Data Lake vs Data Warehouse
Data Lakes und Data Warehouses (DWH) sind zwei unterschiedliche Ansätze zur Datenspeicherung. Während ein Data Lake unstrukturierte (rohe) Daten speichert, enthält ein Data Warehouse strukturierte und verarbeitete Daten. In diesem Artikel geben wir einen umfassenden Überblick über die Unterschiede zwischen diesen beiden Technologien.
Data Lake oder Data Warehouse?
Ein Data Warehouse (DWH) ist ein digitales Speichersystem, das große Mengen strukturierter und formatierter Daten aus verschiedenen Quellen integriert, harmonisiert und speichert. Ein Data Lake speichert dagegen Daten in ihrer ursprünglichen, rohen Form ohne vordefinierte Struktur oder Formatierung. Dieser Ansatz ermöglicht eine flexible Datenerkundung und -analyse.
Unterschiede zwischen Data Lake und DWH
Nachfolgend findest du einen detaillierten Vergleich, der wesentliche Unterschiede hinsichtlich Datenstruktur, Nutzergruppen, Skalierbarkeit und Anwendungen hervorhebt:
Data Warehouse oder Data Lake – Was ist besser?
Data Lakes und Data Warehouses weisen wesentliche Unterschiede auf. Die optimale Lösung hängt von Faktoren wie Datenstruktur und Nutzeranforderungen ab. Häufig bietet eine Kombination aus beiden die umfassendste Abdeckung der Anforderungen an Datenspeicherung. Alternativ gibt es auch einen hybriden Ansatz namens Data Lakehouse, der die Vorteile beider Architekturen kombiniert.
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Data Lake
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Data Warehouse
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