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Jetzt Expertengespräch anfragenData Warehouse, Data Lake und Data Lakehouse speichern Daten zentral, verfolgen jedoch unterschiedliche Ansätze. Die passende Architektur hängt davon ab, welche Daten vorliegen, welche Anwendungsfälle geplant sind und wie wichtig Reporting, Data Science oder KI sind.
Ein Data Warehouse speichert strukturierte und bereinigte Daten für Reporting und Analysen. Bevor Daten geladen werden, werden sie in ein festes Schema überführt. Dieser Ansatz wird als Schema-on-Write bezeichnet.
Ein Vertriebsreport kann dadurch auf klar definierten Tabellen für Kunden, Aufträge und Umsätze aufbauen. SQL-Abfragen laufen performant und Kennzahlen lassen sich verbindlich definieren. Ein Data Warehouse eignet sich besonders für Management Reporting, Controlling und Business Intelligence. Weniger geeignet ist es für große Mengen unstrukturierter Daten wie Bilder, Logdateien oder Sensordaten.
Typische Plattformen sind Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift und Azure Synapse.
Ein Data Lake speichert Daten zunächst in ihrem ursprünglichen Format. Dazu gehören strukturierte Tabellen, JSON Dateien, Logdaten, Bilder und Sensordaten. Die Struktur wird erst bei der Nutzung festgelegt. Dieser Ansatz wird als Schema-on-Read bezeichnet.
Ein Data Lake eignet sich, wenn viele heterogene Daten für Data Science oder Machine Learning gesammelt werden sollen. Ein Data-Science-Team kann historische Sensordaten zunächst vollständig speichern und später entscheiden, welche Merkmale für ein Prognosemodell benötigt werden.
Die Flexibilität erfordert jedoch klare Governance. Ohne Katalog, Verantwortlichkeiten und Qualitätsregeln entsteht schnell ein Data Swamp, in dem Daten zwar vorhanden, aber kaum auffindbar oder vertrauenswürdig sind. Typische Speicher sind Azure Data Lake Storage, Amazon S3 und Google Cloud Storage.
Ein Data Lakehouse verbindet die flexible Speicherung eines Data Lake mit den Struktur-, Qualitäts- und Performance-Eigenschaften eines Data Warehouse. BI, Analytics und Machine Learning können dadurch auf einer gemeinsamen Datenbasis arbeiten.
Das reduziert Datenkopien und erleichtert die Wiederverwendung von Datenmodellen. Gleichzeitig müssen Datenprodukte, Berechtigungen, Qualitätsprüfungen und fachliche Definitionen von Beginn an sauber aufgebaut werden. Bekannte Plattformen sind Databricks, Microsoft Fabric und Snowflake mit Lakehouse-Funktionen.
Auch die Nutzergruppen unterscheiden sich. Fachbereiche und BI Teams arbeiten meist mit dem Data Warehouse. Data Scientists greifen häufig auf einen Data Lake zu. Ein Lakehouse kann beide Gruppen auf einer gemeinsamen Architektur unterstützen.
Ein Data Warehouse ist sinnvoll, wenn verlässliche Dashboards und standardisierte Kennzahlen im Vordergrund stehen. Ein Data Lake passt, wenn große Mengen unterschiedlicher Rohdaten gespeichert und später flexibel untersucht werden sollen. Ein Lakehouse eignet sich, wenn Reporting, Analytics und KI auf einer konsistenten Plattform zusammengeführt werden sollen.
Die Entscheidung sollte an konkreten Use Cases ausgerichtet werden. Häufig ist auch eine Kombination sinnvoll, wenn unterschiedliche Anforderungen parallel bestehen.
Data Warehouse, Data Lake und Data Lakehouse sind Antworten auf unterschiedliche Anforderungen. Wer Datenarten, Nutzergruppen, Governance und konkrete Use Cases gemeinsam betrachtet, schafft eine Architektur, die heutiges Reporting ebenso unterstützt wie zukünftige KI-Anwendungen.
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