Warum die meisten Data Lakes eigentlich Datenfriedhöfe sind

Die meisten Unternehmen haben keinen Data Lake gebaut, um etwas zu vergraben. Die Idee war einfach: Senden Sie Rohdaten an einen Ort und lassen Sie die Leute daraus Erkenntnisse gewinnen. Ein paar Jahre später ähneln Plattformen oft Friedhöfen und Anfragen nach Data Lake-Beratung werden plötzlich zu Rettungsrufen. Das richtige Team hilft bei der Entscheidung, was behalten werden soll.

Das Problem des „Datenfriedhofs“ kommt selten zu einem dramatischen Ausfall. Es schleicht sich ein, während Teams Features veröffentlichen und Vorfälle bekämpfen. Partner wie N-iX treffen häufig auf Organisationen, die stark in Cloud-Daten investiert haben, und stellen dann fest, dass niemand Kerntabellen vertraut, wichtige Datensätze schwer zu finden sind und die Finanzabteilung wegen der Rechnung nervös ist. Dann fühlt es sich an, als würde man externe Datenspezialisten hinzuziehen, als würde man ein Tauchteam losschicken, um Wertsachen zu bergen.

Wie aus Datenseen Datenfriedhöfe werden

Fehlerhafte Datenseen zerfallen eher durch kleine, wiederholte Entscheidungen als durch einen dramatischen Fehler. Ein Trupp landet Clickstream-Protokolle ohne Eigentümerschaft, ein anderer verwirft CRM-Exporte ohne Datenwörterbuch und ein dritter deponiert rohe IoT-Telemetriedaten „nur für den Fall“. Bald verfügt die Organisation über eine Unmenge an Dateien, die niemand vollständig versteht oder denen niemand mehr vertraut.

Untersuchungen des State of the Data Lakehouse-Berichts zeigen, warum viele Seen ins Stocken geraten. Ungefähr ein Drittel der Unternehmen nennen die Kosten und Komplexität der Datenvorbereitung als große Herausforderung, und mehr als ein Drittel nennt Governance und Sicherheit als Hindernisse für den Einsatz von Lake-zentrierten Plattformen in großem Maßstab. Aufgrund dieser Probleme bereinigen und suchen Ingenieure nach Daten, anstatt Modelle zu erstellen.

Anbieter warnen nun davor, dass nicht verwaltete Seen zu „Datensümpfen“ werden, in denen man den Informationen nur schwer vertrauen kann. Ohne solide Metadaten, Zugriffskontrolle und Lebenszyklusregeln verschwenden Analysten Zeit mit der Suche nach Datensätzen und haben Mühe, die Qualität zu beurteilen. Tencent Clouds Überblick über die Einschränkungen von Data Lakes beschreibt diesen fehlenden Kontext als ein großes Risiko von Lake-First-Strategien.

Es gibt auch einen rein finanziellen Aspekt. Im Jahr 2026 geben Unternehmen mehr für Speicher und Rechenleistung aus, haben aber Schwierigkeiten zu erklären, wer diese Kosten verursacht. Es wird erwartet, dass die Ausgaben für öffentliche Clouds die 720-Milliarden-Dollar-Marke überschreiten, und viele Unternehmen melden höhere Rechnungen als erwartet. Bei einem vernachlässigten Datensee bedeutet das oft, dass für die Aufbewahrung von Daten bezahlt wird, die seit Jahren niemand mehr genutzt hat.

Was ein beratendes „Tauchteam“ eigentlich macht

Das externe Team als Taucheinheit zu bezeichnen, ist mehr als nur ein schönes Bild. Effektive Data-Lake-Beratung verhält sich eher wie eine disziplinierte Wiederherstellungsoperation als wie ein zufälliger Aufräum-Sprint.

Zunächst kartieren Berater den See. Sie katalogisieren Quellen und Zonen, überprüfen Aufnahmejobs, Aufbewahrungsregeln und Identitätseinstellungen und erstellen eine sachliche Bestandsaufnahme dessen, was vorhanden ist, wem es gehört und wie oft es verwendet wird. Ein Partner wie N-iX beginnt oft damit, Nutzungsstatistiken abzurufen, um zu sehen, welche Datensätze wirklich wichtig sind.

Als nächstes beurteilen sie die Geschäftsrelevanz. Eine Tabelle, die in einem Katalog unordentlich aussieht, könnte stillschweigend ein Preismodell vorantreiben, während eine andere, die aufpoliert erscheint, möglicherweise nur existiert, weil ein Proof of Concept nie abgeschlossen wurde. Das Tauchteam befragt Dateneigentümer und Analysten, um herauszufinden, welche Flüsse echte Einnahmen oder Compliance unterstützen.

