Data Lake vs Data Warehouse: Was ist der Unterschied?

Data Warehouse und Data Lake sind die beiden führenden Lösungen für die Verwaltung von Unternehmensdaten.
Obwohl Data Warehouses und Data Lakes einige sich überschneidende Funktionen und Anwendungsfälle aufweisen, gibt es grundlegende Unterschiede in den Datenmanagement-Philosophien, den Designmerkmalen und den idealen Einsatzbedingungen für jede dieser Lösungen.

In diesem Blogbeitrag werfen wir einen genaueren Blick auf die Hauptunterschiede zwischen den Data Lake- und den Data Warehouse-Lösungen und erläutern, wie Sie die richtige für Ihr Unternehmen auswählen.

 

Was ist ein Data Warehouse?

Ein Data Warehouse ist für stark strukturierte Daten gedacht, die von Geschäftsanwendungen erzeugt werden. Es führt all Ihre Daten zusammen und speichert sie in strukturierter Form. Also handelt es sich um eine Datenverwaltungsplattform, die Business Intelligence für strukturierte Betriebsdaten bereitstellt, die in der Regel aus einem relationalen Datenbankmanagementsystem (RDBS) stammen. Das Data Warehouse nimmt strukturierte Daten mit vordefiniertem Schema auf und verbindet diese Daten dann mit nachgelagerten Analysetools, die Business Intelligence (BI)-Initiativen unterstützen.

Data Warehouses unterstützen sequenzielle ETL-Vorgänge, bei denen die Daten in einem Wasserfallmodell vom Rohdatenformat zu einem vollständig transformierten Satz fließen, der für eine schnelle Leistung optimiert ist. Diese Lösung stützt sich auf die Struktur der Daten, um leistungsstarke SQL-Operationen (Structured Query Language) zu unterstützen. Einige neuere Data Warehouses unterstützen aber auch halbstrukturierte Daten wie JSON-, Parquet- und XML-Dateien.

 

Was ist ein Data Lake?

Ein Data Lake ist ein zentraler Datenspeicher, in dem strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten aus einer Vielzahl von Quellen in ihrem Rohformat gespeichert werden können. Er hilft dabei, Datensilos zu beseitigen, indem er als eine einzige Landezone für Daten aus verschiedenen Quellen fungiert.

Ein Data Lake ist ideal für Anwendungsfälle des maschinellen Lernens. Er bietet SQL-basierten Zugriff auf Daten und native Unterstützung für programmatische verteilte Datenverarbeitungs-Frameworks. Es unterstützt natives Streaming, bei dem Datenströme verarbeitet und für Analysen zur Verfügung gestellt werden, sobald sie ankommen.

Der Hauptzweck eines Data Lake besteht darin, Unternehmensdaten aus verschiedenen Quellen verschiedenen Endnutzern wie Geschäftsanalysten, Dateningenieuren, Datenwissenschaftlern, Produktmanagern, Führungskräften usw. zugänglich zu machen, um Erkenntnisse auf kosteneffiziente Weise für eine verbesserte Unternehmensleistung zu nutzen.

 

Die Wahl der richtigen Lösung für Ihr Unternehmen

Data Warehouse- und Data Lake-Lösungen schließen sich nicht gegenseitig aus. Weder ein Data Lake noch ein Data Warehouse allein bilden eine Daten- und Analysestrategie, sondern beide Lösungen können zusammen eingesetzt werden.

Bei dem Data Warehouse-Modell geht es vor allem um Funktionalität und Leistung. Es nimmt Daten aus dem RDBS auf, wandelt sie in etwas Nützliches um und gibt die umgewandelten Daten dann an nachgelagerte BI- und Analyseanwendungen weiter. Diese Funktionen sind wichtig, aber das Data Warehouse-Paradigma des Schema-on-Write, der engen Kopplung von Speicherung und Verarbeitung und der Abhängigkeit von vordefinierten Anwendungsfällen macht das Data Warehouse zur falschen Wahl für große, multistrukturierte Daten oder Multi-Modell-Funktionen.

Im Gegensatz dazu ist ein Data Lake besser geeignet, um die Anforderungen einer Big-Data-Welt zu erfüllen: Schema-on-Read, lose gekoppelte Speicherung/Rechenleistung und flexible Anwendungsfälle, die zusammen die Innovation vorantreiben, indem sie den Zeit- und Kostenaufwand sowie die Komplexität der Datenverwaltung reduzieren. Ohne Data Warehouse-Funktionalität kann ein Data Lake jedoch zu einem Datensumpf werden.

 

Einige der wichtigsten Unterschiede zusammengefasst:

 

Data Lake Data Warehouse
Datenstruktur Enthält unstrukturierte Daten oder Rohdaten Enthält strukturierte oder verarbeitete Daten, die für Abfragen bereit sind
Verwendungszweck der Daten Der Grund für die Speicherung der Daten ist unbestimmt Der Grund für die Speicherung von Daten ist bereits definiert
User:innen Eher von Data Scientists genutzt Eher von Geschäftsanwendern genutzt
Zugänglichkeit Leicht zugänglich und schnell aktualisierbar Komplizierter zugänglich und Änderungen können teuer sein
Reifegrad Aufstrebende Technologie Starkes Reifegradmodell

Überlassen Sie diese Entscheidung und Ihre Daten nicht dem Zufall! Schöpfen Sie Ihr volles Datenpotenzial aus, damit Ihre Anwendungen den größtmöglichen Mehrwert liefern.

 

Kontaktieren Sie uns gerne, wenn Sie Unterstützung bei dieser Entscheidung und der Umsetzung von Data Warehouse und Data Lake benötigen.

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