Data Lakehouse: Kompakt erklärt
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Unternehmen stehen heute vor der neuen Herausforderung, große Datenmengen effektiv zu speichern, zu verwalten und zu analysieren. Aufgrund schlechter Datenmanagementstrategien kämpfen 70 % der Unternehmen mit Datensilos. Herkömmliche Datenarchitekturen greifen hier oft zu kurz und lassen Unternehmen das Potenzial ihrer Daten nicht ausschöpfen.
Hier kommt das Data Lakehouse ins Spiel – eine hybride Datenmanagement-Architektur, die die besten Eigenschaften von Data Lakes und Data Warehouses kombiniert. In diesem Beitrag werden Data Lakehouses besprochen und wie sie die perfekte Lösung für das Datenmanagement sein können.
Was ist ein Data Lakehouse?
Ein Data Lakehouse ist eine moderne Datenmanagement-Architektur, die darauf abzielt, skalierbaren Speicher und Flexibilität für Data Lakes zu bieten und die Datenmanagement- und Transaktionsfunktionen von Data Warehouses zu gewährleisten.
Data Lakehouses helfen Unternehmen, große Mengen an Rohdaten zu verarbeiten und sie für Business Intelligence zu nutzen. Sie bieten eine einheitliche Plattform, auf der strukturierte und unstrukturierte Daten nebeneinander existieren und analysiert werden können.
Ein umfassender Blick auf Business Intelligence: Wie Unternehmen durch Analyse und visuelle Aufbereitung von Daten fundierte Entscheidungen treffen und schnell auf Marktdynamiken reagieren.
Business Intelligence: Kompakt erklärt
Unterschiede zwischen Data Lakehouse, Data Lake und Data Warehouse
Obwohl alle drei Lösungen zur Datenspeicherung anbieten, sind sie dennoch unterschiedlich. In den folgenden Tabellen werden die Unterschiede zwischen einem Data Lakehouse, einem Data Lake und einem Data Warehouse erläutert.
| Merkmal | Data Lakehouse | Data Lake | Data Warehouse |
|---|---|---|---|
| Datentypen | strukturierte, halb-strukturierte und unstrukturierte Daten | unstrukturierte und halbstrukturierte Daten | Strukturierte Daten |
| Nutzen | einheitliche Plattform für alle Datentypen und Auswertungen | Speicherung großer Mengen von Rohdaten | Speicherung strukturierter Daten für Berichte und Analysen |
| Speicher | skalierbar und flexibel | hochgradig skalierbar und kosteneffizient | begrenzte Skalierbarkeit, oft teuer |
| Datenmanagement | Metadatenschicht für Datenqualität, Schemaentwicklung und ACID-Transaktionen | minimales Datenmanagement, mehr Rohdatenspeicherung | umfassendes Datenmanagement und Data Governance |
| Abfragen | SQL und andere Abfrageprogramme | begrenzte Abfragemöglichkeiten | optimiert für SQL-Abfragen |
| Datenanalyse | Business Intelligence und erweiterte Analysen | innerhalb allgemeiner Data-Science- und Machine-Learning-Analysen | Business Intelligence und Reporting |
| Data Governance | zentralisierte Metadatenverwaltung und Datenzugriffskontrolle | begrenzte Data-Governance-Funktionen | umfassende Data-Governance-Praktiken |
Unterschiede von Data Lakehouse, Data Lake und Data Warehouse
Data Warehousing wächst rapide und ist entscheidend für Geschäftsentscheidungen und Datenoptimierungen – lesen Sie in unserem Artikel mehr darüber, wie führende Unternehmen diesen Sektor vorantreiben.
