Was ist ein Data Lakehouse?
Ein Data Lakehouse ist eine Datenmanagementarchitektur, die die besten Eigenschaften von Data Lakes und Data Warehouses miteinander vereint. Sie bietet die Flexibilität, Kosteneffizienz und Skalierbarkeit von Data Lakes und verfügt gleichzeitig über sämtliche Datenmanagement-, ACID-Transaktions- und Strukturfunktionen von Data Warehouses.
Dies ermöglicht Business Intelligence (BI) und Machine Learning mit allen Arten von Daten, einschließlich strukturierter, unstrukturierter und teilstrukturierter Daten. Durch die Bündelung beider Systeme in einer einzigen Plattform sind Datenteams dazu in der Lage, effizienter auf Daten zuzugreifen und diese zu nutzen, ohne zwischen verschiedenen Systemen wechseln zu müssen.
Die Data-Lakehouse-Architektur
Eine Data-Lakehouse-Architektur kombiniert die besten Eigenschaften von Data Lakes und Data Warehouses innerhalb einer einzigen Plattform. Diese besteht in der Regel aus 5 Schichten:
- Ingestion-Schicht: verantwortlich für die Aufnahme großer Mengen strukturierter, unstrukturierter und teilstrukturierter Daten aus verschiedenen Quellen in das Data Lakehouse
- Speicherschicht: nutzt kostengünstigen Cloud-Object-Storage zur Speicherung aller Arten von Daten und sorgt so für die Flexibilität und Skalierbarkeit von Data Lakes
- Metadatenschicht: verwaltet Metadaten wie Schemainformationen, Datenabstammung und Datenherkunft, um eine bessere Organisation und Governance der Daten zu ermöglichen
- API-Schicht: bietet ein einheitliches Interface für Zugriff und Verarbeitung der Daten, das verschiedene Abfragesprachen wie SQL sowie Tools wie Python und Notebooks unterstützt
- Konsumschicht: ermöglicht Benutzern die Ausführung von Analyse-, Machine-Learning- und Business-Intelligence-Tasks und bietet eine einzige End-to-End-Übersicht der Daten
Dank dieses mehrschichtigen Konzepts zur Zusammenführung der Funktionen von Data Lakes und Data Warehouses können Unternehmen mit Data Lakehouses effizienter auf Daten zugreifen und diese nutzen, ohne zwischen verschiedenen Systemen wechseln zu müssen.
Eigenschaften von Data Lakehouses
Mit Data Lakehouses können Strukturen und Schemata wie bei Data Warehouses auch auf unstrukturierte Daten angewendet werden, wie sie üblicherweise in Data Lakes gespeichert sind. Das bedeutet, dass Datennutzer schneller auf die Informationen zugreifen können.
Im Vergleich zu einem Data Warehouse lässt sich ein Data Lakehouse kostengünstig skalieren, da die Integration neuer Datenquellen ein stärker automatisierter Prozess ist. Abfragen können von überall aus mit einem beliebigen Tool erfolgen und sind nicht auf Anwendungen begrenzt, die nur strukturierte Daten verarbeiten können.
In der Tat dienen viele der besonderen Merkmale von Data Lakehouses dazu, die Lücke zwischen Data Lakes und Data Warehouses zu überbrücken. Einige dieser besonderen Merkmale sind:
Metadatenschichten
Diese Schichten helfen bei der Organisation und Verwaltung der Daten und machen es so leichter, sie zu finden und zu nutzen.
Leistungsstarke SQL-Ausführung
Ermöglicht ein effizientes Abfragen und Abrufen von Daten sowie einen optimierten Zugriff für Data-Science- und Machine-Learning-Tools.
Unterstützung verschiedener Datentypen
Data Lakehouses können strukturierte, teilstrukturierte und unstrukturierte Datentypen verarbeiten, sodass ein breites Spektrum an Datentypen und Anwendungen gespeichert, genutzt, optimiert und analysiert werden kann.
Gleichzeitiges Lesen und Schreiben
Mehrere Benutzer können gleichzeitig ACID-konforme Transaktionen lesen und schreiben, ohne die Datenintegrität zu beeinträchtigen.
Reduzierte Datenbewegungen
Durch die Kombination der besten Eigenschaften von Data Warehouses und Data Lakes sind Data Lakehouses dazu in der Lage, Datenbewegungen und -redundanzen zu verringern, was eine effizientere Ressourcennutzung ermöglicht.
Unterstützung erweiterter Analysen
Data Lakehouses eignen sich hervorragend für fortgeschrittene Analysen und Machine Learning, da sie mit großen Datenmengen aus verschiedenen Quellen arbeiten können.
All diese Eigenschaften verringern die Notwendigkeit, auf verschiedene Systeme zuzugreifen, sodass Teams für ihre Data-Science-, Machine-Learning- und Business-Analytics-Projekte stets über die vollständigsten und aktuellsten Daten verfügen.
