In der heutigen datengesteuerten Bankenlandschaft ist die Fähigkeit, große Datenmengen effizient zu verwalten und zu analysieren, entscheidend für den Erhalt eines Wettbewerbsvorteils. Daten Lakehouse stellt ein revolutionäres Konzept dar, das die Art und Weise, wie wir Datenmanagement im Finanzsektor angehen, neu definiert. Diese innovative Architektur kombiniert die besten Eigenschaften von Data Warehouse und Datenseen. Es bietet eine einheitliche Plattform zum Speichern, Verarbeiten und Analysieren strukturierter und unstrukturierter Daten und ist damit ein unschätzbarer Vorteil für Banken, die ihre Daten für strategische Entscheidungen nutzen möchten.

Entwicklung von Datenarchitekturen

Die Entwicklung hin zu Data Lakehouses verlief evolutionär. Traditionelle Data Warehouses waren lange Zeit das Rückgrat der Bankanalyse und boten strukturierte Datenspeicherung und schnelle Abfrageleistung. Angesichts der jüngsten Explosion unstrukturierter Daten aus Quellen wie sozialen Medien, Kundeninteraktionen und IoT-Geräten erwiesen sich Data Lakes jedoch als zeitgemäße Lösung zur Speicherung riesiger Mengen an Rohdaten.

Das Data Lakehouse stellt den nächsten Schritt in dieser Entwicklung dar und schließt die Lücke zwischen Data Warehouses und Data Lakes. Für Banken wie die Akbank bedeutet dies, dass wir nun die Vorteile beider Welten nutzen können – die Struktur und Leistung von Data Warehouses und die Flexibilität und Skalierbarkeit von Data Lakes.

Schlüsselkonzepte von Data Lakehouse

Hybride Architektur

Im Kern integriert ein Data Lakehouse die Stärken von Data Lakes und Data Warehouses. Dieser hybride Ansatz ermöglicht es Banken, riesige Mengen an Rohdaten zu speichern und gleichzeitig die Möglichkeit zu behalten, schnelle, komplexe Abfragen durchzuführen, die für Data Warehouses typisch sind.

Einheitliche Datenplattform

Einer der größten Vorteile eines Data Lakehouse ist die Möglichkeit, strukturierte und unstrukturierte Daten auf einer einzigen Plattform zu kombinieren. Für Banken bedeutet dies, dass wir traditionelle Transaktionsdaten zusammen mit unstrukturierten Daten aus Kundeninteraktionen analysieren können, was uns einen umfassenderen Überblick über unser Geschäft und unsere Kunden verschafft.

Key Features und Vorteile

Data Lakehouses bieten mehrere wichtige Vorteile, die im Bankensektor besonders wertvoll sind.

Skalierbarkeit

Wenn unsere Datenmengen wachsen, lässt sich die Lakehouse-Architektur problemlos skalieren, um diesem Wachstum gerecht zu werden. Dies ist im Bankwesen von entscheidender Bedeutung, da wir ständig große Mengen an Transaktions- und Kundendaten ansammeln. Mit Lakehouse können wir unsere Speicher- und Verarbeitungskapazitäten erweitern, ohne unseren laufenden Betrieb zu stören.

Flexibilität

Wir können verschiedene Datentypen speichern und analysieren, von Transaktionsaufzeichnungen bis hin zu Kunden-E-Mails. Diese Flexibilität ist im heutigen Bankenumfeld von unschätzbarem Wert, wo unstrukturierte Daten aus sozialen Medien, Kundendienstinteraktionen und anderen Quellen in Kombination mit herkömmlichen strukturierten Daten wertvolle Erkenntnisse liefern können.

Echtzeitanalysen

Dies ist für die Betrugserkennung, Risikobewertung und personalisierte Kundenerfahrungen von entscheidender Bedeutung. Im Bankwesen kann die Fähigkeit, Daten in Echtzeit zu analysieren, den Unterschied zwischen der Verhinderung einer betrügerischen Transaktion und dem Verlust von Millionen bedeuten. Darüber hinaus können wir personalisierte Dienste anbieten und in Sekundenbruchteilen Entscheidungen über Kreditgenehmigungen oder Anlageempfehlungen treffen.

