Die Welt, in der wir leben und arbeiten, wird zunehmend von datengestützten Erkenntnissen und Entscheidungsprozessen geprägt. In einer zunehmend digitalen Welt ist die Verarbeitung und Analyse von Daten aller Art für Unternehmen aller Art von entscheidender Bedeutung. Für viele wissenschaftliche Disziplinen wie Data Science und IT-Instrumente wie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz sind umfangreiche Datenbestände eine zwingende Voraussetzung. Dieses Kapitel befasst sich mit der Bedeutung von Big Data und der Notwendigkeit effizienter Datenmanagementsysteme. Ein zentrales Element ist der Data Lake, der als Speicher für große Mengen von Rohdaten in ihrem natürlichen Format dient. Im Gegensatz zu einem Data Warehouse, in dem die Daten strukturiert vorliegen, dienen Data Lakes der Speicherung vielfältiger Daten aus unterschiedlichen Quellen. Sie ermöglichen unterschiedliche Analysen zur Gewinnung von Erkenntnissen. Data Lakes bilden die Grundlage für moderne Datenarchitekturen wie „Modern Data Warehouse“, „Data Fabrics“ und „Data Lakehouses“. „Data Meshes stellen einen dezentralen Ansatz dar, während Data Fabrics und Data Meshes sich ergänzen können. Data Lakes sind flexibel, erfordern aber oft zusätzliche Analysetechnologien.