Data Lake oder Lakehouse: Unterschiede in der modernen Datenarchitektur

In der heutigen datengetriebenen Welt stehen Unternehmen vor Herausforderungen im Zusammenhang mit der schieren Menge und Komplexität der Daten. Zwei wichtige Frameworks – Data Lakes und Lakehouses – haben sich entwickelt, um Unternehmen bei der effektiven Verwaltung und Nutzung ihrer Daten zu unterstützen. Dieser Beitrag bietet einen klaren Vergleich beider Konzepte und beleuchtet ihre einzigartigen Merkmale und praktischen Anwendungen in der modernen Datenarchitektur.

Was ist ein Data Lake?

Ein Data Lake dient als zentrales Repository für die Speicherung verschiedener Datentypen – strukturiert, halbstrukturiert und unstrukturiert. Diese Speicherstrategie ermöglicht es Unternehmen, Daten in ihrer Rohform aufzubewahren, bis sie für Analysen benötigt werden.

Data Lakes unterstützen verschiedene Datenformate aus verschiedenen Quellen, darunter Datenbanken, APIs und Protokolle. Diese Funktion ist besonders wertvoll, da Unternehmen dadurch enorme Informationsmengen erfassen können, ohne dass eine vorherige Datentransformation erforderlich ist. Ziel ist es, Datenwissenschaftlern, Analysten und Fachanwendern die Möglichkeit zu geben, Rohdaten zu analysieren und aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.

Netflix nutzt beispielsweise Data Lakes, um große Mengen an Nutzerinteraktionsdaten zu speichern und so Sehgewohnheiten, Vorlieben und Trends zu analysieren. Dieser Ansatz liefert dem Unternehmen Erkenntnisse, die seine Content-Entwicklungsstrategien beeinflussen.

Data Lakes eignen sich hervorragend für die Verwaltung großer Datenmengen und können alles verarbeiten, von Echtzeit-Input von IoT-Geräten bis hin zu historischen Daten aus traditionellen Transaktionssystemen. Darüber hinaus nutzen sie Cloud-Speicherlösungen, die Skalierbarkeit und Kosteneffizienz bieten, sodass Unternehmen ihren Speicherbedarf relativ einfach erweitern können.

Die Rolle von Data Lakes in der Analytik

Data Lakes sind für fortgeschrittene Analysen und maschinelles Lernen unerlässlich. Sie liefern die Rohdaten, die für verschiedene Analyseaufgaben benötigt werden, und ermöglichen die Erkennung von Trends und Erkenntnissen ohne die Einschränkungen vorstrukturierter Daten.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Data Warehouses, bei denen Daten vor der Analyse verarbeitet und formatiert werden müssen, ermöglichen Data Lakes die Interaktion mit Daten in ihrem ursprünglichen Zustand. Diese Flexibilität vereinfacht den Analyseprozess und fördert Innovationen, da Forscher mit verschiedenen Modellen und Methoden experimentieren können.

Unternehmen wie Uber nutzen Data Lakes für Echtzeitanalysen und verarbeiten riesige Datenströme, um ihre Mitfahrdienste zu optimieren und das Benutzererlebnis zu verbessern.

Data Lakes lassen sich gut in Big-Data-Technologien wie Apache Hadoop und Apache Spark integrieren, die die verteilte Datenverarbeitung ermöglichen. Mit der zunehmenden Verbreitung dieser Technologien nimmt auch die Akzeptanz von Data Lakes in Organisationsstrukturen zu, was umfassendere und effizientere Analysemöglichkeiten ermöglicht.

Was ist ein Seehaus?

Ein Lakehouse stellt ein neueres Architekturmodell dar, das die Stärken von Data Lakes und Data Warehouses vereint. Dieser Ansatz bewältigt häufige Herausforderungen, denen sich Unternehmen gegenübersehen, wenn sie sich ausschließlich auf eines der beiden Modelle verlassen.

Im Kern bietet ein Lakehouse die für Data Lakes typischen Rohdatenspeicherfunktionen und ergänzt sie um eine Verwaltungsebene, die der von Data Warehouses ähnelt. Diese Kombination ermöglicht es Unternehmen, unstrukturierte und strukturierte Daten gemeinsam an einem Ort zu speichern und so eine effektive Datenverwaltung, Schemadurchsetzung und Leistungsoptimierung zu gewährleisten.

Beispielsweise könnte ein Einzelhandelsunternehmen ein Lakehouse nutzen, um sowohl Rohdaten zu Verkaufstransaktionen als auch verfeinerte Kundeninformationen zu speichern und so Echtzeitanalysen bei gleichzeitiger Wahrung einer hohen Datenqualität durchzuführen.

