Daten & Infrastruktur

Data Lake

Ein Data Lake ist ein zentrales Speichersystem, das strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Daten in ihrem Rohformat aufnimmt — ohne vorherige Schemaanpassung. Er dient als flexibler Sammelort für alle Unternehmensdaten und ermöglicht nachgelagerte Analysen, KI-Training und explorative Datenauswertung ohne starre Strukturvorgaben.

Warum ist das relevant?

Für KI-Projekte ist ein Data Lake oft der erste Schritt: Bevor Modelle trainiert oder RAG-Systeme aufgebaut werden können, müssen alle relevanten Daten an einem Ort zusammengeführt werden. Ein Data Lake speichert alles — von Maschinenlogs über Kundenkorrespondenz bis zu Produktbildern — und macht es für spätere KI-Anwendungen zugänglich.

So setzt IJONIS das ein

Wir implementieren Data Lakes auf AWS S3, Azure Data Lake Storage oder MinIO (On-Premise) mit Delta Lake oder Apache Iceberg als Tabellenformat. Die Daten werden in Zonen organisiert (Raw, Curated, Enriched), und automatische Katalogisierung sorgt dafür, dass Ihre Daten auch bei wachsendem Volumen auffindbar bleiben.

Häufige Fragen

Wird mein Data Lake nicht schnell zum Datensumpf?

Das Risiko besteht, wenn keine klare Governance etabliert wird. Wir setzen von Anfang an auf Zonen-Architektur, Metadaten-Katalogisierung und automatische Datenqualitätsprüfungen. So bleibt Ihr Data Lake geordnet und nutzbar — auch bei Terabytes an Daten.

Brauche ich einen Data Lake oder reicht ein Data Warehouse?

Für rein strukturierte Daten und feste Berichte reicht ein Data Warehouse. Sobald Sie unstrukturierte Daten (PDFs, E-Mails, Bilder) für KI nutzen wollen, brauchen Sie einen Data Lake. Moderne Lakehouse-Architekturen kombinieren beide Vorteile in einem System.

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