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Unterschiede zwischen Data Lakehouse und Data Mesh
Data Lakehouses und Data Mesh sind beides innovative Ansätze für die Datenverwaltung. Sie unterscheiden sich jedoch in ihrem Hauptaugenmerk. Im Folgenden finden Sie eine Tabelle mit den wichtigsten Unterschieden:
| Merkmal | Data Lakehouse | Data Mesh |
|---|---|---|
| Nutzen | einheitliche Plattform für die Speicherung und Analyse aller Datentypen | dezentraler Ansatz zur Datenverwaltung |
| Data Ownership | zentrales Datenverwaltungsteam | bereichsspezifische Datenteams |
| Skalierbarkeit | skalierbare Speicherung und Verarbeitung innerhalb eines vereinheitlichten Systems | Skalierbarkeit durch verteilte Domänen |
| Datenintegration | leichtere Integration mit zentralisierten Tools und Systemen | robuste Integration und Interoperabilität |
| Daten-Pipelines | vereinfacht Datenpipelines und reduziert den Bedarf an komplexen ETL-Prozessen | domänenspezifische Daten-Pipelines und APIs |
| Datenkonsumenten | Datenanalysten und Data Scientists | breiteres Spektrum von Datenkonsumenten; einschließlich Domänenexperten und Anwendungsentwicklern |
| Technologie-Stack | gemeinsamer Technologie-Stack für Datenspeicherung, -verarbeitung und -analyse | heterogene Technologie-Stacks in verschiedenen Bereichen |
Unterschiede von Data Lakehouse und Data Mesh
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Funktionsweise eines Data Lakehouse
Ein Data Lakehouse funktioniert wie eine gut organisierte Fabrik für Ihre Daten, in der mehrere Stufen zusammenarbeiten. Im Folgenden werden die Funktionalitäten und die fünf Schichten erläutert, die für die Funktionsweise verantwortlich sind:
- Aufnahmeschicht: Dies ist der Einstiegspunkt. Daten aus verschiedenen Quellen, wie Datenbanken, Sensoren, sozialen Medien und Protokolldateien, werden gesammelt und in das Lakehouse geladen. Tools in dieser Schicht können auch eine erste Filterung oder Vorverarbeitung vornehmen, um sicherzustellen, dass nur relevante Informationen in das Data Lakehouse gelangen.
- Speicherebene: Die Speicherebene bietet eine kostengünstige Cloud-basierte Objektspeicherinfrastruktur für die Speicherung der Daten. Auf diese Weise können Sie alle Daten unabhängig von ihrer Größe oder ihrem Format speichern, ohne dass die Kosten ins Unermessliche steigen.
- Verarbeitungsschicht: Rohdaten können schwer zu analysieren sein. In dieser Phase werden die Daten bereinigt, organisiert und in ein brauchbares Format umgewandelt. Tools wie Spark oder Flink werden häufig zur Datenverarbeitung eingesetzt.
- Metadaten-Schicht: Betrachten Sie dies als einen detaillierten Katalog für Ihre Daten. Hier werden Informationen über die Daten selbst gespeichert, z. B. über ihren Ursprung, ihr Format und ihre Bedeutung. Diese Schicht bietet strukturierte Schemata, unterstützt ACID-Transaktionen und verbessert die Funktionen zur Datenverwaltung und -optimierung.
- Verwendungsebene: Sobald die Daten aufbereitet und organisiert sind, sind sie einsatzbereit. Datenanalysten, Data Scientists und Geschäftsanwender können über das Lakehouse auf die Daten zugreifen. Sie können Trends untersuchen, Berichte erstellen und sogar Modelle für maschinelles Lernen entwickeln, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
Diese fünfschichtige Architektur gewährleistet einen effizienten Datenfluss, um die Daten nutzbar zu machen. Außerdem erleichtert sie es verschiedenen Teams, mit den spezifischen Daten zu arbeiten, die sie benötigen.
Ein Cloud Data Warehouse ermöglicht Unternehmen durch skalierbare Ressourcen und effiziente Datenverarbeitung, auf wachsende Datenanforderungen zu reagieren und wertvolle Einblicke zu gewinnen.
