Eine große Herausforderung bei der Implementierung von Data Lakes liegt darin, notwendiges Know-how im Unternehmen und entsprechende Kompetenzen verfügbar zu haben, da eine Vielzahl von unterschiedlichen Arten von Datendateien, die für einen Data Lake relevant sind, zu verwalten ist. Ebenso sind Kompetenzen notwendig, um verschiedene Abfrage-Tools einsetzen zu können, damit bspw. eine Tabelle aus Rohdateien erstellt werden kann, die abfragefähige Datensätze enthält. Dieses Kapitel befasst sich mit den organisatorischen Rahmenbedingungen für den Einsatz von Data Lakes, insbesondere mit den erforderlichen Kompetenzen und Rollen im Unternehmen. Die Aufgaben und Verantwortlichkeiten von Data Engineers, Data Scientists und Data Analysts werden detailliert beschrieben. Data Engineers sind für die Sammlung, Speicherung und Bereitstellung von Daten verantwortlich und übernehmen auch Aufgaben der Datenqualitätskontrolle und des Datenlebenszyklusmanagements. Data Scientists experimentieren mit Daten, entwickeln Modelle und arbeiten eng mit anderen Abteilungen zusammen. Data Analysts sind näher am operativen Geschäft und identifizieren Handlungsoptionen, die sie an Entscheidungsträger weitergeben. Die Zusammenarbeit dieser drei Rollen ist entscheidend, um den Wert von Daten zu erschließen und ihre Nutzung im Unternehmen zu erleichtern.