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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 die Vorteile von Data Lakes und Data Warehouses miteinander verbindet. Ziel ist es, die Skalierbarkeit und Flexibilität eines Data Lakes mit den leistungsfähigen Datenmanagement- und Transaktionsfunktionen eines Data Warehouses zu vereinen. So entsteht eine Plattform, auf der Unternehmen große Mengen an strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Rohdaten speichern, verarbeiten und für Business Intelligence, Reporting oder Machine Learning nutzbar machen können.
Funktionsweise
Technisch gesehen kombiniert ein Data Lakehouse den kostengünstigen, skalierbaren Speicher eines Data Lakes mit den Governance-, Verwaltungs- und ACID-Transaktionsfunktionen eines Data Warehouses. Dadurch lassen sich Daten nicht nur zentral ablegen, sondern auch konsistent verwalten und zuverlässig für Analysen einsetzen. Neben klassischen Batch-Auswertungen unterstützen Lakehouses zunehmend auch Echtzeitszenarien, etwa durch Streaming-Integration und In-Memory-Verarbeitung, was Unternehmen eine deutlich höhere Flexibilität und Reaktionsgeschwindigkeit ermöglicht.
Mehrwert für Unternehmen
Für Unternehmen bedeutet ein Data Lakehouse, dass sie nicht länger zwischen günstiger Speicherung großer Datenmengen (Lake) und analytisch optimierter Performance (Warehouse) wählen müssen. Die Architektur ermöglicht es, Rohdaten flexibel zu erfassen und aufzubewahren und sie gleichzeitig für Business Intelligence, Reporting oder Machine-Learning-Anwendungen nutzbar zu machen. Ein besonderer Vorteil liegt in der Konsistenz der Daten: Lakehouses bieten ACID-Transaktionen, Datenversionierung und feinkörnige Zugriffsrechte, wodurch sie verlässliche und nachvollziehbare Ergebnisse liefern. Zudem senken sie Kosten und Komplexität, da Unternehmen nicht länger parallele Systeme betreiben oder aufwändige ETL-Prozesse zwischen Lake und Warehouse orchestrieren müssen.
Abgrenzung zu klassischen Konzepten
Im Vergleich zu reinen Data Lakes adressiert das Lakehouse zentrale Schwächen wie mangelnde Datenqualität, fehlende Schema-Verwaltung oder eingeschränkte Query-Performance. Während Data Lakes häufig als "Datenfriedhöfe" kritisiert werden, weil Rohdaten dort zwar gespeichert, aber nur schwer nutzbar sind, bietet ein Lakehouse klare Strukturen und Governance.
Gegenüber klassischen Data Warehouses wiederum erweitert es die Flexibilität: Statt nur strukturierte Daten zu speichern, lassen sich auch Textdateien, Bilder oder Sensordaten verarbeiten. Damit eignet sich ein Lakehouse sowohl für klassische BI-Reports als auch für fortgeschrittene Data-Science- und KI-Anwendungen. Es schafft eine Brücke zwischen den beiden Welten und gilt deshalb zunehmend als Standardarchitektur für moderne, datengetriebene Unternehmen.
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 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 |
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.
Vorteile & Herausforderungen
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.
Anwendungsbespiele
Data Lakehouses finden eine breite Anwendung in Unternehmen – überall dort, wo Daten aus unterschiedlichsten Quellen zusammengeführt und in verwertbare Erkenntnisse übersetzt werden müssen. Sie zeigen ihren Mehrwert besonders in Szenarien, in denen klassische Data-Warehouse- oder Data-Lake-Ansätze an ihre Grenzen stoßen: wenn es um Echtzeitverarbeitung, die Kombination strukturierter und unstrukturierter Daten oder den direkten Einsatz von KI-Modellen geht. Die folgenden Beispiele verdeutlichen, wie Lakehouses in verschiedenen Branchen konkrete Wettbewerbsvorteile schaffen.
Echtzeit-Personalisierung im E-Commerce
Ein Onlinehändler kann im Data Lakehouse Klickpfade, Transaktionshistorien und Produktbewertungen zusammenführen. Kombiniert mit Streaming-Daten (z. B. aus Recommendation Engines) lassen sich personalisierte Angebote in Echtzeit erstellen – nicht erst nach Batch-Auswertungen. So werden Warenkörbe optimiert, Abbruchraten reduziert und Cross-Selling-Potenziale ausgeschöpft.
Predictive Maintenance in der Industrie 4.0
Maschinen- und Sensordaten aus Produktionsanlagen erzeugen Terabytes an Informationen pro Tag. Ein Data Lakehouse ermöglicht die Kombination dieser unstrukturierten Sensordaten mit strukturierten ERP- oder Wartungsinformationen. So können KI-Modelle Verschleiß vorhersagen, Ausfälle verhindern und Wartungseinsätze gezielt planen – was Stillstandskosten massiv reduziert.
Dynamische Preisgestaltung im Energiesektor
Energieversorger müssen Marktdaten, Verbrauchsdaten von Smart Metern sowie Wetter- und Geodaten zusammenführen. Ein Lakehouse schafft hier eine einheitliche Basis für Modelle, die in Echtzeit Preissignale anpassen. Damit können Anbieter ihre Profitabilität steigern, Kunden flexible Tarife anbieten und gleichzeitig das Stromnetz stabilisieren.
Klinische Forschung und personalisierte Medizin
Krankenhäuser und Pharmaunternehmen nutzen Data Lakehouses, um Patientendaten, Laborergebnisse, Genomdaten und klinische Studienberichte zu vereinen. Diese Integration ermöglicht es, Behandlungsergebnisse zu vergleichen, Nebenwirkungen frühzeitig zu erkennen und personalisierte Therapien zu entwickeln. Das beschleunigt nicht nur Forschungszyklen, sondern verbessert auch die Versorgung der Patienten.
Nachhaltigkeits- und ESG-Reporting
Unternehmen stehen zunehmend unter Druck, Nachhaltigkeitskennzahlen transparent zu berichten. Ein Data Lakehouse sammelt dafür Daten aus IoT-Sensoren (z. B. Energieverbrauch, CO₂-Ausstoß), Lieferantendatenbanken und Finanzsystemen. Das Ergebnis sind automatisierte ESG-Reports, die regulatorische Anforderungen erfüllen und gleichzeitig Potenziale für nachhaltige Prozessoptimierung sichtbar machen.
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.
Fazit
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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