Data Warehouses vs Data Lakes: Unterschiede verstehen
Data Warehouses vs Data Lakes: Unterschiede verstehen Viele Unternehmen sammeln Daten aus unterschiedlichen Quellen. Die Frage, wie man diese Daten sinnvoll speichert und nutzt, ist oft entscheidend für den Erfolg von Analysen. Data Lakes und Data Warehouses erfüllen unterschiedliche Aufgaben – und beide haben ihren Platz in einer modernen Datenlandschaft. Verstehen Sie die Grundprinzipien, treffen Sie bessere Entscheidungen. Was ist ein Data Warehouse? Ein Data Warehouse ist eine zentrale, strukturierte Sammlung von Daten aus verschiedenen Quellsystemen. Die Daten werden oft vor der Speicherung in ein festes Schema gebracht – Stern- oder Schneeflockenmodelle unterstützen schnelle Abfragen. Dadurch lassen sich Berichte, Dashboards und Kennzahlen zuverlässig liefern. Typische Prozesse nutzen ETL: Daten werden extrahiert, transformiert und dann geladen. Governance, Qualitätssicherung und Zugriffskontrollen stehen im Vordergrund, damit Compliance und Reporting stabil funktionieren. ...