<div class="hzweiwrapper"><span class="circled-number">1</span><h2 class="c-blog_head" id="1. Definition: Was ist ein Data Lakehouse?">Definition: Was ist ein Data Lakehouse?</h2></div>
Ein Data Lakehouse ist eine moderne Datenarchitektur, die die Konzepte von Data Lakes und Data Warehouses miteinander kombiniert. Es stellt eine Plattform dar, auf der strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt, gespeichert und verwaltet werden können. Im Kern ermöglicht ein Daten-Lakehouse die Speicherung großer Mengen an rohen, unverarbeiteten Daten, ähnlich wie ein Data Lake, während es gleichzeitig Mechanismen für Datenverarbeitung, Abfrageoptimierung und -ausführung bietet, die typischerweise in Data Warehouses zu finden sind.
Das Daten-Lakehouse versucht, die Vorteile von beiden Ansätzen zu kombinieren, indem es die Skalierbarkeit und Flexibilität eines Data Lakes mit den leistungsstarken Abfrage- und Analysemöglichkeiten eines Data Warehouses verbindet. Dies ermöglicht es Unternehmen, Daten in ihrer Rohform zu speichern und bei Bedarf in einer strukturierten Form zu transformieren und zu analysieren, ohne dass Datenbewegungen zwischen verschiedenen Systemen erforderlich sind. Somit bietet ein Daten-Lakehouse eine integrierte Plattform, die es Unternehmen ermöglicht, Daten effizient zu verwalten, zu analysieren und wertvolle Erkenntnisse daraus zu gewinnen.
<div class="hzweiwrapper"><span class="circled-number">2</span><h2 class="c-blog_head" id="2. Vorteile des Data Lakehouse">Vorteile des Data Lakehouse</h2></div>
Ein Data Lakehouse bietet mehrere Vorteile, die es zu einer attraktiven Lösung für modernes Datenmanagement machen:
Skalierbarkeit
Einer der Hauptvorteile eines Data Lakehouses ist seine nahtlose Skalierbarkeit sowohl in Bezug auf die Datenmenge als auch auf die Rechenleistung. Dies bedeutet, dass Unternehmen problemlos große Mengen an Daten aufnehmen können, während sie gleichzeitig die Verarbeitungskapazität an die Anforderungen anpassen können. Diese Skalierbarkeit ist besonders wichtig, da Datenmengen kontinuierlich wachsen und Unternehmen in der Lage sein müssen, diese Mengen effizient zu verarbeiten, ohne aufwändige Infrastrukturanpassungen vornehmen zu müssen.
Der Vorteil der Skalierbarkeit ist deshalb besonders für Unternehmen wichtig, die wachen möchten oder bereits in einem Stadium des geschäftlichen Wachstums und gleichzeitig den Umfang an erfassten und zu verarbeitenden Daten erweitern möchten.
Flexibilität
Data Lakehouses erlauben es, verschiedene Arten von Daten in unterschiedlichen Formaten zu speichern, sei es strukturiert, halbstrukturiert oder unstrukturiert. Dies ermöglicht es Unternehmen, Daten in ihrer ursprünglichen Form beizubehalten und sie bei Bedarf zu transformieren.
Die Flexibilität erstreckt sich auch auf die Möglichkeit, verschiedene Analysewerkzeuge und -technologien zu verwenden, um Erkenntnisse aus den gespeicherten Daten zu gewinnen, ohne an bestimmte Datenstrukturen oder -typen gebunden zu sein.
Ebenfalls ist die Integration von Echtzeit- und Streamingdaten über einen externen Hub oder sogar direkt in den Datalake möglich. Ohne zusätzliche Technologie wird die Auswertung der so gewonnen Daten sowohl in Quasi-Echtzeit wie auch in der analytische Warehouse-Ebene ermöglicht.
Leistungsstarke Analysen
Durch die Integration großer Datenmengen aus verschiedenen Quellen und Formaten ermöglichen Data Lakehouses eine umfassende Sicht auf Unternehmensdaten. Dies führt zu fundierten Erkenntnissen und ermöglicht es Unternehmen, tiefgreifende Einblicke in ihre Daten zu gewinnen. Die Möglichkeit, umfangreiche Analysen in Echtzeit durchzuführen, erlaubt es außerdem, auf aktuelle Trends und Veränderungen im Markt sofort zu reagieren. Das Ergebnis sind besser informierte Entscheidungen und ein agiler Geschäftsbetrieb.
Kosteneffizienz
Data Lakehouses bieten eine kosteneffiziente Möglichkeit, Daten zu speichern und zu verarbeiten. Da sie auf Cloud-Infrastruktur basieren, zahlen Unternehmen nur für die tatsächlich genutzten Ressourcen. Dies bedeutet, dass die Kapazitäten je nach Bedarf skaliert werden können, wodurch unnötige Ausgaben vermieden werden.
