Definition und Konzept:
Ein Data Lake ist ein zentralisiertes Repository (Speicherort), das es ermöglicht, große Mengen an strukturierten und unstrukturierten Rohdaten aus verschiedenen Quellen zu speichern. Im Gegensatz zu traditionellen Data Warehouses, die Daten in einem vordefinierten, strukturierten Format speichern, können Daten in einem Data Lake in ihrem nativen Format („as is“) abgelegt werden, ohne dass eine vorherige Transformation oder Schema-Definition notwendig ist.
Dies bietet eine hohe Flexibilität für zukünftige Analysen, da die Daten erst bei Bedarf für eine spezifische Abfrage oder Anwendung strukturiert und aufbereitet werden („Schema-on-Read“-Ansatz).
Relevanz in der Automatisierung (Industrie 4.0):
Data Lakes gewinnen in der industriellen Automatisierung und im Kontext von Industrie 4.0 und dem Industrial Internet of Things (IIoT) an Bedeutung, da sie die Speicherung und Analyse der riesigen Datenmengen ermöglichen, die von vernetzten Produktionsanlagen erzeugt werden:
- Datenquellen: Daten aus SPSen, Sensoren, HMI/SCADA-Systemen, MES, ERP, Kameras, Logdateien, Audiosignalen – sowohl strukturierte Maschinendaten als auch unstrukturierte Daten wie Fotos oder Videos.
- Umfassende Datenbasis: Ermöglicht eine ganzheitliche Sicht auf den Produktionsprozess und die Anlagenleistung.
- Flexible Analyse: Daten können für verschiedene Zwecke analysiert werden, z.B. für Predictive Maintenance, Qualitätskontrolle, Prozessoptimierung oder Business Intelligence, ohne dass sie vorab in ein starres Schema gezwungen werden müssen.
- Big Data und KI: Data Lakes sind die ideale Basis für Big Data-Analysen, Machine Learning und Künstliche Intelligenz, da sie die notwendigen Rohdaten für das Training komplexer Modelle bereitstellen.
- Langzeitarchivierung: Speicherung von Daten über lange Zeiträume für Compliance oder historische Analysen.
Vorteile:
- Flexibilität: Kann jede Art von Daten speichern.
- Skalierbarkeit: Kann riesige Datenmengen aufnehmen.
- Kostengünstig: Oft günstiger in der Speicherung als Data Warehouses.
- Grundlage für Innovation: Ermöglicht neue Analysemöglichkeiten und Geschäftsmodelle.
Data Lakes sind ein zentraler Baustein in modernen digitalen Architekturen, die die Konvergenz von OT und IT vorantreiben und Unternehmen befähigen, den Wert ihrer industriellen Daten voll auszuschöpfen.
→ Siehe auch: Big Data, IIoT (Industrial Internet of Things), Industrie 4.0, Cloud-Computing, Historian, Machine Learning