Das Lakehouse-Modell bietet Unternehmen die Flexibilität und Skalierbarkeit von Data Lakes und ermöglicht gleichzeitig einen schnellen Datenzugriff und anspruchsvolle Analysen, die denen herkömmlicher Data Warehouses ähneln.

Erkennungsmerkmale eines Seehauses

Obwohl sowohl Data Lakes als auch Lakehouses Vorteile bieten, sind mehrere wichtige Unterschiede erkennbar.

1. Datenverwaltung

Data Lakes leiden oft unter einem Mangel an formaler Struktur, was die Datenverwaltung und die Gewährleistung der Datenqualität erschweren kann. Im Gegensatz dazu bieten Lakehouses Funktionen, die das Datenmanagement verbessern, einschließlich der Schemadurchsetzung. Dieses strukturierte Framework ermöglicht Benutzern eine effizientere Datenabfrage und verbessert die Datenqualität, wodurch sich leichter umsetzbare Erkenntnisse gewinnen lassen.

2. Leistungsoptimierung

Lakehouse-Systeme optimieren Datenspeicherformate und Indexierungsstrategien und ermöglichen so einen schnelleren Datenabruf und eine schnellere Datenverarbeitung. Beispielsweise reduzieren Formate wie Parquet oder ORC die Speicherkosten drastisch und steigern die Leistung. Unternehmen, die auf Lakehouse-Systeme setzen, profitieren vom schnellen Zugriff auf Erkenntnisse und eignen sich daher für dynamische Business-Intelligence-Anwendungen.

3. Einheitliches Datenerlebnis

Lakehouses bieten ein einheitliches Datenerlebnis und vereinen Analyse- und Berichtsfunktionen in einer einzigen Umgebung. Unternehmen, die separate Lakes und Warehouses nutzen, erleben häufig Dateninkonsistenz und -fragmentierung. In einem Lakehouse können Benutzer sowohl explorative Analysen als auch Berichte aus demselben konsolidierten Datensatz durchführen. Das vereinfacht Arbeitsabläufe und verbessert das Datenmanagement.

Data Lake filled with cubes

Anwendungsfälle für Data Lakes und Lakehouses

Sowohl Data Lakes als auch Lakehouses erfüllen in der modernen Datenarchitektur unterschiedliche Funktionen. Das Verständnis dieser Anwendungen kann Unternehmen dabei helfen, das Framework zu finden, das ihren Anforderungen am besten entspricht.

Datenseen

• Big Data Analytics :

  Data Lakes eignen sich ideal für die Speicherung umfangreicher Rohdatensätze und erleichtern die Analyse von Trends und Mustern im Zeitverlauf. Finanzdienstleister nutzen Data Lakes beispielsweise zur Analyse von Kundentransaktionsdaten, um zukünftiges Finanzverhalten vorherzusagen.

  
  

• Maschinelles Lernen und KI :

  Data Lakes bieten eine hervorragende Grundlage für Machine-Learning-Projekte und ermöglichen Analysten das Experimentieren mit riesigen Datensätzen ohne Einschränkungen bei der Vorverarbeitung. Unternehmen wie Zillow nutzen Data Lakes, um ihre Machine-Learning-Modelle für die Immobilienbewertung zu verbessern.

  
  

Seehäuser

• Business Intelligence :

  Lakehouse-Systeme eignen sich hervorragend für Business-Intelligence-Anwendungen, die sowohl Geschwindigkeit als auch strukturierte Erkenntnisse erfordern. Marketingteams nutzen beispielsweise häufig Lakehouse-Systeme, um zeitnahe Berichte zur Kampagnenleistung zu erstellen.

  
  

• Datenzusammenarbeit :

  Dank ihrer integrierten Datenerfahrung fördern Lakehouses die Zusammenarbeit zwischen Datenteams und gewährleisten eine konsistente Datennutzung über Abteilungen hinweg. Abteilungsübergreifende Projekte profitieren in der Regel von diesem einheitlichen Ansatz.

  
  

Auswahl zwischen Data Lakes und Lakehouses

Bei der Entscheidung, ob ein Data Lake oder ein Lakehouse implementiert werden soll, sollten Unternehmen ihre Datenstrategien, Anforderungen und langfristigen Ziele bewerten.

• Datenvielfalt :

  Wenn ein Unternehmen hauptsächlich mit unstrukturierten Daten und unterschiedlichen Datentypen arbeitet, ist ein Data Lake möglicherweise die bessere Option für seine Anforderungen.

  
  

• Bedarf an Struktur :

  Umgekehrt ist ein Lakehouse in der Regel die effektivere Wahl, wenn ein klarer Bedarf an strukturierten Daten und einfachem Zugriff auf hochwertige Analysen besteht.