Zudem reduziert die Fähigkeit, rohe Daten zu speichern und erst bei Bedarf zu verarbeiten, die Notwendigkeit für aufwändige Datenbereinigungs- und transformationsprozesse, die in traditionellen Ansätzen oft teuer und arbeitsintensiv sind. Des Weiteren können durch die Kombination von Cloud Storage- und Data Lake-Eigenschaften weitere Kosten eingespart werden, da nicht in separate Systeme investiert werden muss.
Echtzeitdatenanalyse
Data Lakehouses bieten die technologische Grundlage für Echtzeitdatenanalyse, indem sie eine umfassende und integrierte Plattform für die Datenspeicherung, -verarbeitung und -analyse bereitstellen. Durch die Kombination von Data Lake- und Data Warehouse-Elementen ermöglichen sie es Unternehmen, große Mengen an Daten aus verschiedenen Quellen und Formaten in Echtzeit zu verarbeiten und zu analysieren. Die Daten werden in ihrem Rohformat gespeichert, was bedeutet, dass keine zeitaufwändige Vorverarbeitung oder Transformation erforderlich ist, bevor sie analysiert werden können.
<div class="hzweiwrapper"><span class="circled-number">3</span><h2 class="c-blog_head" id="3. Was ist die Data Lakehouse-Architektur?">Was ist die Data Lakehouse-Architektur?</h2></div>
Typische Data Warehouses wurden entwickelt, um große Datenmengen zu verarbeiten, strukturierte Daten zu speichern und darauf aufbauende Analysen zu ermöglichen. Dem gegenüber steht jedoch die wachsende Masse an unstrukturierten und halbstrukturierten Daten. Data Warehouses können diese nicht vollständig bzw. nicht kosteneffizient organisieren. Dies führte zur Einführung von Data Lakes, deren moderne Datenarchitektur sich gut für die Speicherung von unstrukturierten Daten eignet und die Vorteile der Data Warehouses aufgreifen kann, die für Transaktionen und Analysen erforderlich sind. Die Data Lakehouse Architecture vereint deshalb die klassischen Vorteile eines Data Warehouses mit den modernen Anforderungen, die durch die Vielfalt, Geschwindigkeit und das Volumen von Daten entstanden sind.
<div class="hzweiwrapper"><span class="circled-number">4</span><h2 class="c-blog_head" id="4. Wie wird ein Data Lakehouse richtig implementiert?">Wie wird ein Data Lakehouse richtig implementiert?</h2></div>
Die richtige Implementierung eines Data Lakehouses erfordert sorgfältige Planung, Berücksichtigung verschiedener Faktoren und die Einhaltung von Best Practices. Hier sind die Schritte, die bei der Implementierung eines Data Lakehouses zu beachten sind:
Datenintegration
Die Implementierung eines Data Lakehouses beginnt mit einer umfassenden Datenintegrationsstrategie. Dies beinhaltet die Identifizierung aller relevanten Datenquellen, sowohl intern als auch extern. Die Daten sollten in verschiedenen Formaten wie strukturiert, unstrukturiert und halbstrukturiert vorliegen. Ein geeignetes ETL (Extraktion, Transformation, Laden)-Verfahren sollte gewählt werden, um diese Daten nahtlos in das Data Lakehouse zu überführen. Automatisierte Prozesse für die regelmäßige Aktualisierung und Erweiterung der Datenbestände sollten implementiert werden, um sicherzustellen, dass die Daten stets aktuell sind und keine Lücken aufweisen.
Sicherheitsprotokolle
Die Sicherheit ist ein zentrales Element bei der Implementierung eines Data Lakehouses. Es ist wichtig, geeignete Sicherheitsprotokolle einzurichten, um die Daten vor unbefugtem Zugriff und Datenverlust zu schützen. Dies kann durch Identitäts- und Zugriffsverwaltung, Verschlüsselung von Daten im Ruhezustand und bei der Übertragung, sowie die Implementierung von Rollenbasierten Zugriffssteuerungen erreicht werden. Regelmäßige Sicherheitsüberprüfungen und -aktualisierungen sind unerlässlich, um auf aktuelle Bedrohungen und Sicherheitslücken reagieren zu können.
Datenanalysetools
Die Auswahl der richtigen Datenanalysetools ist entscheidend, um wertvolle Erkenntnisse aus den gespeicherten Daten zu gewinnen. Verschiedene Tools und Plattformen können je nach den Anforderungen des Unternehmens eingesetzt werden. Von Business Intelligence-Plattformen über Data Science-Frameworks bis hin zu Machine Learning-Bibliotheken – die Auswahl sollte auf die Fähigkeiten der Data-Analytics-Teams und die gewünschten Analyseziele abgestimmt sein. Es ist wichtig sicherzustellen, dass die Tools nahtlos mit dem Data Lakehouse integriert werden können und die erforderlichen Funktionen zur Datenexploration, Visualisierung und Erstellung von Berichten bieten.
Häufig gestellte Fragen