Kosteneffizienz

Durch die Konsolidierung unserer Dateninfrastruktur können wir die Gesamtkosten senken. Anstatt separate Systeme für Data Warehousing und Big Data Analytics zu unterhalten, können wir diese Funktionen mit einem Data Lakehouse kombinieren. Dies reduziert nicht nur die Hardware- und Softwarekosten, sondern vereinfacht auch unsere IT-Infrastruktur, was zu geringeren Wartungs- und Betriebskosten führt.

Datenverwaltung

Verbesserte Fähigkeit zur Umsetzung robuster Data Governance Praktiken, die in unserer stark regulierten Branche von entscheidender Bedeutung sind. Die einheitliche Natur eines Data Lakehouse erleichtert die Anwendung konsistenter Datenqualitäts-, Sicherheits- und Datenschutzmaßnahmen für alle unsere Daten. Dies ist insbesondere im Bankwesen wichtig, wo wir strenge Vorschriften einhalten müssen, wie DSGVO, PSD2, und verschiedene nationale Bankvorschriften.

On-Premise-Data-Lakehouse-Architektur

Ein On-Premise-Data-Lakehouse ist eine Data-Lakehouse-Architektur, die in den eigenen Rechenzentren eines Unternehmens und nicht in der Cloud implementiert wird. Für viele Banken, darunter auch die Akbank, ist die Entscheidung für eine On-Premise-Lösung oft auf regulatorische Anforderungen, Bedenken hinsichtlich der Datenhoheit und die Notwendigkeit der vollständigen Kontrolle über unsere Dateninfrastruktur zurückzuführen.

Kernkomponenten

Ein lokales Data Lakehouse besteht typischerweise aus vier Kernkomponenten:

• Datenspeicherschicht
• Datenverarbeitungsschicht
• Metadatenverwaltung
• Sicherheit und Governance

Jede dieser Komponenten spielt eine entscheidende Rolle bei der Schaffung eines robusten, effizienten und sicheren Datenverwaltungssystems.

Detaillierte Architektur des On-Premise Data Lakehouse

Datenspeicherschicht

Die Speicherschicht ist die Grundlage eines On-Premise-Data-Lakehouse. Wir verwenden eine Kombination aus Verteiltes Hadoop-Dateisystem (HDFS) und Objektspeicherlösungen zur Verwaltung unserer riesigen Datenbestände. Für strukturierte Daten wie Kundenkontoinformationen und Transaktionsdatensätze nutzen wir Apache Eisberg. Dieses offene Tabellenformat bietet eine hervorragende Leistung für die Abfrage und Aktualisierung großer Datensätze. Für unsere dynamischeren Daten, wie z. B. Echtzeit-Transaktionsprotokolle, verwenden wir Apache Hudi, das Upserts und inkrementelle Verarbeitung ermöglicht.

Datenverarbeitungsschicht

Die Magie geschieht auf der Datenverarbeitungsebene. Wir verwenden eine Kombination aus Batch- und Echtzeitverarbeitung, um unseren vielfältigen Datenanforderungen gerecht zu werden.

Für ETL-Prozesse verwenden wir Informatica PowerCenter, das es uns ermöglicht, Daten aus verschiedenen Quellen in der gesamten Bank zu integrieren. Wir haben auch damit begonnen, dbt (Datenerstellungstool) zur Transformation von Daten in unserem Data Warehouse.

Apache Funken spielt eine entscheidende Rolle bei unserer Big-Data-Verarbeitung und ermöglicht es uns, komplexe Analysen großer Datensätze durchzuführen. Für die Echtzeitverarbeitung, insbesondere zur Betrugserkennung und Echtzeit-Kundeneinblicke, verwenden wir Apache Flink.

Abfrage und Analyse

Damit unsere Datenwissenschaftler und Analysten Erkenntnisse aus unserem Data Lakehouse gewinnen können, haben wir Trino für interaktive Abfragen. Dies ermöglicht schnelle SQL-Abfragen über unseren gesamten Datensee, unabhängig davon, wo die Daten gespeichert sind.

Metadatenverwaltung

Ein effektives Metadatenmanagement ist entscheidend, um Ordnung in unserem Data Lakehouse zu halten. Wir verwenden Apache Hive-Metastore in Verbindung mit Apache Iceberg, um unsere Daten zu katalogisieren und zu indizieren. Wir haben auch implementiert Amundsen, die Open-Source-Metadaten-Engine von LinkedIn, um unserem Datenteam dabei zu helfen, die in unserem Lakehouse verfügbaren Daten zu entdecken und zu verstehen.