Erst dann beginnen sie mit den Rettungsarbeiten. Ein praktischer Tauchplan umfasst in der Regel Folgendes: Priorisierung einer kleinen Gruppe „goldener“ Datenprodukte, die einen klaren geschäftlichen Wert haben. Anschließend werden diese zunächst bereinigt, dokumentiert und gesichert, während selten verwendete historische Daten archiviert oder auf einen günstigeren Speicher heruntergestuft werden.

In dieser Phase achtet das Team sowohl auf die menschliche Erfahrung als auch auf technische Details. Das Umbenennen einiger Tabellen, damit ein Vermarkter deren Inhalte erraten kann, oder das Hinzufügen klarer Besitzer-Tags trägt oft mehr zur Wiederbelebung eines Sees bei als eine weitere komplexe Pipeline.

Einen See entwerfen, der nicht wieder verfällt

Eine Friedhofsrettung lohnt sich nur einmal. Der schwierigste und wertvollste Teil der Data-Lake-Beratung ist nicht die anfängliche Bereinigung. Es ist die stille Planungsarbeit, die es schwierig macht, dass der See wieder ins Chaos gerät.

Die erste Schutzmaßnahme ist ein einfacher Ansaugweg. Neue Daten können nicht direkt in der Deep Zone erscheinen. Es durchläuft einen Staging-Bereich mit klaren Kontrollen: Eigentum, grundlegende Dokumentation und einfache Qualitätstests. Wenn ein Team nicht sagen kann, wer den Feed pflegt oder wie oft er eintrifft, wird die Datei nicht weiter bearbeitet.

Die zweite Maßnahme ist ein kleiner Satz von Benennungs- und Partitionierungsstandards, an die sich die Benutzer erinnern können. Anstelle langer akademischer Regeln hilft eine prägnante Struktur, die Quellsystem, Domäne und Körnung kodiert, neuen Analysten, sich ohne Reiseleiter zurechtzufinden, und sorgt dafür, dass Gespräche über Daten in derselben Sprache geführt werden.

Die dritte Maßnahme ist das aktive Lifecycle Management. Speicher fühlt sich billig an, bis er es nicht mehr ist. Jede Datenklasse sollte einen Aufbewahrungszeitraum, ein Archivierungsziel und einen Eigentümer haben, der dafür verantwortlich ist, sie nach Ablauf dieses Zeitraums zu überprüfen. Einfache Regeln, wie zum Beispiel das Löschen von Debug-Protokollen nach neunzig Tagen, sparen Geld und Aufmerksamkeit.

Schließlich braucht ein sanierter See gesunde Alltagsgewohnheiten. Durch regelmäßige Governance-Meetings können Geschäfts- und Technikverantwortliche neue Aufnahmeanfragen prüfen und erfahren, wo Benutzer Schwierigkeiten haben, Daten zu finden oder ihnen zu vertrauen. Einfache Kennzahlen, etwa die Zeit zum Auffinden eines wichtigen Datensatzes, zeigen, ob sich die Dinge verbessern.

Das richtige Tauchteam auswählen

Für Unternehmen, die bereits das Gefühl haben, dass sich ihre Datenplattform in einen Friedhof verwandelt, ist die Wahl des Partners von Bedeutung. Zuverlässige Data-Lake-Beratungsanbieter bieten mehr als nur Referenzarchitekturen und -tools. Sie bringen ruhige Gewohnheiten, geduldiges Zuhören und einen Sinn für Details mit.

Ein starker Partner wird sich weigern, alles auf einmal wieder aufzubauen. Stattdessen werden ein oder zwei geschäftskritische Reisen ausgewählt und der Schwerpunkt darauf gelegt, die Daten hinter diesen Reisen vertrauenswürdig und leicht zugänglich zu machen. Diese sichtbaren Siege bieten eine Vorlage für andere Teams.

Derselbe Partner wird auch ehrlich zu Einschränkungen sein. Einige historische Daten sind es nicht wert, gespeichert zu werden, und einige maßgeschneiderte Transformationen sind zu fragil, um fortgeführt zu werden. Indem das Beratungsteam den Stakeholdern hilft, diese Kompromisse zu akzeptieren, schützt es den Fokus des Projekts.

Letztes Wort

Letztendlich muss ein Data Lake kein Friedhof bleiben. Mit einem vorsichtigen Tauchgang und einem klaren Rettungsplan kann es wieder alltägliche Entscheidungen unterstützen. Für Unternehmen, die das Gefühl haben, dass ihre Daten im Kühlhaus versinken, ist die Entsendung dieses Tauchteams eine ruhige Möglichkeit, Werte wiederherzustellen.