Zudem bietet ein Data Lakehouse eine robustere Data Governance als traditionelle Data Lakes oder Warehouses und gewährleistet so Datenqualität und Compliance.
Die Vorteile von Data Lakehouses
Diese Funktionen bringen zahlreiche Vorteile mit sich. Dazu gehören Einfachheit, Flexibilität und geringe Kosten, da Data Lakehouses ähnliche Datenstrukturen und Datenmanagementfunktionen wie in einem Data Warehouse einrichten, und das direkt auf der Art von kostengünstigem Speicher, wie er auch für Data Lakes verwendet wird.
Ein Data Lakehouse bietet die strukturierten Funktionen und Fähigkeiten von Data Warehouses und bewahrt gleichzeitig die Anpassungsfähigkeit von Data Lakes. Dieses hybride Modell ist zudem wesentlich kosteneffizienter als konventionelle Data-Warehousing-Lösungen.
Immer mehr Unternehmen entscheiden sich für das Data-Lakehouse-Modell, um die Einschränkungen von traditionellen Data Warehouses und Data Lakes zu umgehen. Denn dieser Ansatz stellt eine ausgewogene Lösung dar, die die Stärken von Datenspeicher- und Datenmanagementsystemen miteinander vereint.
Flexibilität ist ein weiterer entscheidender Vorteil. Data Lakehouses ermöglichen die Verarbeitung unterschiedlicher Datentypen, einschließlich strukturierter, teilstrukturierter und unstrukturierter Daten. Diese Vielseitigkeit unterstützt eine breite Palette an Anwendungen, angefangen bei herkömmlichen Datenanalysen und Business Intelligence bis hin zu fortschrittlicheren Verwendungszwecken wie Machine Learning, künstliche Intelligenz und Datenstreaming in Echtzeit.
Darüber hinaus ermöglichen Data Lakehouses maßgeschneiderte Konfigurationen mithilfe beliebter Programmiersprachen wie Python und R, was ihre Attraktivität für Unternehmen noch verstärkt.
Anwendungsbeispiele für Data Lakehouses
Data Lakehouses werden branchenübergreifend für viele verschiedene Use Cases eingesetzt, da sie die besten Eigenschaften von Data Lakes und Data Warehouses miteinander kombinieren. Hier einige konkrete Beispiele für die Verwendung von Data Lakehouses:
Gesundheitswesen
Data Lakehouses können die Daten aus elektronischen Patientenakten, medizinischen Geräten und anderen Quellen speichern und analysieren. Auf diese Weise helfen sie Gesundheitseinrichtungen dabei, die Patientenversorgung und die Gesundheit der Bevölkerung zu verbessern.
Finanzbranche
Ebenso können Lakehouses zur Speicherung und Analyse verschiedener Daten aus Finanztransaktionen, Risikomanagementsystemen und anderen Quellen eingesetzt werden, um Finanzdienstleistern zu helfen, fundiertere Entscheidungen hinsichtlich Investitionen und Risikomanagement zu treffen.
Modernisierung von Data Analytics
Data Lakehouses können zur Modernisierung vorhandener Datensysteme verwendet werden und deren Performance, Verwaltung und Kosteneffizienz optimieren. Hierzu gehört auch der Umstieg von On-Premise-Dateninfrastrukturen in die Cloud, die Auslagerung von Data Warehouses und die Einführung neuer Datenfunktionen wie Datenvirtualisierung und kundenseitige Datenanwendungen.
Datenverarbeitung in Echtzeit
Lakehouses unterstützen sowohl Batch- als auch Echtzeit-Datenverarbeitung, sodass Unternehmen Daten verarbeiten können, noch während sie generiert werden. Das ermöglicht Berichterstellung und Analysen in Echtzeit, wodurch separate Systeme für Echtzeit-Datenanwendungen überflüssig werden.
Der Schlüssel zu dieser Vielzahl von Anwendungen ist die Tatsache, dass Data Lakehouses strukturierte, teilstrukturierte und unstrukturierte Datentypen verarbeiten können. Das ermöglicht es Unternehmen, eine breite Palette von Datentypen und Anwendungen zu speichern, zu nutzen, zu optimieren und zu analysieren, darunter IoT-Daten, Text, Bilder, Audio, Video, Systemprotokolle und relationale Daten.
Data Lakehouses sind günstig skalierbar, da die Integration neuer Datenquellen automatisiert ist. Es ist nicht notwendig, sie manuell an die Datenformate und -schemata eines Unternehmens anzupassen, was Zeit und Ressourcen spart.
Data Warehouse, Data Lake und Data Lakehouse im Vergleich
Jede dieser Architekturen verfügt über spezifische Funktionen und erfüllt unterschiedliche Anforderungen im Bereich der Datenverarbeitung und -analyse. Für Unternehmen, die ihre Daten effektiv nutzen wollen, ist es daher unerlässlich, die Nuancen zu verstehen.
