Jährlich werden weltweit etwa 132 Zettabyte an Daten produziert – Tendenz steigend. Unternehmen sind dabei federführend, wenn es um die Generierung dieser riesigen Datenmengen geht. Doch viel zu oft verschwinden wertvolle Informationen in verstreuten Ablagen oder ungenutzten Applikationsdatenbanken. Das ist verschenktes Potenzial, denn Daten sind das "Öl des 21. Jahrhunderts" und könnten mit den richtigen Werkzeugen entscheidende Wettbewerbsvorteile liefern.
Um diese Daten zu organisieren, auszuwerten und gewinnbringend einzusetzen, kommen Data Warehouses, Data Lakes und Data Lakehouses ins Spiel. Doch welche dieser Architekturen ist die richtige für Dein Unternehmen? Ich erkläre die Unterschiede und gebe Entscheidungshilfen.
1. Data Warehouse – Der Klassiker für strukturierte Daten
Das Data Warehouse ist die älteste der drei Architekturen und wurde speziell für die Analyse strukturierter Daten entwickelt. Im Kern besteht es aus einer zentralen relationalen Datenbank, die nach festgelegten Schemas geordnet ist.
Aufbau und Funktionsweise
In einem Data Warehouse werden Daten aus verschiedenen Quellen zusammengeführt, bereinigt und nach klaren Regeln organisiert. Der Prozess folgt typischerweise einer Architektur wie dem Data Vault. Die Daten werden zunächst in einem zentralen Rohdatenbereich gespeichert und dann für spezifische Abteilungen oder Fragestellungen in sogenannten Data Marts aufbereitet.
Vorteile
Optimiert für Analysen: Hervorragend geeignet für Reporting und Business-Intelligence-Anwendungen.
Einheitliche Struktur: Klare Schemas und standardisierte Prozesse erleichtern das Arbeiten.
Bewährte Technologien: Etablierte Tools wie Google BigQuery, AWS Redshift und Snowflake bieten vielfältige Funktionen.
Nachteile
Eingeschränkte Flexibilität: Nur für strukturierte Daten geeignet.
Hohe Kosten: Insbesondere in Cloud-Umgebungen können bei großer Skalierung hohe Kosten entstehen.
Fazit: Ein Data Warehouse ist die beste Wahl, wenn es hauptsächlich um standardisierte Berichte und strukturierte Daten geht.
2. Data Lake – Flexibler Speicher für strukturierte und unstrukturierte Daten
Ein Data Lake bietet im Gegensatz zum Data Warehouse die Möglichkeit, sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten zu speichern. Er funktioniert wie ein riesiger, zentraler Speicherordner, in dem die Daten im Rohformat abgelegt werden – vergleichbar mit den Dateien auf einer Festplatte.
Aufbau und Funktionsweise
Ein Data Lake trennt Speicher- und Rechenkapazität voneinander, was ihn besonders skalierbar macht. Für die Verwaltung kommen Technologien wie Apache Parquet (Datenformate), Spark (verteilte Verarbeitung) oder Hadoop (Datenspeicherung) zum Einsatz.
Vorteile
Hohe Flexibilität: Strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Daten können problemlos gespeichert werden.
Skalierbarkeit: Große Datenmengen lassen sich effizient verwalten.
Kostengünstig im Speicher: Der Einsatz von Cloud-Storage wie AWS S3 oder Azure Blob Storage ist vergleichsweise günstig.
Nachteile
Komplexe Architektur: Der Aufbau und die Wartung erfordern oft ein Team von Data Engineers.
Langsamere Performance: Im Vergleich zu Data Warehouses sind Anfragen weniger performant.
Fazit: Ein Data Lake eignet sich besonders für Unternehmen, die unstrukturierte Daten für Machine-Learning-Modelle oder Datenanalysen speichern und verarbeiten wollen.
3. Data Lakehouse – Die Fusion aus Warehouse und Lake
Das Data Lakehouse ist eine relativ neue Architektur, die die Vorteile von Data Warehouses und Data Lakes kombiniert. Es integriert die Struktur und Query-Performance eines Warehouses mit der Flexibilität und Skalierbarkeit eines Data Lakes.
Aufbau und Funktionsweise
Lakehouses basieren auf Technologien wie Delta Lake, Apache Iceberg oder Apache Hudi. Sie bieten Transaktionssicherheit (ACID), Governance-Konzepte und die Möglichkeit, sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten effizient zu verarbeiten.
Vorteile
Flexibel und leistungsstark: Unterstützt sowohl Reporting als auch Machine-Learning-Anwendungen.
Echtzeitverarbeitung: Optimal für Streaming-Daten.
Einheitliche Plattform: Nutzer aus verschiedenen Bereichen können mit denselben Daten arbeiten.
Nachteile
Neue Technologie: Die Konzepte sind weniger ausgereift als bei klassischen Warehouses.
Komplexere Verwaltung: Trotz Managed Services wie Databricks Lakehouse oder Snowflake bleibt der initiale Setup anspruchsvoll.
Fazit: Das Data Lakehouse ist besonders für Unternehmen geeignet, die Deine Daten vielseitig einsetzen wollen – von klassischen Reports bis hin zu Machine-Learning-Anwendungen.
4. Entscheidungshilfe: Welche Architektur passt zu Deinem Unternehmen?
Die Auswahl der passenden Datenarchitektur hängt von mehreren Faktoren ab:
Datenstruktur: Haben Sie vor allem strukturierte Daten, reichen Data Warehouses. Bei unstrukturierten Daten oder einer Mischung ist ein Data Lake oder Lakehouse sinnvoll.
Use Cases: Geht es primär um BI-Reports oder sollen auch Machine-Learning-Modelle trainiert werden?
Team-Kompetenzen: Verfügen Sie über Data Engineers, um einen Data Lake effizient zu betreiben? Falls nicht, könnte ein Managed Service wie Databricks die Lösung sein.
Kosten: Data Warehouses sind meist teurer als Data Lakes, bieten jedoch eine höhere Benutzerfreundlichkeit. Lakehouses bieten hier einen Kompromiss.
5. Fazit
Die richtige Architektur hängt stark von den individuellen Anforderungen und Zielen Deines Unternehmens ab. Ein Data Warehouse ist der Klassiker für standardisierte Berichte, ein Data Lake bietet Flexibilität für unstrukturierte Daten, und das Data Lakehouse kombiniert beide Welten.
Mit Managed Services wie Databricks oder Snowflake lässt sich die Komplexität heute deutlich reduzieren. Die Datenarchitektur sollte stets mit den Anforderungen des Unternehmens mitwachsen – denn eins ist sicher: Die Menge und die Bedeutung von Daten werden in Zukunft weiter rasant zunehmen.