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Vorteile eines Data Lakehouse
Das Data Lakehouse bietet viele Vorteile für Unternehmen, die ihr Datenmanagement und ihre Analysefähigkeiten verbessern wollen:
- Einheitliche Plattform: Ein Data Lakehouse kombiniert die Stärken von Data Lakes und Data Warehouses. Es kann strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten an einem einzigen Ort speichern. Dies erleichtert Unternehmen die Verwaltung aller Datentypen auf einer einzigen Plattform.
- Kosteneffizienz: Das Data Lakehouse kann die Kosten, die mit herkömmlichen Data-Warehouse-Implementierungen verbunden sind, durch den Einsatz von Cloud-Speicher- und Rechenressourcen reduzieren. Die hybride Architektur senkt außerdem die Kosten, da die Verwaltung mehrerer Speichersysteme entfällt.
- Verbesserte Data Governance: Das Data Lakehouse bietet ein zentralisiertes Metadatenmanagement und Datenzugriffskontrollen, um die Data Governance und Compliance zu verbessern. Dieser Ansatz stellt sicher, dass die Daten ordnungsgemäß verwaltet und gesichert werden.
- Schnellere Time-to-Insight: Mit Data Lakehouse können Unternehmen schneller Erkenntnisse gewinnen. Die Datenpipelines werden gestrafft und der Bedarf an komplexen ETL-Prozessen reduziert. So können Unternehmen schneller fundierte Entscheidungen treffen.
- Skalierbarkeit: Das Data Lakehouse ist so konzipiert, dass es leicht skalierbar ist. Dadurch ist es ideal für die Verarbeitung wachsender Datenmengen und unterschiedlicher Datentypen. Diese Funktion gewährleistet, dass Unternehmen mit ihrem wachsenden Datenbedarf Schritt halten können.
- Flexibel: Das Data Lakehouse unterstützt verschiedene datenbezogene Anwendungsfälle, wie z. B. traditionelle Business Intelligence, erweiterte Analysen und maschinelles Lernen. Dies gibt Unternehmen die Flexibilität, Erkenntnisse aus all ihren Daten zu gewinnen.
Herausforderungen bei der Integration
Auch wenn Data Lakehouses eine leistungsstarke Lösung sind, gibt es für Unternehmen auch einige Herausforderungen zu beachten:
- Datenqualitätsmanagement: Mit der Flexibilität, jede Art von Daten zu speichern, geht die Verantwortung einher, deren Qualität sicherzustellen. Unternehmen benötigen angemessene Datenverwaltungsprozesse, um Probleme wie unordentliche oder ungenaue Daten zu vermeiden.
- Zugriffskontrolle: Ein zentraler Datenspeicher erfordert sorgfältige Maßnahmen zur Zugriffskontrolle. Unternehmen müssen festlegen, wer auf welche Daten zugreifen darf, um Sicherheitsrisiken oder Informationsmissbrauch zu vermeiden.
Wir zeigen Ihnen in unserem Beitrag, warum gute Datenqualität der Schlüssel zu zuverlässigen Prozessen ist und wie Sie diese für Ihr Unternehmen gewährleisten:
Die 5 wichtigsten Maßnahmen für eine optimale Datenqualität
Warum sollten Unternehmen ein Data Lakehouse nutzen?
Data Lakehouses bieten mehrere Vorteile für Unternehmen, die mit ihren Daten zu kämpfen haben. Im Folgenden erfahren Sie, warum Unternehmen den Einsatz eines Data Lakehouse in Betracht ziehen sollten:
- Bessere Analysen und KI/ML-Fähigkeiten: Ein Data Lakehouse bietet Unternehmen bessere Geschäftseinblicke mit erweiterten Analyse- und ML-Funktionen. Es hilft Unternehmen, Einblicke aus ihren strukturierten und unstrukturierten Daten zu gewinnen, um bessere Entscheidungen zu treffen.
