Data Lake vs Data Warehouse
Data Lake und Data Warehouse (DWH) sind verschiedene Ansätze zur Datenspeicherung. Während in einem Lake unstrukturierte (Roh-) Daten gespeichert werden, ist ein DWH mit strukturierten und verarbeiteten Daten befüllt. In unserem Artikel Data Lake vs Data Warehouse informieren wir Sie umfänglich zu den Unterschieden der beiden Technologien.
Data Lake oder Data Warehouse?
Das Data Warehouse (DWH) ist ein digitales Speichersystem, das riesige Mengen von strukturierten und formatierten Daten aus diversen Quellen miteinander verbindet und harmonisiert.
Bei einem Data Lake hingegen werden die Daten zwar ebenfalls gespeichert, jedoch in Ihrer ursprünglichen, unbearbeiteten Form (Rohdaten). Sie sind weder strukturiert, noch formatiert.
Unterschiede Data Lake und DWH
Im Folgenden zeigen wir Ihnen eine tabellarische Gegenüberstellung von Data Lake und Data Warehouse. Zu den wichtigsten Unterschieden gehören z. B. die Datenstruktur, die jeweiligen Anwender:innen, Skalierbarkeit und Nutzung.
| Feature | Data Lake | Data Warehouse |
|---|---|---|
| Datentypen | Strukturiert, semi-strukturiert, unstrukturiert |
Meist strukturiert |
| Flexibilität | Hoch | Gering |
| Skalierbarkeit | Fast unbegrenzt | Begrenzt |
| Kosten | Generell geringer | Höher |
| Performance | Anwendungsfall abhängig | Hoch – für komplexe Abfragen |
| Schema | Schema-on-Read (Zeitpunkt der Analyse) |
Schema-on-Write (Vordefiniert) |
| Nutzung | Datenexploration, ML, Big Data |
Geschäftsberichte, BI-Anwendungen |
| User | Datenwissenschaftler, Datenentwickler (z. B. mit Python), Business-Analysten (mit SQL für kuratierte Daten) |
Business-Analysten mit SQL |
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DWH oder Lake – was ist besser?
Data Lakes und Data Warehouses haben essenzielle Unterschiede. Für welche Art der Datenspeicherung Sie sich entscheiden sollten, ist abhängig von verschiedenen Faktoren wie z. B. der Datenstruktur und den Benutzeranforderungen. Oft ist eine Kombination aus beiden die beste Lösung, um das gesamte Spektrum der Datenspeicher-Anforderungen abzudecken.
Alternativ wird auch auf die „fusionierte“ Lösung zurückgegriffen: dem Data Lakehouse.