Data Lake vs. Data Warehouse: Kompakt erklärt

von | 21. Juni 2024 | Grundlagen

Wussten Sie, dass Unternehmen jeden Tag etwa 2,5 Quintillionen Bytes an Daten erzeugen? Jede Kundeninteraktion, jeder Sensorwert und jede Erwähnung in den sozialen Medien liefert wertvolle Erkenntnisse. Aber wie nutzen Sie diese Daten für strategische Entscheidungen, wenn so viele Informationen einfließen? 

An dieser Stelle kommen Datenspeicherlösungen wie Data Lake und Data Warehouse ins Spiel. Das Verständnis der Unterschiede zwischen diesen beiden Systemen ist für Datenexperten, die Daten effektiv für die Entscheidungsfindung und Business Intelligence nutzen wollen, von entscheidender Bedeutung.

Was ist ein Data Lake?

Ein Data Lake ist ein groß angelegter, zentraler Speicher, in dem rohe, unstrukturierte und strukturierte Daten in ihrem nativen Format gespeichert werden. Er dient als Speicherpool für verschiedene Datentypen und ermöglicht Skalierbarkeit und Flexibilität bei der Verarbeitung großer Datenmengen. Data Lakes sind äußerst anpassungsfähig. Sie können verschiedene Datenquellen und -formate aufnehmen, darunter Textdateien, Bilder, Audio- und Videodaten sowie Sensordaten. 

Merkmale eines Data Lake

  • Skalierbarkeit: Data Lakes sind für die Verarbeitung großer Datenmengen ausgelegt und lassen sich leicht vergrößern oder verkleinern, um dem Wachstum gerecht zu werden.
  • Kosteneffiziente Speicherung: Da Data Lakes Rohdaten ohne umfangreiche Vorverarbeitung speichern, können sie eine kostengünstige Option für die Speicherung umfangreicher Informationen darstellen.
  • Speicherung von Rohdaten: Die Daten werden in der Regel in ihrem ursprünglichen Format gespeichert, was eine spätere Erforschung und Analyse ermöglicht, ohne durch vordefinierte Strukturen eingeschränkt zu sein.

Vorteile eines Data Lake

Data Lakes bieten einen einzigartigen Ansatz zur Datenspeicherung, bei dem Flexibilität und Skalierbarkeit für große Informationsmengen im Vordergrund stehen. Dieser offene Ansatz eröffnet Unternehmen mehrere wichtige Vorteile:

  • Kosteneffiziente Skalierbarkeit: Data Lakes bieten eine skalierbare und wirtschaftliche Möglichkeit, große Datenmengen zu speichern. Sie sind ideal für Unternehmen, die ein schnelles Datenwachstum verzeichnen.
  • Zukunftssichere Flexibilität: In Data Lakes können Sie jeden Datentyp speichern, unabhängig von seinem aktuellen Zweck. Diese Anpassungsfähigkeit stellt sicher, dass sich Ihre Datenspeicherung mit Ihren Geschäftsanforderungen weiterentwickeln kann.
  • Schnelle Datenübernahme: Data Lakes können Daten aus verschiedenen Quellen schnell aufnehmen und so Verzögerungen zwischen der Datenerfassung und der Datenanalyse minimieren.
Ein sinnbildlicher Data Lake. Ein Data Lake lässt sich am besten wie eine überdimensionale Festplatte vorstellen.

Erfahren Sie, wie Data Lakes als zentrale Sammelstellen für riesige und diversifizierte Datenmengen dienen und effiziente Big Data Analytics ermöglichen.

Grundlagen, Anwendungsfälle und Vorzüge eines Data Lake: Alles was Unternehmen über Data Lakes wissen müssen

Was ist ein Data Warehouse?

Ein Data Warehouse ist ein Datenverwaltungssystem, das geschaffen wurde, um Business Intelligence-Aktivitäten wie Analysen zu ermöglichen und zu erleichtern. Es handelt sich um eine kuratierte Sammlung historischer Daten, die sorgfältig organisiert und für Abfragen und Berichte optimiert sind. Data Warehouses enthalten in der Regel Daten, die bereits verarbeitet, bereinigt und umgewandelt wurden, um Konsistenz und Qualität zu gewährleisten. Dieser strukturierte Ansatz ermöglicht eine schnellere und effizientere Analyse als Data Lakes.

