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.
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Data Lake
Was ist ein Data Lake? Ein Data Lake erfasst, speichert und verarbeitet große Mengen von Daten in ihren ursprünglichen Formaten.

Data Warehouse
Ein Data Warehouse (DWH) ist eine zentrale Datenbank die strukturierte Daten aus unterschiedlichen Quellen (z.B. ERP, CRM, Datenbanken, externe Systeme) sammelt, transformiert und aggregiert. Es kann als eine Art konsistenter Zwischenspeicher verstanden werden, der die Grundlage für Business Intelligence (BI), Analysen und Reporting bildet. Im Gegensatz zu operativen Systemen und Datenbanken sind DWHs insbesondere für schnelle und effiziente Abfragen und Analysen von Daten optimiert.

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.