og detailhandel, hvor der arbejdes med mange forskellige datatyper såsom transaktionsdata, patientjournaler eller købsadfærd, kan bruge Data Lakes til at opnå dybere indsigt gennem avanceret dataanalyse.
  
  
• Virksomheder, der arbejder med machine learning og AI: Data Lakes er ideelle til virksomheder, der udvikler AI- og machine learning-modeller, fordi de har brug for store mængder varierede data til at træne og forbedre deres algoritmer.

Kort sagt er der rigtig mange typer virksomheder, der kan drage stor nytte af en Data Lake. Det gør sig dog især gældende, hvis din virksomhed er meget data-glad og ser data som en strategisk ressource – eller som har behov for at håndtere store og forskelligartede datamængder.