Merkmale eines Data Warehouse

  • Themenorientiert: Data Warehouses sind nach bestimmten Geschäftsbereichen organisiert, z. B. Vertrieb, Marketing oder Finanzen. Diese thematische Organisation erleichtert den Benutzern das Auffinden und Analysieren relevanter Daten.
  • Integrierte Daten: Daten aus verschiedenen Quellen werden transformiert und in ein einheitliches Format innerhalb des Data Warehouse integriert. Dadurch werden Datensilos beseitigt und sichergestellt, dass die Benutzer mit genauen und zuverlässigen Informationen arbeiten.
  • Zeitvariant: In Data Warehouses werden in der Regel historische Daten gespeichert, so dass die Benutzer Trends und Muster im Zeitverlauf verfolgen können. Dies ist entscheidend für Aufgaben wie Umsatzprognosen, Analyse des Kundenverhaltens und Leistungsmessung.

Vorteile eines Data Warehouse

Data Warehouses zeichnen sich dadurch aus, dass sie eine strukturierte und optimierte Umgebung für gezielte Analysen bieten. Dieser strukturierte Ansatz bringt mehrere wertvolle Vorteile mit sich: 

  • Verbesserte Datenqualität: Data Warehouses erzwingen Datenbereinigungsprozesse und Datenumwandlungsprozesse und gewährleisten so die Genauigkeit und Konsistenz der für die Analyse verwendeten Daten.
  • Verbesserte Datenverwaltung: Data-Warehouses verfügen in der Regel über strengere Data-Governance-Kontrollen. Dies gewährleistet die Datensicherheit, schützt sensible Informationen und erleichtert die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen.
  • Vereinfachte Berichterstattung und Visualisierung: Die strukturierte Natur von Data Warehouses erleichtert die Erstellung von Berichten und Datenvisualisierungen. So können Geschäftsanwender Trends schnell erkennen, Muster identifizieren und datengestützte Erkenntnisse an die Beteiligten weitergeben.
Data Warehouse, eine große Lagerhalle gefüllt mit zahlreichen Kisten

Data Warehousing wächst rapide und ist entscheidend für Geschäftsentscheidungen und Datenoptimierungen – lesen Sie in unserem Artikel mehr darüber, wie führende Unternehmen diesen Sektor vorantreiben.

Data Warehouse: Kompakt erklärt

Unterschiede von Data Lake und Data Warehouse

Sowohl Data Lakes als auch Data Warehouses sind wertvolle Werkzeuge für die Datenverwaltung und -analyse, erfüllen aber unterschiedliche Anforderungen. Im Folgenden finden Sie eine Aufschlüsselung der Unterschiede, damit Sie verstehen, welche Lösung für Ihr Unternehmen die richtige ist:

MerkmalData LakeData Warehouse
Datentypunstrukturierte, halbstrukturierte und strukturierte Datenstrukturierte Daten
Verarbeitungverarbeitet rohe und unbearbeitete Datenverarbeitet bereinigte und transformierte Daten
SchemaSchema-on-read (flexibles und sich entwickelndes Schema)Schema-on-write (Vordefiniertes und starres Schema)
Zugriffoffener Zugriff für verschiedene Anwendungsfälle und Analysetoolskontrollierter Zugriff und optimiert für BI-Tools und SQL-Abfragen
Flexibilitätbietet Flexibilität bei der Datenexploration und -analysebietet weniger Flexibilität, gewährleistet aber Datenkonsistenz
Kostengeringere Speicherkosten aufgrund von Komprimierung und fehlender Strukturierung höhere Verarbeitungs- und Speicherkosten
Skalierbarkeithorizontal skalierbar, aber höhere Verarbeitungs- und Speicherkostenvertikal skalierbar, erfordert aber mehr Planung und Verwaltung
Beweglichkeithohe Agilität aufgrund der Schemaflexibilität und der Fähigkeit, verschiedene Datentypen zu verarbeitengeringere Agilität, da der Schwerpunkt auf strukturierten Daten und vordefinierten Schemata liegt
Abfrageleistungmöglicherweise langsamere Abfrageleistung aufgrund von Schema-on-Readbietet eine schnellere Abfrageleistung aufgrund des vordefinierten Schemas
Datenverwaltungbegrenzte Governance-Fähigkeiten aufgrund der Speicherung von Rohdatenstarke Governance-Möglichkeiten mit strukturierten Daten
Endbenutzerhauptsächlich verwendet von Data Scientists, Ingenieuren und Analysten für erweiterte Analysen und maschinelles Lernengeeignet für Geschäftsanwender, Analysten und Entscheidungsträger für Business Intelligence und Reporting
AnwendungErforschung neuer Trends, erweiterte Analysen, Datenermittlung und künftige Anforderungen Berichterstattung, historische Analyse, Trendanalyse, Beantwortung spezifischer Fragen, Entscheidungsfindung
Unterschiede von Data Lake und Data Warehouse

