Data Lakehouse vs. Data Warehouse Was sind die Unterschiede und Vorteile?
- Claude Paugh
- vor 26 Minuten
- 4 Min. Lesezeit
Das Datenmanagement hat sich rasant weiterentwickelt, und Unternehmen stehen vor wichtigen Entscheidungen hinsichtlich der Speicherung und Analyse ihrer Daten. Zwei gängige Optionen sind das Data Warehouse und das Data Lakehouse . Beide dienen als zentrale Datenspeicher, unterscheiden sich jedoch deutlich in Struktur, Zweck und Anwendungsfällen. Das Verständnis dieser Unterschiede hilft Unternehmen, die für ihre Bedürfnisse optimale Lösung zu finden.
Dieser Beitrag untersucht die wesentlichen Unterschiede zwischen einem Data Lakehouse und einem Data Warehouse und beleuchtet deren Vor- und Nachteile. Am Ende werden Sie besser verstehen, wann welches Data-Warehouse am besten geeignet ist und wie es sich auf Ihre Datenstrategie auswirkt.
Was ist ein Data Warehouse?
Ein Data Warehouse ist ein zentrales System zur Speicherung strukturierter Daten aus verschiedenen Quellen. Es organisiert die Daten in Tabellen und Schemata, die für schnelle Abfragen und Berichterstellung optimiert sind. Data Warehouses nutzen typischerweise relationale Datenbanken und befolgen strenge Regeln für Datenqualität und -konsistenz.
Hauptmerkmale eines Data Warehouse
Speichert ausschließlich strukturierte Daten , wie z. B. Verkaufsdatensätze, Kundeninformationen und Finanzdaten.
Verwendet Schema-on-Write , d. h. die Daten werden bereinigt und formatiert, bevor sie ins Data Warehouse gelangen.
Unterstützt komplexe Abfragen und Business-Intelligence-Tools.
Entwickelt für höchste Leistungsfähigkeit in den Bereichen Analyse und Berichtswesen.
Die Daten sind oft historisch und werden in Chargen aktualisiert.
Vorteile eines Data Warehouse
Zuverlässige und konsistente Daten : Der Schema-on-Write-Prozess gewährleistet saubere und genaue Daten.
Schnelle Abfrageleistung : Optimiert für komplexe SQL-Abfragen und Berichterstellung.
Starke Unterstützung für Business Intelligence : Funktioniert gut mit Tools wie Tableau, Power BI und Looker.
Daten-Governance und -Sicherheit : Richtlinien lassen sich bei strukturierten Daten leichter durchsetzen.
Nachteile eines Data Warehouse
Beschränkt auf strukturierte Daten : Kann unstrukturierte oder semistrukturierte Daten wie Bilder, Protokolle oder JSON-Dateien nicht ohne Weiteres verarbeiten.
Hohe Vorlaufkosten und Komplexität : Erfordert sorgfältige Planung und ETL-Prozesse (Extrahieren, Transformieren, Laden).
Weniger flexibel : Änderungen an Datenquellen oder Schema erfordern einen erheblichen Aufwand.
Verzögerungen bei der Stapelverarbeitung : Datenaktualisierungen erfolgen in Stapeln, daher sind Echtzeit-Einblicke begrenzt.
Was ist ein Data Lakehouse?
Ein Data Lakehouse vereint Elemente von Data Lakes und Data Warehouses. Es speichert sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten auf einer einzigen Plattform und unterstützt Analyse- und Machine-Learning-Workloads. Die Lakehouse-Architektur zielt darauf ab, die Flexibilität eines Data Lakes mit den Management- und Performance-Funktionen eines Data Warehouses zu verbinden.
Hauptmerkmale eines Seehauses
Speichert strukturierte, semistrukturierte und unstrukturierte Daten in offenen Dateiformaten.
Verwendet Schema-on-Read , d. h. die Daten werden erst beim Zugriff interpretiert, nicht erst beim Speichern.
Unterstützt Streaming und Stapelverarbeitung .
Ermöglicht maschinelles Lernen und fortgeschrittene Analysen neben traditionellen Business Intelligence-Lösungen.
Häufig basieren sie auf Cloud-Speicherplattformen wie Amazon S3, Azure Data Lake oder Google Cloud Storage.
Vorteile eines Seehauses
Flexibilität : Kann verschiedene Datentypen von IoT-Geräten, sozialen Medien, Protokollen und Datenbanken verarbeiten.
Kostengünstiger Speicher : Nutzt preiswerteren Cloud-Objektspeicher anstelle teurer Datenbanken.
