Was ist ein Datensumpf?
Der Begriff "Datensumpf" bezeichnet einen schlecht verwalteten Datenspeicher, der die Datenanalyse und die datengesteuerte Entscheidungsfindung erschwert. Im Gegensatz zu einer gut verwalteten Datenspeicherumgebung wie einem Data Lake, in dem große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten so gespeichert werden, dass sie leicht zugänglich und nutzbar sind, zeichnet sich ein Datensumpf durch folgende Merkmale aus:
Schlechte Datenqualität: Daten können unvollständig, inkonsistent oder ungenau sein
Fehlende Metadaten: Die Informationen über die Daten können unzureichend sein, so dass ihr Kontext, ihr Ursprung und ihre Struktur schwer zu verstehen sind.
Desorganisation: Die Daten werden ungeordnet und ohne kohärente Struktur gespeichert, was das Navigieren und Abrufen nützlicher Informationen erschwert.
Eingeschränkte Zugänglichkeit: Für die Nutzer ist es schwierig, die von ihnen benötigten Daten zu finden, auf sie zuzugreifen und sie zu nutzen.
Ineffektive Verwaltung: Fehlende Governance- und Verwaltungspraktiken führen zu unkontrolliertem Datenwachstum und Unordnung
Datensumpf vs. Datensee
Der Unterschied zwischen einem Datensumpf und einem Datensee liegt in der Organisation, Verwaltung und Nutzbarkeit der gespeicherten Daten.
Datensümpfe sind typischerweise durch folgende Merkmale gekennzeichnet:
- Desorganisation und fehlende Verwaltungskontrollen, einschließlich Metadaten, Datenverwaltung und Zugriff
- Daten, die unvollständig, inkonsistent und von geringer Qualität sind
- Für die Nutzer ist es schwierig, Daten zu finden, auf sie zuzugreifen und sie effektiv zu nutzen, da es an Werkzeugen und Systemen fehlt, die eine effiziente Datenabfrage und -analyse unterstützen.
- Daten werden wahllos gespeichert, ohne eine kohärente Struktur (wie ein kanonisches Datenmodell) oder einen klaren Zweck
- Die Ablage wächst unkontrolliert, was zu Unordnung und Schwierigkeiten bei der Verwaltung der Daten führt.
Data Lakes zeichnen sich in der Regel durch folgende Merkmale aus:
- Gut strukturierte und verwaltete Daten mit klaren Metadaten, Governance-Richtlinien und Zugriffskontrollen
- Daten, die sauber, gut dokumentiert und von hoher Qualität sind
- Die Benutzer können leicht auf Daten zugreifen und diese für Analysen und Entscheidungsfindungen abrufen, und es gibt Tools und Systeme, die die Datenextraktion, -umwandlung und -analyse erleichtern.
- Die Daten werden mit einem klaren Zweck gespeichert und sind so organisiert, dass sie verschiedene Analysen unterstützen.
- Entwickelt für die effiziente Verarbeitung großer Mengen strukturierter, halbstrukturierter und unstrukturierter Daten
