Data Lake – Rohdaten smart sammeln und nutzbar machen

Architektur auf S3-Basis

Unstrukturierte und semistrukturierte Daten landen S3-kompatibel – ideal für Logs, Events, Medien und IoT. Partitionierung nach Zeit/Quelle verbessert Durchsatz und Abfragen.

Datenqualität & Governance

Versionierung, Schema-Evolution und Metadaten steigern Verlässlichkeit. Zugriffe regeln Policies und Rollen; Protokolle machen Nutzung nachvollziehbar – wichtig für Audits.

Kosten im Griff

Lifecycle-Policies verschieben selten genutzte Daten automatisch in günstigere Tiers. Heißdaten bleiben performant abrufbar, Archive kosteneffizient gespeichert.

Analytics, ML & HPC

Der Data Lake ist Startpunkt für Big Data Hosting und GPU-Workloads. Pipelines für ETL/ELT, Feature Stores und Modellablagen integrieren sich nahtlos.

Sicherheit & Compliance

Verschlüsselung in Transit/at Rest, fein granulare Zugriffe, revisionssichere Logs. DSGVO-konform mit AV-Verträgen – ideal für regulierte Branchen.

Typische Szenarien

• IoT & Events: Zeitreihen & Sensordaten zentral sammeln.
• Clickstreams & Logs: Analyse & Monitoring für Produkte & Plattformen.
• ML/AI: Rohdaten, Datasets & Modelle versionieren.
• Forschung: Große Datenmengen sicher ablegen & teilen.

FAQ

Welche Formate werden empfohlen?
Parquet/ORC für spaltenorientierte Analytics, JSON/CSV für Rohimporte.

Wie sichere ich Governance?
Rollen/Policies, Objekt-Tags und Audit-Logs – zentral verwaltet.

Was, wenn Daten wachsen?
S3-basiert skaliert horizontal – vom GB bis zum PB-Bereich.

Ist alles DSGVO-konform?
Ja. Speicherung ausschließlich in Deutschland, ISO 27001.

Nächste Schritte

Quellen anbinden, Bucket-Struktur & Partitionierung definieren, Lifecycle & Governance einrichten. Wir unterstützen bei Migration, Katalog & Monitoring.

ETL/ELT-Pipelines

Automatisierte Datenwege für Analytics & ML.

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