Kombination von Data Lake und Data Warehouse

Data Lakes und Data Warehouses dienen zwar unterschiedlichen Zwecken im Datenökosystem, haben aber gemeinsame Ziele bei der Speicherung, Verwaltung und Analyse von Daten. Beide Systeme zielen darauf ab, einen zentralen, zugänglichen Ort für die Datenspeicherung bereitzustellen, der die gemeinsame Nutzung von Daten, die Zusammenarbeit und eine fundierte Entscheidungsfindung ermöglicht.

Die Kombination von Data Lakes und Data Warehouses bietet einen umfassenden Ansatz für die Datenverwaltung, der es Unternehmen ermöglicht, die Stärken beider Speichersysteme zu nutzen. Durch die Integration von Data Lakes und Data Warehouses können Unternehmen:

  • Verschiedene Datentypen speichern und verarbeiten: Die Kombination von Data Lake und Data Warehouse ermöglicht es Unternehmen, verschiedene Datentypen zu speichern und zu verarbeiten, von unstrukturierten Rohdaten bis hin zu verarbeiteten, strukturierten Daten, und so einen umfassenden Überblick über ihre Datenbestände zu erhalten.
  • Optimieren Sie die Kosten für Datenspeicherung und -verarbeitung: Die Kombination der Kosteneffizienz von Data Lakes im Zusammenspiel mit der Leistung und Zuverlässigkeit von Data Warehouses gewährleistet optimale Kosten für die Datenspeicherung und -verarbeitung.
  • Erleichterung von Echtzeiteinblicken und historischen Analysen: Unternehmen erhalten Einblicke in Echtzeit und gewinnen gleichzeitig historische Datenanalysefunktionen, um einen ganzheitlichen Überblick über ihre Daten zu erhalten.
  • Ermöglichen Sie erweiterte Analysen und Business Intelligence: Durch die Integration von Data Lake und Data Warehouse unterstützen Unternehmen interne Analysen, maschinelles Lernen und Business Intelligence und gewährleisten so einen reibungslosen Übergang von der Datenexploration zur Berichterstattung und Entscheidungsfindung.
Business Intelligence Darstellung mit Laptop in einem Café - im Vordergrund eine Kaffeetasse und im Zentrum ein Datenvisualiserungsanwendung auf dem Laptopmonitor - das Logo der Alexander Thamm GmbH in der oberen rechten Ecke

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

Eine solide Datenstrategie als Fundament guten Datenmanagements

Die Entscheidung zwischen einem Data Lake und einem Data Warehouse oder möglicherweise sogar einem kombinierten Ansatz hängt von Ihrer spezifischen Datenstrategie und Ihren analytischen Zielen ab. Wenn Sie die Stärken und Schwächen der einzelnen Systeme kennen, können Sie eine fundierte Entscheidung treffen, die Sie in die Lage versetzt, das volle Potenzial Ihrer Daten zu erschließen und Ihr Unternehmen voranzubringen.

Autor:innen

Patrick

Pat ist seit Ende 2021 für den Bereich Web Analyse & Web Publishing bei der Alexander Thamm GmbH zuständig und überwacht einen Großteil unserer Onlinepräsenzen. Dabei schlägt er sich durch jedes Google oder Wordpress Update und gibt dem Team gerne Tipps, wie Ihre Beiträge oder eigenen Websites noch verständlicher für den Leser sowie die Suchmaschinen werden.

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