Was ist ein Data Lakehouse?

Data Lakehouse – Die nächste Evolutionsstufe datengetriebener Unternehmensführung

Vor Jahren noch ein großer Trend, heute schon längst Realität in den meisten Unternehmen: Die Rede ist von Big Data. Die Digitalisierung führt dazu, dass immer mehr IT-Systeme immer mehr Daten produzieren. Aus Daten lassen sich Informationen ableiten, deshalb hat Big Data inzwischen einen sehr hohen Stellenwert bei Managemententscheidungen. Nur wer heutzutage sein Unternehmen, den Markt und die Mitbewerber genau kennt, bleibt wettbewerbsfähig.

Für die Aufbereitung, Analyse und Auswertung der Daten gibt es unterschiedliche Datenarchitekturen, wobei sich in den letzten Jahren ein neuer Begriff durchgesetzt hat: das Data Lakehouse. Im Kern handelt es sich dabei um eine neue Art von Datenarchitektur, die die Vorteile eines Data Lakes und eines Data Warehouses kombiniert. In diesem Beitrag wollen wir das Data Lakehouse genauer unter die Lupe nehmen und Ihnen zeigen, welche Vorteile es bietet und wie es in der Praxis eingesetzt wird.

Was ist ein Data Lakehouse?

Im Gegensatz zu Data Warehouses, die eine strukturierte Datenarchitektur haben, folgt ein Data Lakehouse einer semi-strukturierten oder unstrukturierten Architektur, wie es bei einem Data Lake der Fall ist. Es ist eine hybride Datenarchitektur, die strukturierte und unstrukturierte Daten in einem zentralen Repository speichert und verarbeitet.

Im Data Lakehouse werden Daten in ihrer ursprünglichen Form gespeichert, unabhängig davon, ob sie strukturiert, semi-strukturiert oder unstrukturiert sind.

Im Gegensatz zu einem Data Lake verfügt ein Data Lakehouse über eine integrierte Schema-Verwaltung, die es ermöglicht, Daten in einem strukturierten Format zu organisieren. Dies erleichtert den Zugriff und die Analyse der Daten, ohne dass komplexe ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load) erforderlich sind. Ein Data Lakehouse kann auf verschiedene Arten implementiert werden, z.B. durch die Nutzung von Cloud-Diensten wie Amazon S3 oder durch den Einsatz von Open-Source-Tools wie Apache Hadoop und Apache Spark.

Vorteile eines Data Lakehouse

Welche Vorteile bietet ein Data Lakehouse gegenüber einem Data Warehouse oder einem Data Lake?

• Verbesserte Datenqualität und höhere Verarbeitungsgeschwindigkeit
  Da die Daten schnell in ein Data Lakehouse geladen und strukturiert gespeichert werden können, werden Fehler und Inkonsistenzen effektiver identifiziert und behoben.
• Skalierbarkeit & Echtzeitfähigkeit
  Mit einem Data Lakehouse können Daten in Echtzeit verarbeitet werden. Unternehmen können dadurch schneller auf Veränderungen im Geschäftsumfeld reagieren.
• Kosteneffizienz
  Ein Data Lakehouse basiert auf kostengünstigen Speichertechnologien und ist damit meist günstiger als herkömmliche Data Warehouses.

Wo kommt ein Data Lakehouse zum Einsatz?

Ein Data Lakehouse kommt immer dann zum Einsatz, wenn große Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten gespeichert und analysiert werden sollen. Die Einsatzbereiche reichen dabei von der Big Data-Analyse, über Data Science bis hin zu Machine Learning.

Typische Anwendungsfälle sind u. a.:

• Analyse von Kundenverhalten
• Überwachung von Produktionsprozessen
• Erstellung personalisierter Marketingkampagnen

Durch die Möglichkeit, Daten sehr schnell zu analysieren, können Unternehmen ebenso schnell reagieren und fundierte Entscheidungen treffen.

Welche Technologien kommen zum Einsatz?

Einige der wichtigsten Technologien zur Implementierung eines Data Lakehouse sind:

• Delta Lake
• Apache Hudi
• Apache Iceberg

Diese Technologien bieten Unternehmen eine leistungsfähige Infrastruktur zur Verwaltung von Big Data und ermöglichen schnellen und effektiven Datenzugriff. Dennoch gibt es auch Herausforderungen, z. B. bei Datenqualität und Governance, die bei der Implementierung zu beachten sind.

Fazit

Ein Data Lakehouse ist eine leistungsfähige Art der Datenarchitektur, die Unternehmen dabei hilft, schnell und in Echtzeit auf Daten zuzugreifen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Liegen Daten in vielen unterschiedlichen Formaten sowie in strukturierter und unstrukturierter Form vor, ist ein Data Lakehouse am besten für die Verarbeitung und Analyse dieser Daten geeignet. Auch kostenseitig lohnt sich der Einsatz eines Data Lakehouse – wobei die Hürden in Sachen Datenqualität und Datensicherheit berücksichtigt werden sollten.

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