  
  

• Datenmanagement :

  Lakehouses erfordern mindestens mehr Ressourcen für Datenmanagementpraktiken, insbesondere für Datenqualität und Metadaten. Unternehmen sollten die damit verbundenen Prozesse und Strukturen berücksichtigen. Für ein effektives Datenmanagement ist ein abgestimmter Ansatz erforderlich.

  
  

• Zukünftiges Wachstum :

  Unternehmen, die ihre Datenarchitektur zukunftssicher gestalten möchten, können durch die Investition in ein Data Lakehouse einen flexiblen und dennoch strukturierten Ansatz für sich entwickelnde Analyseanforderungen finden. Data Lakes ermöglichen einen stark taktischen Ansatz für den Datenverbrauch und die Datennutzung in einem Unternehmen.

  
  

Herausforderungen und Überlegungen

Jedes Framework stellt einzigartige Herausforderungen dar, die Unternehmen bewältigen müssen. Die Anwendungsfälle sind unterschiedlich, und es kommt unweigerlich zu Überschneidungen oder hybriden Ansätzen. Es wäre hilfreich für Unternehmen, die Erfahrungen aus dem Aufbau von Data Warehouses, operativen Datenspeichern und Data Marts in RDBMS-Implementierungen zu überprüfen, um zu verhindern, dass in beiden Fällen dieselben Schwachstellen auftreten.

Datenseen

• Datenqualität und -verwaltung :

  Die Aufrechterhaltung einer hohen Datenqualität und einer effektiven Verwaltung kann aufgrund der unstrukturierten Daten in Data Lakes eine Herausforderung darstellen. Die in einen Data Lake eingespeisten Quellen werden kaum oder gar nicht analysiert.

  
  

• Komplexität der Prozesse :

  Benutzer haben möglicherweise Schwierigkeiten, große und ungefilterte Datensätze zu untersuchen, wenn sie nicht über die entsprechenden Tools für effiziente Abfragen verfügen. Die Vielfalt der Formate kann die Erstellung zusammenhängender Datensätze erschweren. Bei manchen Datensätzen kann es sich um einen einmaligen Vorgang handeln.

  
  

Seehäuser

• Implementierungskosten :

  Die Umstellung auf eine Lakehouse-Architektur erfordert möglicherweise Investitionen in neue Technologien und Tools, was manche Unternehmen abschrecken kann. Implementierungen dauern länger als bei einem Data Lake und nicht ganz so lange wie bei einem Data Warehouse, daher sind die Projektkosten nicht klar verständlich. Wo endet die Implementierung im Vergleich zu einem Data Warehouse? Ist eine schlanke Lösung deutlich besser als ein Data Lake?

  
  

• Qualifikationsanforderungen :

  Die Nutzung von Lakehouse-Lösungen kann zusätzliche Schulungen für Datenteams erfordern, um sowohl die Lake- als auch die Warehouse-Komponenten effektiv zu nutzen. Die Übernahme einiger Best Practices aus dem Data Warehousing erfordert Fähigkeiten, die beim Aufbau von Data Lakes üblicherweise nicht vorhanden sind. Der Datenanalysezyklus und die Modellierungspraktiken, die Kohärenz und Qualität gewährleisten, verfügen nicht über einen gleichwertigen oder parallelen Prozess zum Aufbau von Lakehouse-Lösungen.

  
  

Abschließende Gedanken

Da Unternehmen ihre Daten für fundierte Entscheidungen und innovative Lösungen optimieren möchten, wird es immer wichtiger, die Unterschiede zwischen Data Lakes und Lakehouses zu erkennen.

Data Lakes bieten die Flexibilität, Rohdaten für groß angelegte Analysen zu verwalten, während Lakehouses einen strukturierten Ansatz bieten, der die Leistung und das Datenmanagement verbessert.

Durch das Verständnis dieser Unterschiede können Unternehmen fundierte Entscheidungen bezüglich ihrer Datenarchitekturen treffen, was zu verbesserten Analysefunktionen und wertvollen Geschäftserkenntnissen führt. Die richtige Lösung hängt von spezifischen Anwendungsfällen, Zielen und der bestehenden Infrastruktur des Unternehmens ab. Daher ist eine gründliche Prüfung beider Optionen unerlässlich.

Die Nutzung und Auswertung von Projektwissen aus RDBMS-Implementierungen von Data Warehouses, Marts und operativen Datenspeichern hilft nicht nur, Best Practices zu erlernen, sondern auch, häufige Fallstricke bei diesen Implementierungen zu vermeiden. Es handelt sich nicht um einen äquivalenten Vergleich, sondern vielmehr um eine Analogie zwischen den Paradigmen.