Data Lake vs Data Warehouse

Die Unterschiede zwischen einem Data Lake und einem Data Warehouse

Obwohl diese beiden Ansätze darauf abzielen, Daten für die Analyse zu speichern, weisen sie einige wesentliche Unterschiede auf, die ihre Verwendung in verschiedenen Kontexten beeinflussen.

Ein Data Lake speichert Rohdaten und unstrukturierte Daten, die für die zukünftige Verwendung bereit sind, während ein Data Warehouse strukturierte Daten organisiert und für schnelle Analysen verarbeitet. Der Data Lake ist flexibler, während das Data Warehouse für Abfragen und analytische Berichte optimiert ist.

1. Datenstruktur

Einer der Hauptunterschiede zwischen einem Data Lake und einem Data Warehouse ist die Art und Weise, wie die Daten darin organisiert und gespeichert werden.

• Ein Data Lake speichert Rohdaten ohne Umwandlung und ermöglicht die Speicherung von Audio-, Video-, Text-, Echtzeitdaten und anderen Formaten. Diese Flexibilität eignet sich für Unternehmen, die verschiedene Datentypen untersuchen möchten, bevor sie ihre Endverwendung festlegen. Data Lakes, die häufig in Cloud-Computing-Umgebungen integriert sind, sind für Analysten, Wissenschaftler und Entwickler von Nutzen, die mit großen und heterogenen Datensätzen arbeiten. So kann ein Unternehmen beispielsweise Kundendaten aus verschiedenen Quellen wie sozialen Netzwerken, Zufriedenheitsumfragen und Kaufverlauf zentralisieren.
   
• In einem Data Warehouse werden die Daten vorverarbeitet und strukturiert, oft in Tabellenform. Mit diesem Ansatz können Analysen optimiert werden, die Verwendung unstrukturierter Daten wird jedoch eingeschränkt. Dieses System eignet sich am besten für Unternehmen, die regelmäßig Berichte erstellen, z. B. ein Geschäft, das wöchentliche Verkaufsdaten strukturieren muss, um Statistiken zu erhalten.

2. Verwendung der Daten

Die Art und Weise, wie die Daten verwendet werden, variiert ebenfalls zwischen einem Data Lake und einem Data Warehouse.

• Ein Data Lake ermöglicht eine explorative Herangehensweise an Daten, die für prädiktive Analysen, Machine Learning und Anwendungen mit künstlicher Intelligenz verwendet werden. Die Speicherung der Daten im Rohformat ermöglicht es Analysten, die Daten entsprechend den Anforderungen des jeweiligen Projekts umzuwandeln und zu strukturieren. Ein Team von Data Scientists, das an Vorhersagemodellen zur Betrugserkennung arbeitet, kann beispielsweise Daten aus einem Data Lake verwenden, um verschiedene maschinelle Lernalgorithmen zu testen.
   
• Ein Data Warehouse wurde für präzise Abfragen und Berichte entwickelt. Die Daten sind organisiert und bereit für Business-Analysen oder BI-Berichte. Dies macht es ideal für Unternehmen, die eine optimale Performance für genau definierte Daten benötigen. Abfragen können für strategische Anforderungen optimiert werden, z. B. für die Analyse des Umsatzes, der betrieblichen Leistung oder der Produktionskosten.

3. Kosten und Storage

Die Kosten für die Datenverwaltung variieren je nach Datenstruktur, Umfang der Verarbeitung und Komplexität der erforderlichen Analysen.

• Data Lakes verwenden kostengünstige Speicherlösungen, insbesondere Cloud Computing, um riesige Datenmengen zu speichern. Diese Möglichkeit, große Datenmengen kostengünstig zu verwalten, ist ideal für Unternehmen, die Rohdaten beibehalten möchten, ohne sofort in Verarbeitungsinfrastrukturen investieren zu müssen. Die Kosten können jedoch steigen, wenn spezielle Tools benötigt werden, insbesondere für Echtzeit-Analysen, die möglicherweise erweiterte Datenverarbeitungsdienste erfordern.
   
