Data Lakehouse
Während Data Lakes für ihre Flexibilität und Kosteneffizienz bekannt sind, punktet ein Data Warehouse mit seiner robusten Datenverwaltungsfunktion. Aber was wäre, wenn man das Beste aus beiden Welten kombinieren könnte? Genau dafür gibt es das Data Lakehouse. Was genau dahinter steckt und welche Vorteile ein Data Lakehouse hat erfahren Sie im Folgenden:
Definition Data Lakehouse
Ein Data Lakehouse ist eine neuartige, offene Datenverwaltungsarchitektur, die die Vorteile eines Data Lakes mit den eines Data Warehouses vereint. Es besitzt die Flexibilität, Kosteneffizienz und Skalierbarkeit eines Data Lakes in Kombination mit den Datenmanagement-Funktionalitäten eines Data Warehouses.
Im Data Lakehouse werden Daten in ihrem nativen Format (Roh-Daten) gespeichert, um diese anschließend mit Hilfe von strukturierten Metadaten anzureichern. Im Gegensatz zum Data Lake werden hier relevante Datensätze strukturell – wie in einem Data Warehouse – aufgearbeitet. So kann anschließend Business Intelligence (BI), Reporting, Analytics und maschinelles Lernen (ML) auf einer einzigen Plattform ermöglicht werden.
Vorteile Data Lakehouse
Der entscheidende Vorteil eines Data Lakehouses besteht darin, dass sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten gespeichert, durchsucht, verarbeitet und verknüpft werden können.
Nutzen Data Lakehouse im Unternehmen
Ein Data Lakehouse vereinheitlicht die Konzepte eines Data Warehouse und eines Data Lakes. Es ermöglicht eine effektive Datenverfügbarkeit und eine effiziente Dateninfrastruktur für Unternehmen. So kann neben Kosten auch erheblich Arbeitsaufwand gesenkt werden, da nicht mehrere separate Systeme für Speicher, Integration oder Analyse verwaltet werden müssen. Zu beachten ist jedoch, dass der Aufbau eines Lakehouses von Grund auf komplex ist und in den meisten Fällen auf eine fertige Data Lakehouse-Lösung zurückgegriffen wird.
