Haben Sie den Ehrgeiz, bei der Sammlung, Speicherung und Nutzung Ihrer Daten noch einen Schritt weiter zu gehen? Ein Data Lakehouse verspricht genau das. Während Data Lakes und Data Warehouses gängige Architekturen für die Speicherung und Analyse von Daten sind, gibt ein Data Lakehouse einen dritten Weg vor, der beide Architekturen vereint und ihr volles Potenzial zur Geltung bringt. Einige Erklärungen.
Ein Data Lakehouse ist sozusagen das Beste beider Welten. Das Beste aus dem Bereich der Datenspeicherung und das Beste aus der Datenauswertung. Das Hauptversprechen eines Data Lakehouse ist die Aussicht, große Datenmengen aus verschiedenen Quellen in einer zentralen Umgebung zu speichern. Das Data Lakehouse beschränkt sich jedoch nicht auf diese Aufgabe der Datenspeicherung. Es bietet außerdem eine Vielzahl an erweiterten Funktionen, um verschiedene Aufgaben bei der Nutzung Ihrer Daten zu übernehmen, wie z. B. Transformation, Analyse und Modellierung.
Ein Data Lakehouse ist eine Datenarchitektur, welche die Vorteile von Data Lake und Data Warehouse in einer einzigen Plattform vereint. In dieser Hinsicht kann es also schematisch als eine Erweiterung des Konzepts des Data Lake dargestellt werden, das es jedoch um erweiterte Datenverarbeitungsfunktionen ergänzt. Innerhalb eines Data Lakehouse werden die Daten meist in roher oder halbstrukturierter Form gespeichert und erst in einem zweiten Schritt in strukturierte Daten umgewandelt, die für Analysen und Anwendungen genutzt werden können.
Was sind die Funktionen eines Data Lakehouse?
Wenn man sich mit dem äußeren Anschein zufrieden gibt, ist die Hauptfunktionalität eines Data Lakehouse natürlich die Speicherung großer Datenmengen. Seine Funktion besteht also darin, möglichst viele Informationen an einem Ort zu zentralisieren. Ein zentralisierter Ansatz, der Zugang zu Daten bietet und deren Verwaltung erleichtert. Anders als ein Data Warehouse kann das Data Lakehouse jedoch unterschiedslos Rohdaten und halbstrukturierte Daten speichern. So können Ihre Mitarbeiter ganz einfach Informationen aus unveränderten Daten extrahieren.
Ein Data Lakehouse bietet außerdem die Fähigkeit, die Verarbeitung von Daten in Echtzeit zu erleichtern. Im Fokus: schnellere und oftmals präzisere Entscheidungen, da sie auf Daten basieren, die in Echtzeit analysiert werden. Zu den erweiterten Funktionen, die in einem Data Lakehouse zur Verfügung stehen, gehören auch Abfragefunktionen, mit denen Ihre Teams wertschöpfende Informationen aus Ihren Daten extrahieren können.
Schließlich lässt sich das Data Lakehouse problemlos mit Datenanalysetools wie Visualisierung und Machine Learning integrieren, um bei der Analyse, Nutzung und Verwertung Ihrer Daten noch einen Schritt weiter zu gehen.
Was sind die Vorteile eines Data Lakehouse?
Ein Data Lakehouse hat viele Vorteile, aber der größte Trumpf, den Sie sich merken können, ist seine Skalierbarkeit. Die Größe eines Data Lakehouse kann leicht angepasst werden, um große Datenmengen zu speichern. Wie viele Unternehmen sind auch Sie wahrscheinlich mit einer explosionsartigen Zunahme der Datenmengen konfrontiert, die Sie erzeugen und auswerten. Mit einem Data Lakehouse werden Sie nie überfordert sein!
Da Data Lakehouses auf Open-Source-Technologien und Cloud-Diensten basieren, sind sie zudem äußerst wettbewerbsfähig, was die Kosten für die Einrichtung und den Betrieb angeht.
Und was die Sicherheit und die Compliance betrifft, so sind die in einem Data Lakehouse gespeicherten Daten nativ sicher und entsprechen notwendigerweise den geltenden Normen. Daher ist der Einsatz eines Data Lakehouse eine Garantie dafür, dass Ihre Daten vor Cyberbedrohungen und Verstößen geschützt sind.
Was sind die Unterschiede zwischen Data Lakehouse, Data Lake und Data Warehouse?
Ein Data Lake wird verwendet, um rohe oder halbstrukturierte Daten in ihrem ursprünglichen Format zu speichern. Ein Data Warehouse hingegen speichert strukturierte Daten in einem vordefinierten Format. Das Data Lakehouse eröffnet einen dritten Weg, indem es gleichzeitig die Speicherung von rohen, halbstrukturierten und strukturierten Daten in ihrem ursprünglichen oder vorverarbeiteten Format ermöglicht.
Das Data Lakehouse unterscheidet sich auch insofern von Data Lake und Data Warehouse, dass es die Verarbeitung von Daten in Echtzeit und die Analyse historischer Daten ermöglicht, während Data Lakes für die Verarbeitung von Daten in Echtzeit ausgelegt und Data Warehouses auf die Analyse historischer Daten beschränkt sind.