• Data Warehouses sind aufgrund der Datenstrukturierung teurer zu speichern. Die anfänglichen Kosten sind hoch, aber die Rentabilität der Investitionen ist durch gezielte Analysen oft schneller. Da die Daten strukturiert sind, fallen die Verarbeitungskosten langfristig in der Regel geringer aus.

4. Sicherheit und Governance

Mit dem Aufkommen von Datenschutz- und Sicherheitsvorschriften wie der DSGVO (Datenschutz-Grundverordnung) ist die Data Governance zu einem wichtigen Aspekt geworden, der bei der Arbeit mit sensiblen Daten zu berücksichtigen ist.

• Die Flexibilität des Data Lake kann aufgrund der weniger strikten Datenorganisation Herausforderungen in den Bereichen Sicherheit und Governance mit sich bringen. Das Beibehalten von Rohdaten und unstrukturierten Daten stellt ein Sicherheitsrisiko dar, insbesondere bei sensiblen Daten. Eine strenge Zugriffskontrolle und eine Rechteverwaltungsrichtlinie sind für die Datenintegrität von entscheidender Bedeutung. Unternehmen müssen in spezielle Tools investieren, um ihre Data Lakes vor Cyberangriffen zu schützen und Compliance-Standards einzuhalten.
   
• Data Warehouses verfügen über strenge Governance-Regeln, die eine erhöhte Sicherheit gewährleisten. Benutzer haben je nach Rolle eingeschränkten Zugriff, wodurch das Risiko von Fehlern oder nicht autorisiertem Zugriff verringert wird. Moderne Cloud-Analysetools wie die von OVHcloud bieten erweiterte Funktionen für die Verwaltung von Zugriffsrechten, Tracking-Tools und Verschlüsselungslösungen für mehr Sicherheit.

Beispiele für einen Data Lake

Nachfolgend finden Sie einige konkrete Beispiele für die Verwendung eines Data Lake, um dessen Nutzen besser zu verstehen:

• Log-Analyse: Ein Cloud-Unternehmen kann die Logs seiner Systemaktivitäten in einem Data Lake speichern. Diese Logs, roh und unstrukturiert, können auf Anomalien analysiert, Fehler identifiziert oder die Leistung optimiert werden.
   
• Echtzeitdaten: Eine E-Commerce-Plattform kann Benutzerinteraktionen in Echtzeit in einem Data Lake speichern, um ihr Verhalten zu analysieren und die Konversion zu optimieren. Die Daten können verwendet werden, um Produktempfehlungen zu geben, die auf den jüngsten Benutzerinteraktionen basieren.
   
• Machine Learning: Ein Data Lake ist ideal für das Training von Machine-Learning-Modellen. Unternehmen, die mithilfe von KI Innovationen vorantreiben möchten, können unstrukturierte Daten wie Bilder, Videos oder Textdaten speichern, um Vorhersagemodelle zu entwickeln und Geschäftsentscheidungen zu optimieren.

Beispiele für ein Data Warehouse

Im Gegensatz dazu gibt es einige Beispiele, in denen ein Data Warehouse besser geeignet ist:

• Finanzberichterstattung: Unternehmen wie Banken, die genaue Finanzberichte in Echtzeit liefern müssen, nutzen Data Warehouses, um die Integrität und Geschwindigkeit der Daten sicherzustellen. Diese Systeme ermöglichen die schnelle Erstellung von Bilanzen, Rentabilitätsanalysen und Haushaltsprojektionen.
   
• Business Intelligence (BI): Organisationen, die strukturierte Daten für Business Intelligence benötigen, wie z. B. Vertrieb oder Produktionsleistung, entscheiden sich für ein Data Warehouse. Ein Fertigungsunternehmen kann beispielsweise die Produktivität von Fabriken verfolgen und die Leistung von Produktionslinien analysieren.