Vergleich der Datenarchitektur-Ansätze: Data Warehouse vs. Data Lake vs. Data Lakehouse

Bei der Herausforderung die geeignete Datenarchitektur auszuwählen, kommen häufig drei Hauptansätze ins Spiel: Data Warehouse, Data Lake und Data Lakehouse. Jeder dieser Ansätze hat seine eigenen Stärken und Schwächen, die je nach Anwendungsfall und Unternehmensziel unterschiedlich relevant sein können.

Data Warehouse: Traditionelle Lösung für strukturierte Daten

Ein Data Warehouse ist eine eher traditionelle Lösung zur Speicherung und Analyse von strukturierten Daten. Die Daten werden durch ETL-Prozesse in das Data Warehouse geladen und sind in einem festgelegten Schema organisiert. Diese starre Datenhaltung, auch als „Schema-On Write“  bekannt, ermöglicht eine hohe Datenqualität und Sicherheit auf Zeilen- und Spaltenebene. Data Warehouses sind besonders für vergangenheitsbezogene Analysen („Was war Darstellung“) geeignet und unterstützen klassisches Reporting und Analytics. Allerdings bieten sie nur eingeschränkte Unterstützung für semi-strukturierte Daten und Streaming-Daten.

Data Lake: Flexible Speicherung von Rohdaten

Im Gegensatz zum Data Warehouse bietet ein Data Lake mehr Flexibilität, indem er strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Daten wie Video-, Audio- und Textdateien in ihrem Rohformat speichert. Daten werden hier nach dem „Schema-On Read“-Prinzip verarbeitet, was bedeutet, dass die Struktur erst beim Lesen definiert wird. Dies macht Data Lakes ideal für Big Data, Data Science und Machine Learning Anwendungen. Sie unterstützen eine Vielzahl von Sprachen und offenen APIs wie SQL, R und Python. Trotz dieser Flexibilität können Data Lakes Herausforderungen in Bezug auf Datenqualität und -sicherheit mit sich bringen, da die Zugriffskontrolle oft eingeschränkt ist und die Gefahr von sogenannten Data Swamps besteht, bei denen unstrukturierte Datenmengen unkontrolliert wachsen und schwer handhabbar werden.

Data Lakehouse: Die hybride Lösung

Ein Data Lakehouse kombiniert die Vorteile von Data Warehouses und Data Lakes und bietet eine hybride Lösung, die strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Daten in einer einheitlichen Architektur zusammenführt. Durch die Integration von Metadaten und Governance-Mechanismen wird eine hohe Datenqualität sichergestellt, während gleichzeitig die Flexibilität eines Data Lakes erhalten bleibt. Dies ermöglicht es Unternehmen, sowohl klassische Analysen und Reporting als auch moderne Data Science und Machine Learning Anwendungen durchzuführen. Data Lakehouses bieten eine hohe Skalierbarkeit und können durch offene APIs und diverse Programmiersprachen wie SQL, R, Python und .NET genutzt werden.

Zusammengefasst bietet ein Data Warehouse eine strukturierte und sichere Umgebung für traditionelle Datenanalysen, während ein Data Lake Flexibilität für eine Vielzahl von Datenformaten und Anwendungsfällen im Bereich Big Data und Machine Learning bietet. Ein Data Lakehouse hingegen verbindet die besten Eigenschaften beider Ansätze und stellt eine zukunftsorientierte Lösung für moderne Datenanforderungen dar. Unternehmen sollten ihre spezifischen Anforderungen und Ziele sorgfältig abwägen, um die optimale Datenarchitektur zu wählen, die ihnen ermöglicht, ihre datengetriebenen Strategien effektiv umzusetzen.