Einheitliche Plattform : Kombiniert Data Engineering, Data Science und BI-Workflows.
Schnellere Innovation : Schema-on-read ermöglicht die schnelle Aufnahme neuer Daten ohne vorherige Modellierung.
Unterstützt Echtzeitanalysen : Streaming-Daten können sofort verarbeitet und analysiert werden.
Nachteile eines Seehauses
Komplexität im Management : Die Balance zwischen Schemaflexibilität und Datenqualität erfordert ausgefeilte Werkzeuge.
Leistungskompromisse : Die Abfragegeschwindigkeit kann bei einigen Arbeitslasten hinter herkömmlichen Data Warehouses zurückbleiben.
Herausforderungen in den Bereichen Sicherheit und Governance : Die Verwaltung von Zugriff und Compliance bei unterschiedlichen Datentypen gestaltet sich schwieriger.
Neuere Technologie : Weniger ausgereifte Werkzeuge und geringere Branchenstandardisierung im Vergleich zu Lagerhäusern.
Wesentliche Unterschiede zwischen Lakehouse und Data Warehouse
Wann man ein Data Warehouse einsetzt
Ein Data Warehouse eignet sich am besten, wenn Ihre Organisation Folgendes benötigt:
Konsistente, saubere Daten für Berichterstattung und Entscheidungsfindung.
Zur Unterstützung traditioneller Business-Intelligence- Tools.
Zur Analyse strukturierter Daten aus Transaktionssystemen.
Hohe Abfrageleistung für komplexe SQL-Analysen.
Strenge Anforderungen an Daten-Governance und Compliance.
Ein Einzelhandelsunternehmen, das beispielsweise Umsätze, Lagerbestände und Kundenbindungsprogramme verwaltet, profitiert von einem Data Warehouse. Die strukturierte Natur der Daten und der Bedarf an zuverlässigen Berichten machen das Data Warehouse ideal.
Wann man ein Seehaus nutzen sollte
Ein Seehaus eignet sich für Organisationen, die:
Arbeiten Sie mit verschiedenen Datentypen , darunter Protokolle, Bilder und Sensordaten.
Maschinelles Lernen muss mit traditionellen Analysemethoden kombiniert werden.
Sie möchten Ihre Speicherkosten durch die Nutzung von Cloud-Objektspeicher reduzieren ?
Echtzeit- oder nahezu Echtzeit-Analysen erforderlich.
Ein flexibles Schema ist vorzuziehen, um sich schnell an neue Datenquellen anpassen zu können.
Ein Medienunternehmen, das beispielsweise Videometadaten, Benutzerverhaltensprotokolle und Social-Media-Feeds analysiert, kann ein Lakehouse nutzen, um diese Datentypen zu vereinheitlichen und fortgeschrittene Analysen durchzuführen.
Praktische Beispiele
Finanzdienstleistungen : Banken nutzen häufig Data Warehouses zur Analyse strukturierter Transaktionsdaten im Hinblick auf Betrugserkennung und Compliance. Um tiefergehende Einblicke zu gewinnen, können sie jedoch auch Data Lakehouses einsetzen, um unstrukturierte Daten wie Kunden-E-Mails oder Gesprächsprotokolle zu integrieren.
Gesundheitswesen : Krankenhäuser nutzen Data-Warehouses zur Verwaltung von Patientendaten und Abrechnungsdaten. Ein Lakehouse kann die Integration von medizinischen Bildern, Sensordaten von Wearables und Genomdaten für Forschung und personalisierte Medizin unterstützen.
E-Commerce : Online-Händler nutzen Data-Warehouses für Umsatz- und Lagerbestandsberichte. Ein Data-Lakehouse ermöglicht es ihnen, neben traditionellen Daten auch Clickstream-Daten, Kundenbewertungen und Social-Media-Trends zu analysieren.
Zusammenfassung der Vor- und Nachteile
Die Wahl zwischen einem Data Lakehouse und einem Data Warehouse hängt von den Datentypen, Analyseanforderungen, dem Budget und den technischen Möglichkeiten Ihres Unternehmens ab. Viele Unternehmen profitieren von der Kombination beider Ansätze: Sie nutzen ein Data Warehouse für das Kernreporting und ein Lakehouse für explorative Analysen und maschinelles Lernen.
Das Verständnis dieser Unterschiede hilft Ihnen, eine Datenstrategie zu entwickeln, die Ihre Geschäftsziele effizient und effektiv unterstützt. Berücksichtigen Sie Ihre aktuelle Datenlandschaft und Ihre Zukunftspläne, um zu entscheiden, welches System am besten zu Ihren Bedürfnissen passt.
