Big data analytics typically require a large data store to capture and collect all information in raw condition. This data storage resembles a veritable sea of size, which is why the technical term “Data Lake” has been established for this purpose. You can find out exactly what this means in this article.

Definition

As a large data store, the Data Lake manages the entire mass of data in its original form, i.e. virtually in raw format. He uses the collection of information from a wide variety of sources. It does not matter to the data lake whether the data has a structure or not. Similarly, this large data store does not require prior validation or reformatting of the data. However, a data lake cannot manage pay-based or text-based data. In addition, it can also store information from the media area, such as pictures and videos.

What appears to be a chaotic collection of data, however, follows a system. Even if the Data Lake absorbs all the information in its individual raw states, it structures it as soon as the data is subject to a need. It then initiates, if necessary, a restructuring of the data.

Using a Data Lake

The many different ways of using and using the information collected by a data lake, such as flexible analytics, make the large data store extremely attractive. However, the application requires some requirements in order to be able to optimally apply the system.

For example, the most important basic function of the Data Lake is primarily to be able to collect and manage data from a wide variety of sources. By grouping all data in one place, data silos can be avoided and information is more quickly at your fingertips. But with the large amount of data, even a single storage space does not guarantee trouble-free data management. Therefore, data lakes require common frameworks and the creation of logs of the included data banks to bring more structure to the mass of information.

In the context of security and data protection requirements, additional access controls must be implemented, as well as encryption of the information. At the same time, Data Lakes should always enable data backup and recovery.

Pros and cons

Using a data lake is especially useful when there are always large amounts of data that need to be managed. At the same time, such a large collection of information can also bring with it some hurdles.

Benefits

  • fast and uncomplicated data storage in raw format
  • Low requirements for the required computing power
  • provides the basis for detailed and content-rich analyses
  • many possibilities for evaluating data, as all data is collected without prior sorting
  • Big data analytics can be a competitive advantage

Disadvantages

  • High requirements for data protection and security
  • Need for a complex data protection system
  • Need for prior implementation of access rights and periodic user controls

Conclusion

As you can see, a data lake is a real asset, especially for companies with large quantities. This is because, with optimal use, deep-based big data analytics can provide real competitive advantages. At the same time, however, sufficient data protection must also be taken into account in the amount of data. However, this makes using a data lake sometimes very expensive.

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