Sicherheit und Governance

Im Bankensektor sind Sicherheit und Governance von größter Bedeutung. Wir nutzen Apache Ranger für Zugriffskontrolle und Datenschutz, um sicherzustellen, dass vertrauliche Kundendaten nur autorisiertem Personal zugänglich sind. Für die Datenherkunft und das Auditing haben wir implementiert Apache-Atlas, das uns dabei hilft, den Datenfluss durch unsere Systeme zu verfolgen und gesetzliche Anforderungen zu erfüllen.

Überlegungen zur Implementierung

Anforderungen an die Infrastruktur

Die Implementierung eines Data Lakehouse vor Ort erfordert erhebliche Investitionen in die Infrastruktur. Bei Akbank mussten wir unsere Hardware aufrüsten, um den gestiegenen Speicher- und Verarbeitungsanforderungen gerecht zu werden. Dazu gehörten Hochleistungsserver, robuste Netzwerkgeräte und skalierbare Speicherlösungen.

Integration mit bestehenden Systemen

Eine unserer größten Herausforderungen war die Integration des Data Lakehouse in unsere bestehenden Systeme. Wir entwickelten eine stufenweise Migrationsstrategie, bei der Daten und Prozesse schrittweise von unseren Altsystemen in die neue Architektur verschoben wurden. Mit diesem Ansatz konnten wir die Geschäftskontinuität während der Umstellung auf das neue System aufrechterhalten.

Leistung und Skalierbarkeit

Ein Hauptaugenmerk lag darauf, eine hohe Leistung bei wachsendem Datenvolumen sicherzustellen. Wir haben Strategien zur Datenpartitionierung implementiert und unsere Abfrage-Engines optimiert, um auch bei steigendem Datenvolumen schnelle Abfrageantwortzeiten beizubehalten.

Herausforderungen und Best Practices

Gemeinsame Herausforderungen

Auf unserem Weg zur Implementierung eines lokalen Data Lakehouse sind wir auf mehrere Herausforderungen gestoßen:

• Probleme bei der Datenintegration, insbesondere bei Altsystemen
• Leistung bei steigendem Datenvolumen aufrechterhalten
• Sicherstellung der Datenqualität über verschiedene Datenquellen hinweg
• Schulung unseres Teams in neuen Technologien und Prozessen

Praxisbeispiele

Hier sind einige Best Practices, die wir übernommen haben:

• Implementieren Sie von Anfang an eine starke Daten-Governance
• Investieren Sie in Tools und Prozesse zur Datenqualität
• Bieten Sie Ihrem Team eine umfassende Schulung an
• Beginnen Sie mit einem Pilotprojekt, bevor Sie es in großem Maßstab umsetzen
• Überprüfen und optimieren Sie Ihre Architektur regelmäßig

Future Trends

Mit Blick auf die Zukunft sehen wir mehrere spannende Trends im Data-Lakehouse-Bereich:

• Verstärkter Einsatz von KI und maschinellem Lernen für Datenmanagement und -analyse
• Stärkere Integration von Edge-Computing mit Data Lakehouses
• Verbesserte Automatisierung in Datenverwaltung und Qualitätsmanagement
• Kontinuierliche Weiterentwicklung von Open-Source-Technologien zur Unterstützung von Data-Lakehouse-Architekturen

Fazit

Das On-Premise-Data-Lakehouse stellt einen bedeutenden Fortschritt im Datenmanagement für den Bankensektor dar. Bei Akbank konnten wir dadurch unsere Dateninfrastruktur vereinheitlichen, unsere Analysefähigkeiten verbessern und die höchsten Standards bei Datensicherheit und -verwaltung einhalten.

Während wir uns weiterhin in der sich ständig verändernden Landschaft der Banktechnologie zurechtfinden, wird das Data Lakehouse zweifellos eine entscheidende Rolle bei unserer Fähigkeit spielen, Daten für strategische Vorteile zu nutzen. Für Banken, die im digitalen Bereich wettbewerbsfähig bleiben wollen Zeitalter ist die ernsthafte Überlegung einer Data-Lakehouse-Architektur – ob vor Ort oder in der Cloud – nicht länger optional, sondern zwingend erforderlich.