Unified Namespace vs. Data Lake: Wo liegt der Unterschied?

Warum industrielle Datenarchitekturen neu gedacht werden müssen

In der Industrie entstehen täglich riesige Mengen an Daten. Maschinen, Sensoren, Steuerungen, MES, ERP und Cloud Anwendungen liefern kontinuierlich Informationen über Prozesse, Qualität und Leistung. Um diese Daten effizient nutzen zu können, braucht es die richtige Architektur.

Zwei Ansätze werden dabei häufig diskutiert: Unified Namespace und Data Lake. Beide spielen eine wichtige Rolle in der Digitalisierung der Produktion, verfolgen aber unterschiedliche Ziele.

Was ist ein Unified Namespace?

Ein Unified Namespace ist eine zentrale Datenebene, die alle relevanten Produktions- und Unternehmensdaten in Echtzeit verfügbar macht.

Anstatt jede Anwendung einzeln mit einer Quelle zu verbinden, werden Daten in einem einheitlichen, hierarchischen Modell veröffentlicht und von anderen Systemen abonniert.

Das Ergebnis ist eine durchgängige, standardisierte und skalierbare Datenarchitektur. Der Unified Namespace schafft eine gemeinsame Sprache zwischen OT und IT und bildet die Grundlage für transparente, vernetzte Produktionsprozesse.

Ziele und Merkmale des Unified Namespace:

Bereitstellung von Echtzeitdaten
Einheitliche Struktur und Namenskonventionen
Vereinheitlichung von OT und IT Systemen
Hohe Datenqualität durch Governance und Standards
Dezentral steuerbar und skalierbar

Was ist ein Data Lake?

Ein Data Lake ist ein zentraler Datenspeicher, in dem große Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten gesammelt werden. Im Gegensatz zu klassischen Datenbanken werden hier Daten oft in ihrem Rohformat gespeichert, um sie später flexibel analysieren zu können.

Data Lakes werden häufig in der Cloud betrieben und dienen als Basis für Big Data Analysen, Business Intelligence oder Machine Learning Projekte.

Ziele und Merkmale eines Data Lake:

Speicherung großer Datenmengen in Rohform
Nutzung für Analysen und Data Science
Hohe Flexibilität bei der Datennutzung
Zentrale Datenhaltung, oft in der Cloud

Unified Namespace vs. Data Lake: Der zentrale Unterschied

Der wesentliche Unterschied liegt im Zeitpunkt und Zweck der Datennutzung.

Der Unified Namespace stellt Daten in Echtzeit bereit und ermöglicht Kommunikation zwischen Systemen während des laufenden Produktionsprozesses. Er ist das Rückgrat für operative Anwendungen, Dashboards und Automatisierungen.

Der Data Lake dient hingegen der nachgelagerten Analyse. Daten werden gesammelt, gespeichert und später für Auswertungen oder KI Modelle verwendet.

Kurz gesagt:

✔ Der Data Lake ist der langfristige Speicher für historische Daten und Analysen.

✔ Der Unified Namespace ist die operative Datendrehscheibe für Echtzeitkommunikation.

Wie Unified Namespace und Data Lake zusammenarbeiten

In modernen Industriearchitekturen ergänzen sich beide Konzepte.

Der Unified Namespace stellt strukturierte, saubere Echtzeitdaten bereit. Diese können anschließend in einen Data Lake übertragen werden, um dort langfristig gespeichert und analysiert zu werden.

Damit wird sichergestellt, dass Analysen auf konsistenten, validierten Daten basieren. Unternehmen profitieren so von einer ganzheitlichen Datenstrategie, die sowohl operative Effizienz als auch langfristige Datenauswertung ermöglicht.

Unified Namespace mit Cybus Connectware

Mit Cybus Connectware können Prouktionsunternehmen ihren Unified Namespace effizient aufbauen und verwalten.

Die Plattform verbindet OT und IT Systeme, standardisiert Datenstrukturen und ermöglicht eine sichere Governance über alle Werke hinweg. Auf dieser Grundlage lassen sich Echtzeitdaten nicht nur innerhalb des Unternehmens nutzen, sondern auch gezielt in Data Lakes oder Cloud Plattformen integrieren.

So entsteht eine vollständig vernetzte Datenarchitektur, die sowohl operative als auch analytische Anforderungen erfüllt.

Fazit

Der Unified Namespace und der Data Lake verfolgen unterschiedliche, aber sich ergänzende Ziele.

Der Unified Namespace sorgt für Echtzeittransparenz und Kommunikation in der Produktion, während der Data Lake die langfristige Analyse und Auswertung ermöglicht.

In Kombination schaffen beide Ansätze die Basis für eine intelligente, skalierbare und datengetriebene Industrie 4.0-Umgebung. Mit Cybus Connectware gelingt die Umsetzung dieser modernen Datenarchitektur sicher, effizient und herstellerunabhängig.