Open Source Data Lake

In diesem Projekt befassten wir uns mit der Herausforderung, einen Datalake zu implementieren, der auf Open Source Tools basiert. Um in der Lage zu sein, ein detailliertes Konzept für diese Architektur zu entwickeln, bestand der erste Schritt aus einer umfassenden Bestandsaufnahme. Es entstand ein Konstrukt, welches speziell darauf ausgelegt ist, unterschiedliche Datenformate effizient zu sammeln und in einem zentralisierten Speicherpool zu speichern.

Branche

SaaS Anbieter

Standort

München / Remote

Zeitraum

6 Monate

Innerhalb eines ambitionierten Zeitrahmens von nur drei Monaten gelang es uns, den Datalake nicht nur zu konzipieren und zu implementieren, sondern auch erfolgreich zum Go Live zu führen. Darüber hinaus konnten wir durch die Konzeption und Erstellung verschiedener Berichte und Dashboards einen signifikanten Mehrwert schaffen. Diese maßgeschneiderten Analysewerkzeuge bieten dem Kunden nun die Möglichkeit, Einsichten in Echtzeit zu gewinnen und datengetriebene Entscheidungen mit einer bisher unerreichten Präzision zu treffen.

Die Implementierungsphase umfasste sowohl die technische Einrichtung als auch die Bereitstellung des Datalakes in einer Cloud-Umgebung, um Skalierbarkeit und Zugänglichkeit zu gewährleisten. Ein weiterer wesentlicher Bestandteil unseres Projekts war die Ermöglichung von klassischem Reporting basierend auf den im Datalake gespeicherten Daten, was einen erheblichen Mehrwert für die datengesteuerte Entscheidungsfindung des Kunden darstellt. Durch diesen ganzheitlichen Ansatz konnten wir eine robuste Lösung schaffen, die nicht nur die aktuellen Anforderungen erfüllt, sondern auch eine flexible Basis für zukünftige Datenanforderungen bietet.

Ein herausforderndes Risiko stellte das begrenzte Budget dar, das uns zwang, äußerst ressourceneffizient zu planen und zu handeln. Jede Entscheidung musste daher nicht nur unter technischen, sondern auch unter finanziellen Gesichtspunkten sorgfältig abgewogen werden. Ein weiteres kritisches Risiko war der kurze Umsetzungszeitraum, der uns unter erheblichen Zeitdruck setzte. Dies erforderte eine präzise Projektplanung und -steuerung, um Verzögerungen zu vermeiden und dennoch eine hohe Qualität der Arbeitsergebnisse zu gewährleisten. Schließlich stellte die Simulation von klassischen Warehouse-Komponenten auf dem Datalake eine technische Herausforderung dar. Die Realisierung dieser Funktionalitäten innerhalb eines Datalake-Umfelds erforderte innovative Ansätze und eine tiefe technische Expertise, um die erforderliche Leistungsfähigkeit und Flexibilität ohne Kompromisse zu erreichen.

Für die nächste Phase des Projekts stehen zwei wesentliche Aufgaben im Fokus: die fortlaufende Erstellung von Reports und die Maintenance des Datalakes. Die kontinuierliche Entwicklung zusätzlicher Berichte und Dashboards zielt darauf ab, die spezifischen Anforderungen verschiedener Stakeholder im Unternehmen zu erfüllen, indem sie relevante Daten in verständlicher und handlungsorientierter Form darstellen.

Parallel dazu ist die regelmäßige Wartung und Pflege des Datalakes von entscheidender Bedeutung, um seine Leistungsfähigkeit, Sicherheit und Skalierbarkeit sicherzustellen. Diese Aufgabe umfasst unter anderem die Überwachung der Systemgesundheit, die Aktualisierung der Softwarekomponenten, die Sicherstellung der Datenqualität sowie die Anpassung der Infrastruktur an sich ändernde Anforderungen.

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