Data Lakes und Data Warehouses im Vergleich – Unterschiede und Einsatzbereiche.

In der heutigen datenorientierten Welt generieren und sammeln Unternehmen enorme Datenbestände aus verschiedensten Quellen. Um diese Daten auszuwerten und Erkenntnisse daraus zu ziehen, die den geschäftlichen Erfolg fördern, benötigen Unternehmen eine zuverlässige und skalierbare Speicherungs-, Verarbeitungs- und Analysemöglichkeit.

Zwei beliebte Optionen zum Speichern und Analysieren von Daten sind Data Lakes und Data Warehouses. Auch wenn beide als Repositorys für große Datenmengen dienen, besitzen sie unterschiedliche Architekturen, Einsatzbereiche und Vorteile.

In diesem Blog-Beitrag stellen wir die Unterschiede zwischen Data Lakes und Data Warehouses vor und zeigen, welcher Ansatz eure geschäftlichen Anforderungen am besten erfüllt.

Dieser Post umfasst folgende Aspekte:

• Was ist ein Data Lake?
• Was ist ein Data Warehouse?
• Data Lakes und Data Warehouses im Vergleich
• Welche Lösung ist für euer Unternehmen richtig?
• Erste Schritte mit einer Data-Lake- oder Data-Warehouse-Plattform

Was ist ein Data Lake?

Ein Data Lake ist ein zentralisiertes Repository, mit dem Unternehmen große Mengen von Rohdaten sowie strukturierte und unstrukturierte Daten im nativen Format speichern können. Data Lakes speichern die Daten in ihrem ursprünglichen Format. Das kann alle Arten von Daten – von Text und Bildern bis hin zu Videos und Social-Media-Beiträgen – umfassen.

Mithilfe von Data Lakes können Unternehmen enorme Datenmengen bei geringeren Kosten speichern, da sie weniger teure Speicherlösungen wie Cloud-basierten Objektspeicher verwenden. Mit Data Lakes können Unternehmen auch Daten aus verschiedenen Quellen sammeln und speichern – darunter Geräte für das Internet der Dinge, Social-Media-Plattformen sowie Web-Analysen –, sodass keine weitere Datenverarbeitung oder -transformation erforderlich ist.

Data Lakes lassen sich für verschiedene Nutzungsszenarien einsetzen, beispielsweise Big-Data-Analysen, maschinelles Lernen und Datenwissenschaft. Mithilfe erweiterter Analyse-Tools und -Technologien können Unternehmen Erkenntnisse aus ihren Data Lakes ziehen, fundierte Entscheidungen treffen, ihre Geschäftsprozesse verbessern und Innovationen vorantreiben.

Was ist ein Data Warehouse?

Bei einem Data Warehouse handelt es sich um ein großes und zentrales Daten-Repository zur Unterstützung von Business-Intelligence-Aktivitäten wie Datenanalysen, Reporting und Entscheidungsfindung. Data Warehouses speichern strukturierten Daten, die in Tabellen mit definierten Beziehungen organisiert sind.

Im Gegensatz zu einem Data Lake, der Daten in ihrem nativen Format speichert, müssen die Daten bei einem Data Warehouse in ein bestimmtes Schema transformiert und strukturiert werden, bevor sie geladen werden können. Dieser Prozess umfasst das Extrahieren von Daten aus verschiedenen Quellen, das Transformieren in ein einheitliches Format sowie das Laden ins Data Warehouse.

Data Warehouses unterstützen komplexe Abfragen sowie Reports und folgen meist einem strengeren Schema als Data Lakes. Häufig nutzen sie auch spezielle Tools und Technologien für die schnellere und effizientere Analyse großer Datenmengen.

Data Warehouses kommen vor allem in Branchen wie Finanzwesen, Gesundheitswesen und Einzelhandel zum Einsatz, wo die Analyse großer Datenmengen für den geschäftlichen Erfolg unverzichtbar ist. Data Warehouses stellen eine zentrale Datenquelle für Unternehmen dar, die bessere Entscheidungen ermöglicht, die Betriebseffizienz verbessert und geschäftliche Vorteile ermöglicht.

Data Lakes und Data Warehouses im Vergleich.

Auch wenn Data Lakes und Data Warehouses jeweils große Datenmengen speichern können, gibt es wichtige Unterschiede, die ihr beachten solltet. Diese Tabelle mit einem Vergleich der beiden Datenspeicher gibt euch eine bessere Vorstellung davon, welcher von ihnen eure konkreten Anforderungen am besten erfüllt.

Welche Lösung ist für euer Unternehmen richtig?

Wenn ihr vor der Entscheidung für einen Data Lake oder ein Data Warehouse steht, solltet ihr einige wichtige Faktoren berücksichtigen, z. B. die zu speichernden und zu analysierenden Datentypen, eure geschäftlichen Ziele sowie euer Budget und die technischen Möglichkeiten.

Anhand dieser Fragen können Unternehmen zu einer fundierten Entscheidung gelangen:

1. Welche Datentypen müssen wir speichern und analysieren? Wenn ein Unternehmen strukturierte Daten mit einem klar definierten Schema aus wenigen Quellen sammelt, ist ein Data Warehouse wahrscheinlich die beste Wahl. Wenn die Daten teil- oder unstrukturiert sind, weil sie aus verschiedenen Quellen stammen (oder wenn sich das Schema häufig ändert), ist ein Data Lake wahrscheinlich die bessere Wahl.
2. Was sind eure Geschäftsziele? Wenn euer Ziel darin besteht, Business Intelligence und Reporting zu unterstützen, ist ein Data Warehouse wahrscheinlich besser geeignet. Wenn ihr dagegen erweiterte Analysen wie maschinelles Lernen oder Datenwissenschaft anwenden möchtet, dürfte ein Data Lake die richtige Wahl sein.
3. Welche Budget-Limits und technischen Möglichkeiten sind vorhanden? Die Einrichtung und der Unterhalt von Data Warehouses kann teurer sein als bei Data Lakes. Doch auch wenn die Einrichtung von Data Lakes kostengünstiger und einfacher ist, sind fortschrittlichere Analyse-Tools und -Techniken erforderlich, um Erkenntnisse aus den Daten zu ziehen.
4. Können wir beides nutzen? In einigen Fällen ist ein hybrider Ansatz, also eine Kombination von Data Lake und Data Warehouse, die beste Option. Beispielsweise kann ein Unternehmen seine Rohdaten in einem Data Lake speichern und erste informative Analysen durchführen, um sie anschließend für strukturiertes Reporting und Analysen in ein Data Warehouse zu verschieben.

Letztendlich hängt die Entscheidung, ob ihr einen Data Lake oder ein Data Warehouse (oder beides) nutzt, von den konkreten Anforderungen und Zielen eures Unternehmens ab.

Erste Schritte mit einer Data-Lake- oder Data-Warehouse-Plattform.

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