Data Lakes vs Data Warehouses

Data Lakes und Data Warehouses gehören zu den gängigsten Architekturen moderner Unternehmen. Data Lakes speichern Daten in ihrem Rohformat, oft als Dateien in einem verteilten Speichersystem der Cloud. Sie sind flexibel und können unstrukturierte oder semistrukturierte Daten aufnehmen. Data Warehouses speichern strukturierte Daten, die vorher bereinigt, normalisiert und in fest definierte Modelle überführt wurden. Damit liefern sie schnelle, zuverlässige Antworten für Dashboards und Berichte.

Data Lakes eignen sich besonders für Data Science, Explorationsanalysen und Machine Learning. Sie bewahren Originaldaten und ermöglichen spätere neue Abfragen, auch wenn heute noch nicht klar ist, welche Fragen gestellt werden. Typische Datenquellen sind Web-Logs, Sensordaten, Social-Media-Posts oder Textdateien. Vorteil: Skalierbarkeit und geringere Vorabkosten. Nachteil: Rohdaten bedeuten mehr Aufbereitung, um konsistente Ergebnisse zu erzielen; Governance ist herausfordernder.

Data Warehouses erfüllen den Bedarf an Governance, Qualität und Geschwindigkeit. Sie speichern bereinigte Daten, unterstützen klare Kennzahlen und rollenbasierte Sicherheit. Vorteile: schnelle Abfragen, stabile Modelle, bessere Nachvollziehbarkeit. Nachteile: weniger flexibel für neue Datenformen, höhere Kosten bei Veränderungen der Modelle.

Viele Organisationen arbeiten heute hybrid. Ein Data Lake dient als zentrale Sammelstelle für Rohdaten, das Data Warehouse hält die berechneten Kennzahlen. In der Diskussion um Lakehouse-Architekturen werden beide Ansätze kombiniert, um Flexibilität mit Schnelligkeit zu verbinden. Wichtig bleibt eine klare Metadaten-Schicht, Zugriffskontrollen und eine nachvollziehbare Datenherkunft. Beachtet werden sollte, dass die Wahl der Plattform auch Kosten, Sicherheit und Betriebsaufwand beeinflusst.

Praxis-Tipps: Beginnen Sie mit den wichtigsten Kennzahlen und identifizieren Sie die Datenquellen. Legen Sie einen Metadatenkatalog an und definieren Sie Rollen. Wählen Sie passende Tools für Upload, Transformation (ETL oder ELT) und Analyse. Dokumentieren Sie Abhängigkeiten, Datenqualität und SLAs. Ein schmaler Start mit einem Kern-DWH für Berichte plus ein Data Lake für Rohdaten erleichtert den Einstieg. Technische Schulungen unterstützen Teams beim Verständnis der neuen Konzepte.

Key Takeaways

• Data Lakes und Data Warehouses erfüllen unterschiedliche Zwecke, ergänzen sich aber oft in einer umfassenden Datenarchitektur.
• Lakehouse-Ansätze versuchen, das Beste aus beiden Welten zu vereinen, sollten aber gut goberniert werden.
• Starten Sie klein, definieren Sie Kennzahlen, Metadaten und Zugriffsregeln.