Data Lakehouse: Ansatz zur effektiven Datenanalyse
Data Lakehouse ist ein relativ neuer Ansatz, der das Datenmanagement stark vereinfachen kann. Sein innovatives Konzept ermöglicht effizienteres Arbeiten der Datenanalysten Ihres Unternehmens. Denn selbst enorme Datenmengen lassen sich unter Berücksichtigung modernster BI- und SQL-Lösungen verwalten.
Was ist ein Data Lakehouse?
Hinter dem Begriff Data Lakehouse steckt ein Ansatz zum Datenmanagement. Dieser zeichnet sich durch seine offene Architektur aus und vereint die Funktionen von zwei bereits bestehenden Systemen in einer Datenbank, darunter:
- die Flexibilität und Kosteneffizienz von Data Lakes.
- die strukturgebenden Prozesse zur Datenanalyse- und organisation von einem Data Warehouse.
Deshalb verspricht Ihnen das Data Lakehouse das Beste aus zwei Welten. Der einzigartige Prozess ermöglicht es, sämtliche Daten in Ihrem Data Lake zu speichern, unabhängig davon, ob es sich um strukturierte Daten handelt oder nicht. Der Ansatz gewährleistet nicht nur die enorme Qualität der Daten, wie wir sie vom Data Warehouse kennen, auch stellt es die hohen Standards zur Verwaltung der Daten bereit.
Allen voran profitieren Datenwissenschaftler von diesem System. Denn,
- einerseits bietet das Data Lakehouses nützliche Funktionen für das maschinelle Lernen sowie für BI-Prozesse (Business Intelligence).
- andererseits unterstützt es die SQL-Analyse (Structured Query Language), Anwendungen für Echtzeitdaten sowie die Datenwissenschaft im Allgemeinen.
Was ist der Unterschied zwischen Data Lakehouse, Data Lake und Data Warehouse?
Das Data Lakehouse bildet eine Schnittstelle zwischen Data Lake und Data Warehouse, also eine Verknüpfung des flexiblen Datenpools und des Datenmanagements. Um den großen Nutzen dieser Kombination besser herauszustellen, fasst folgende Tabelle die Funktionen, aber auch die Nachteile der anderen beiden Datensysteme zusammen:
| Data Lake | Data Warehouse |
|---|---|
| kostengünstige Speicherung der Daten | kostenintensive Speicherung der Daten |
| bieten nicht die erforderlichen Datenschutzfunktionen, um große Datenmengen sicher zu verarbeiten | wurden nicht für die Herausforderungen heutiger Datenanalysen entwickelt |
| unterstützen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen | unterstützen BI- und SQL-Anwendungen |
| flexible Datenaufnahme | berücksichtigt nur bereits strukturierte Daten – wenig Flexibilität und Anpassungsfähigkeit für wachsende Unternehmen |
| keine Unterstützung von ACID-Transaktionen | unterstützen ACID-Transaktionen |
| geringe Qualität der Daten | hohe Qualität der Daten |
| Datenverarbeitung ist sehr aufwendig | effiziente Datenverwaltung |
Um nicht nur in der Gegenwart, sondern auch in der Zukunft den Anforderungen Ihres Unternehmens souverän zu begegnen, muss sich die Struktur Ihrer Daten weiterentwickeln. Dafür brauchen Sie sowohl einen kostengünstigen Datenpool aus sämtlichen Unternehmensdaten als auch eine effiziente Methode zur Datenerfassung, die sich der künstlichen Intelligenz bedient. An dieser Stelle kommt das Data Lakehouse ins Spiel.
Funktionen von Data Lakehouse
Im Alleingang reichen die zur Verfügung gestellten Dienste der herkömmlichen Ansätze nicht aus. Vereint als Data Lakehouse steht Ihnen eine vollumfängliche Lösung zur Verfügung, die folgende Funktionen beinhaltet:
- kostengünstige Speicherung von Daten
- Unterstützung sämtlicher Daten (strukturiert / unstrukturiert) sowie Dateiformate
- automatische Verfahren zur Datenverwaltung
- Daten werden zeitgleich erfasst und verarbeitet
- optimierter Zugriff auf Werkzeuge der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens
- Den für die Verwaltung von Daten zuständigen Teams genügt ein einziges System, um Aufgaben schneller und effizienter zu bewältigen.
- Echtzeit-Lösungen für Datenwissenschaft, maschinelles Lernen und Datenanalysen
- Anpassungsfähigkeit und Flexibilität
- der Vorteil eines offenen Quelltextes
Vorteile von Data Lakehouse
Das übergeordnete Ziel von Data Lakehouse ist es, auch unstrukturierte Daten so aufzubereiten, dass sie für die Business Intelligence-Tools nutzbar werden. Entscheidend ist, wie Ihr Unternehmen mit Rohdaten umgeht. Denn veraltete Datenarchitekturen können Probleme verursachen.
Vorteile von Data Lakehouse gegenüber einfachen Data Lakes
Sie verwenden Data Lake zur Speicherung und Auswertung großer Datenmengen Ihres Unternehmens. In diesem Fall profitieren Sie von einem verhältnismäßig preiswerten Objektspeicher, der den Einsatz gängiger Tools des maschinellen Lernens unterstützt. Gleichzeitig dauert es lange, auf die gewünschten Daten zuzugreifen.
Im Gegensatz dazu ermöglicht das Data Lakehouse leistungsstarke SQL-Analysen sowie Optimierungen der Datenentwürfe.
Data Lakehouse ist das bessere Data Warehouse
Das Data-Warehouse-System dient nicht der Aufnahme unstrukturierter Daten. Deshalb müssen Nutzer zwischen verschiedenen Systemen hin und her wechseln. Aufgrund der zahlreichen ETL-Schritte, die ein hohes Fehlerpotenzial bergen, ist eine regelmäßige Wartung bei dieser Form der Datenarchitektur unabdingbar. Dies stellt sowohl Datenanalysten als auch -wissenschaftler vor einige Probleme.
Verfügen Sie über ein Data Lakehouse, kann Ihr Unternehmen auch große Datenmengen verarbeiten, dank:
- vereinfachten Systemen
- verbesserter Datenverwaltung
- verminderter Datenbewegungen und Redundanz
- effizienterem Zeitmanagement Ihres Teams
Diese Vorteile haben Einfluss auf mehrere Abteilungen des gesamten Unternehmens: Dateningenieure erstellen Datenpipelines schneller als je zuvor. Datenwissenschaftler können Prozesse des maschinellen Lernens optimieren. Da sämtliche Datenteams auf einer gemeinsamen Plattform arbeiten, verschwinden teamübergreifende Schwachstellen wie von selbst.
Zugriff auf die Data-Lakehouse-Architektur erhalten Sie über AWS, Microsoft Azure oder Google Cloud. Konkrete Beispiele stellen die Lakehouse Plattform von Databricks oder Snowflake dar.
