Data Lake vs. Data Warehouse: Was ist der Unterschied?
Der Data Lake ist nicht mit dem traditionellen DWH-Konzept zu verwechseln. Zwar dienen beide der Speicherung von Daten. Jedoch werden im DWH die Daten schon im Vorfeld für eine möglichst passgenaue Nutzung strukturiert. Entsprechend lassen sich neue Daten bzw. Datenformate gar nicht oder nur mit hohem Aufwand einbinden. Dem gegenüber erfolgt im Data Lake eine Aufbereitung nur dann, wenn sie vom Nutzer gezielt gefordert wird – falls erforderlich, auch in der klassischen Schichtenstruktur eines DWHs. Entsprechend lassen sich Daten mit einem Data Lake viel flexibler abspeichern und verwenden. Interessanterweise bezeichnet Microsoft als führender Technologie-Anbieter seine aktuellen, Data-Lake-basierten Architekturen für Analyse-Plattformen als „Modern Data Warehouse“.
Data Science mit dem Data Lake: Stamm- und Rohdaten werden in einem abgegrenzten Bereich („Sandbox“) für explorative Analysen bereitgestellt. Neue Erkenntnisse lassen sich in das Unternehmenssystem zurückspielen.
Data Lake vs. Data Lakehouse: Wo liegt der Unterschied?
Ein Data Lakehouse verbindet die flexible Datenspeicherung eines Data Lakes mit Funktionen, die traditionell aus dem Data Warehouse bekannt sind. Dazu gehören unter anderem strukturierte Datenmodelle, zuverlässige Transaktionen und eine optimierte Verarbeitung analytischer Abfragen.
Während ein Data Lake zunächst die zentrale Speicherung unterschiedlicher Daten ermöglicht, erweitert ein Lakehouse dieses Konzept um zusätzliche Funktionen für Datenmanagement und Analysen. Technologien wie Delta Lake unterstützen beispielsweise transaktionale Verarbeitung und zuverlässige Tabellenstrukturen auf Data-Lake-Speichern.
Mit Plattformen wie Microsoft Fabric oder Azure Databricks lassen sich Lakehouse-Architekturen umsetzen, die sowohl klassische BI-Anwendungen als auch Data-Science- und KI-Szenarien unterstützen.
Welche Vorteile bietet ein Data Lake für Unternehmen?
Ein Data Lake kann Unternehmen dabei unterstützen, ihre Daten umfassender und flexibler zu nutzen.
- Zentrale Datenbasis: Unterschiedliche Datenquellen lassen sich an einem zentralen Speicherort zusammenführen.
- Flexible Datennutzung: Auch Rohdaten können für zukünftige, heute noch nicht bekannte Anwendungsfälle erhalten bleiben.
- Skalierbarkeit: Cloudbasierte Data Lakes können mit wachsenden Datenmengen erweitert werden.
- Neue Analysemöglichkeiten: Data Scientists können unterschiedliche Datenbestände für explorative Analysen und Machine Learning nutzen.
- Grundlage für KI: Relevante Unternehmensdaten können für die Entwicklung datenbasierter KI-Anwendungen aufbereitet werden.
- Wirtschaftliche Speicherung: Cloud-Objektspeicher ermöglichen häufig die kosteneffiziente Speicherung großer Datenmengen.
Die tatsächlichen Vorteile hängen von der gewählten Architektur, der Datenqualität und den eingesetzten Technologien ab.
Welche Herausforderungen gibt es bei einem Data Lake?
Die zentrale Speicherung großer Datenmengen allein schafft noch keinen geschäftlichen Mehrwert. Ohne geeignete Prozesse für Datenqualität, Dokumentation und Zugriffssteuerung besteht die Gefahr, dass ein Data Lake zum sogenannten Data Swamp wird. Damit ist eine Datenumgebung gemeint, in der Daten zwar gesammelt werden, aufgrund fehlender Struktur oder unzureichender Qualität aber nur eingeschränkt nutzbar sind.
Unternehmen sollten deshalb von Beginn an auf eine geeignete Data Governance achten. Dazu gehören insbesondere klare Verantwortlichkeiten, Datenkataloge, nachvollziehbare Datenherkunft, Qualitätsprüfungen und rollenbasierte Zugriffsrechte. So entsteht aus einer zentralen Datensammlung eine verlässliche Grundlage für Analysen und datengetriebene Geschäftsprozesse.
Data Lake in der Cloud: Microsoft Azure und Microsoft Fabric
Data Lakes können sowohl lokal als auch in der Cloud betrieben werden. Cloudplattformen bieten insbesondere Vorteile bei der Skalierung von Speicher- und Rechenressourcen.
Mit Azure Data Lake Storage stellt Microsoft einen Speicherdienst bereit, der für große Datenmengen und analytische Workloads ausgelegt ist. Unternehmen können damit Daten zentral speichern und über weitere Azure-Dienste verarbeiten.
Auch Microsoft Fabric setzt auf ein zentrales Datenkonzept: OneLake bildet die gemeinsame logische Speicherebene der Plattform. Darauf aufbauend können Unternehmen Lakehouses für Datenintegration, Data Engineering, Business Intelligence und weitere analytische Anwendungsfälle nutzen.
Die Kombination aus zentraler Datenspeicherung, flexibler Verarbeitung und bedarfsgerecht nutzbaren Rechenressourcen ermöglicht es Unternehmen, ihre Datenplattform schrittweise auszubauen.
Wie Sie mit einem Data Lake neue Werte schaffen
Zwar richten Unternehmen schon seit längerem auch auf lokalen Infrastrukturen spezielle Sammelbecken für Rohdaten ein – das volle Potenzial entwickelt ein Data-Lake-Konzept aber erst durch den Einsatz von Cloud-Diensten. Bei Microsoft Azure kann der Data Scientist Analysedienste sowie kostenintensivere Rechenkapazitäten ganz nach seinen Wünschen und Anforderungen in Anspruch nehmen. Und nach Beendigung seiner Arbeit wieder abschalten. Gleichzeitig lassen sich mit günstigen Speicherressourcen prinzipiell unendlich viele Daten wie auch die Ergebnisse vorangegangener Berechnungen sehr wirtschaftlich vorhalten – also die optimalen Bedingungen für eine wertorientierte Datenanalyse bei maximaler Kosteneffizienz. Im Rahmen eines lokalen Rechenzentrums ist ein solches Szenario kaum denkbar.
Wollen auch Sie mit einem Data Lake die Werte in Ihren Daten voll ausschöpfen? Dann informieren Sie sich über unser Training Data Lakehouse: Cloud-Plattformen aufbauen und geschäftlich nutzen.
turn your data into value.