- Verbesserts Datenmanagement: Data Lakehouses bieten Unternehmen eine einzige Plattform zur Erfassung und Verwaltung all ihrer Daten. Diese Strategie reduziert Datensilos und stellt die Qualität der Daten durchgängig sicher.
- Straffe Datenpipelines: Ein Data Lakehouse kombiniert die Eigenschaften eines Data Lake und eines Data Warehouse. Dies führt zu vereinfachten Datenpipelines und reduziert den Bedarf an komplexen ETL-Prozessen.
- Unterstützung vielfältiger Analysen: Data Lakehouses sind nicht nur für Berichte gedacht. Sie bieten eine Plattform für erweiterte Analysen wie maschinelles Lernen. Auf diese Weise können Unternehmen verborgene Muster und Trends in ihren Daten aufdecken, was ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschafft.
Data-Lakehouse-Serviceanbieter
Der Markt für Data Lakehouses boomt. Mehrere große Akteure bieten Cloud-basierte Dienste an. Im Folgenden finden Sie einige der Anbieter und ihre Stärken:
Databricks
Databricks ist ein bekannter Data Lakehouse-Anbieter. Er bietet Funktionen wie Delta Lake, Databricks SQL und MLflow, die den Betrieb rationalisieren. Die Plattform von Databricks ist für die Verarbeitung von Big Data optimiert und ermöglicht erweiterte Analysen und eine einfache Datenverarbeitung. Databricks ist ideal für Unternehmen, die ihre Daten an einem Ort haben möchten und zeitnahe Datenanalysen benötigen. Es eignet sich auch für Unternehmen, die KI/ML-Prozesse auf einer einzigen skalierbaren Plattform durchführen möchten.
Google BigQuery
Google BigQuery ist eine serverlose Plattform, die für schnelle SQL-Abfragen entwickelt wurde. Diese Plattform ist kosteneffizient, da sie die ML-Funktionen von Google nutzt. Bigquery kann auch große Datenmengen analysieren und komplexe Abfragen verarbeiten. Diese Funktionen machen es zu einer idealen Lösung für Unternehmen, die einen Cloud-basierten Data Lakehouse mit ML-Potenzial suchen.
Snowflake
Snowflake ist bekannt für seine unbegrenzte Skalierbarkeit. Dieser cloudbasierte Data-Warehousing-Dienst bietet auch Data-Lakehouse-Funktionen. Der Unterschied besteht darin, dass er Unternehmen die Speicherung und Analyse ihrer Daten zusammen mit sicheren Datenfreigabeoptionen ermöglicht. Für Unternehmen mit wechselnden Datenanforderungen ist Snowflake eine zuverlässige Lösung, die Flexibilität bietet und ihre Business Intelligence-Anforderungen erfüllt.
Dremio
Dremio ist eine weitere leistungsstarke Data Lakehouse-Plattform. Sie ist bekannt für die einfache Datenintegration, die Beschleunigung von Abfragen und erweiterte Analysefunktionen. Sie ermöglicht es Unternehmen, SQL-Abfragen auf Daten in einem Data Lake ohne ETL-Prozesse durchzuführen. Dermio ist die erste Wahl für Unternehmen, die interaktive Einblicke aus ihren Big Data benötigen, ohne Kompromisse bei der Geschwindigkeit einzugehen. Seine Datenverarbeitungs- und Analysefunktionen machen es zu einem wertvollen Werkzeug für die Entscheidungsfindung.
Data Lakehouse als effiziente Alternative für internes Datenmanagement
Insgesamt eignen sich Data Lakehouses hervorragend für Unternehmen, die sich von den Beschränkungen herkömmlicher Datenarchitekturen lösen wollen. Es kann ihnen helfen, ihre Datenverwaltungsprozesse zukunftssicher zu machen. Datenqualitätsmanagement und Zugriffskontrolle erfordern zwar eine sorgfältige Planung, doch die Vorteile von Data Lakehouses machen sie zu einer leistungsstarken Lösung für Unternehmen, die den Wert ihrer Datenbestände maximieren möchten.
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