Data Lakes

Data Lakes und Datenbanken der nächsten Generation Data Lakes waren lange der Ort, an dem Rohdaten lagerten. Heute arbeiten Unternehmen oft mit Data Lakes, Data Warehouses und spezialisierten Datenbanken zusammen. Die nächste Generation verbindet diese Welten in einer Lakehouse-Architektur. Ziel ist klare Vorteile: Kosteneffizienz, Flexibilität und schnelle Analysen. Data Lakes bieten Skalierbarkeit und Offenheit, doch ohne Governance drohen Datenchaos und Sicherheitsrisiken. Moderne Lösungen fügen eine transaktionale Schicht auf offenen Formaten wie Parquet hinzu, unterstützen Schema-Updates, Streaming-Ingestion und Metadatenkataloge. So wird aus Rohdaten eine zuverlässige Grundlage für Berichte, Dashboards oder KI-Modelle. ...

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. ...