Data Warehouses
Ein Data Warehouse ist ein strukturiertes Datenrepository, das präzise organisiert und für Abfragen und Reporting optimiert ist. Es bildet die Grundlage für Business Intelligence und bietet eine zentrale Plattform, auf der Daten aus verschiedenen Quellen wie ERP- und CRM-Systemen, Websites und den sozialen Medien integriert, verarbeitet und gespeichert werden.
Diese Struktur ist besonders geeignet, um Berichts- und Analysefunktionen zu optimieren, Entscheidungsprozesse durch Zugriff auf historische Daten zu rationalisieren und die Effizienz in der Datenverarbeitung und -analyse zu steigern.
Data Warehouses haben jedoch auch ihre Grenzen. Es mangelt ihnen oft an der nötigen Flexibilität, um unstrukturierte Daten wie Social-Media- und Streaming-Daten zu handhaben. Die Instandhaltungskosten von Data Warehouses können erheblich sein, und sie sind mit Sicherheitsrisiken verbunden, insbesondere wenn es um sensible oder proprietäre Daten geht. Darüber hinaus kann es bei der Integration von Daten aus verschiedenen Quellen mit unterschiedlichen Formaten und Größen zu Kompatibilitätsproblemen kommen.
Data Lakes
Data Lakes ihrerseits stellen eine flexiblere Datenspeicherlösung dar. Bei ihnen handelt es sich um riesige Pools roher, unverarbeiteter Daten, die in ihrem ursprünglichen Format gespeichert werden. Diese Architektur wurde für die Verarbeitung einer Vielzahl von Datentypen entwickelt – ob strukturiert, teilstrukturiert oder unstrukturiert.
Der Hauptvorteil von Data Lakes liegt in ihrer Fähigkeit, riesige Datenmengen kosteneffizient zu speichern, wodurch sie für Machine Learning und prädiktive Analyseanwendungen besonders geeignet sind.
Trotz dieser Vorteile bergen Data Lakes auch gewisse Herausforderungen. Es kann schwierig sein, sie effektiv zu verwalten, und wenn sie nicht richtig organisiert werden, können sie sich leicht in die umgangssprachlichen „Datensümpfe“ verwandeln.
Schlecht verwaltete Data Lakes können beim Abrufen und Integrieren von Daten Probleme mit Business-Intelligence-Tools verursachen. Darüber hinaus kann der Mangel an konsistenten Datenstrukturen zu ungenauen Abfrageergebnissen führen, während gleichzeitig die offene Natur von Data Lakes erhebliche Herausforderungen für die Datensicherheit mit sich bringen kann.
Data Lakehouse
Data Lakehouses sind der neuere, hybride Ansatz, der die besten Elemente von Data Warehouses und Data Lakes miteinander kombiniert. Sie bieten eine einheitliche Plattform für strukturierte, teilstrukturierte und unstrukturierte Daten, die die Flexibilität der Data Lakes mit der strukturierten Umgebung von Data Warehouses vereint.
Diese Architektur zeichnet sich besonders durch ihre Kosteneffizienz und eine verringerte Datenduplizierung aus. Sie unterstützt eine breite Palette von Business-Intelligence- und Machine-Learning-Tools und bietet im Vergleich zu traditionellen Data Lakes verbesserte Data Governance und Sicherheit.
Als relativ neues Konzept befindet sich das Data Lakehouse jedoch noch in der Entwicklung. Im Vergleich zu spezialisierteren Systemen kann es daher aufgrund eines geringeren Funktionsumfangs zu Problemen kommen, und es bedarf noch weiterer Entwicklungen, um sein volles Potenzial auszuschöpfen.
Die richtige Wahl treffen
Data Warehouses sind ideal für Unternehmen, die zuverlässige, strukturierte Data-Analytics- und Business-Intelligence-Funktionen benötigen. Data Lakes sind besser für diejenigen geeignet, die eine flexible, kosteneffiziente Lösung für die Speicherung und Analyse großer Mengen verschiedener Datentypen suchen, die insbesondere Machine-Learning-Anwendungen unterstützen soll. Data Lakehouses sind eine Mischung aus den beiden anderen Lösungen und damit vielseitig einsetzbar, da sie ein breites Spektrum an Datenspeicher- und Analyseanforderungen abdecken.
Mit der Weiterentwicklung von Big Data entwickeln sich auch diese Storage-Lösungen weiter. Jede Architektur hat ihren Platz im Datenökosystem, und die richtige Wahl ist abhängig von den spezifischen Anforderungen, Datentypen und strategischen Zielen der jeweiligen Organisation. Für eine fundierte Entscheidung, die mit der Datenstrategie und den zukünftigen Wachstumsplänen des Unternehmens übereinstimmt, ist es unerlässlich, die Stärken und Einschränkungen jeder Lösung genau zu kennen.
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