Smart Data Lake – Das Fundament datengetriebener KI-Agenten
Daten liegen oft überall – aber Agenten brauchen einen Ort, an dem sie strukturiert, sicher und in Echtzeit darauf zugreifen können. Smart Data Lakes sind die Brücke zwischen Unternehmenswissen und agentischer Intelligenz.
- Smart Data Lakes speichern strukturierte & unstrukturierte Daten zentral
- Agenten können über APIs, Embeddings oder Query-Layer zugreifen
- Sie sind „smart“, weil sie semantische & kontextuelle Anfragen erlauben
- Ideal als Quelle für RAG, Knowledge Graphs und Kontext-Injektion
- Skalierbar, flexibel, integrationsfreundlich
- Voraussetzung für datenbewusste Agentenarchitektur
Was ist ein Smart Data Lake?
Ein Smart Data Lake ist ein zentralisierter Datenhub, der:
- verschiedenste Datenquellen aggregiert
- schemafrei („Schema-on-read“) funktioniert
- APIs und Suchschnittstellen für KI-Agenten bereitstellt
- semantisches Verständnis über Embeddings oder KGs integriert
Ziel: KI-Agenten erhalten dynamisch Zugriff auf relevante Daten – ohne starre Pipelines oder manuelle Exporte.
RAG-Architektur für Agenten
| Typ | Beispiele |
|---|---|
| Strukturiert | SQL-Datenbanken, Tabellen, CSVs |
| Semi-strukturiert | JSON, XML, YAML |
| Unstrukturiert | PDFs, Office-Dokumente, E-Mails, Webseiten, Logs |
| Event-basiert | Sensorik, API-Calls, Webhooks, Change Data Capture |
Zugriff durch Agenten
- REST/gRPC API: Direktanfragen von Agenten
- RAG-Pipeline: Retrieval Layer als Access Point
- Embedding Store: Semantische Suche via Vektoren
- KG-Schnittstelle: Query über Ontologien & Relationen
- Realtime Subscription: Push-Modell bei neuen Daten
🔗 Vertiefung: RAG in der Praxis
🔗 Kombinierbar mit: Knowledge Graphs & Embeddings
Beispielarchitektur
- Smart Data Lake ingestet 20+ interne Quellen
- Embedding Layer erstellt Vektorrepräsentationen
- Retriever-Agents suchen bei Anfragen passende Dokumente
- LLM-Agents formulieren Antwort auf Basis des kontextuellen Inputs
Tools & Frameworks
- Storage: S3, Delta Lake, LakeFS, Azure Data Lake
- Processing: Spark, dbt, Flink, Airbyte
- Semantic Access: Weaviate, Qdrant, Pinecone
- Governance: Great Expectations, Soda, DataHub
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Was unterscheidet einen Smart Data Lake von einem Data Warehouse?
Data Lakes sind flexibler und schemafrei – perfekt für unstrukturierte Daten. Smart DLs kombinieren das mit semantischem Zugang und Agentenkompatibilität.
Sind Data Lakes sicher genug für KI-Anwendungen?
Ja – mit rollenbasiertem Zugriff, Verschlüsselung, Logging und Auditing.
Braucht jeder Agent Zugriff auf den gesamten Lake?
Nein – Zugriff kann granular geregelt werden (per Task, Rolle, Projekt).
Fazit und Ausblick
Ein Smart Data Lake ist das neuronale Backend deiner Agenten. Ohne zentrale, semantisch zugängliche Datenquelle bleiben deine Agenten blind.
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