Data Lakehouse
Ein Data Lakehouse ist ein modernes Datenverwaltungssystem, das die Vorteile eines Data Lakes und eines Data Warehouses in einer einzigen Plattform vereint. Es kombiniert die kostengünstige Speicherung und flexible Datenaufnahme eines Data Lakes mit den strukturierten Abfrage- und Verwaltungsfunktionen eines Data Warehouses.
Was ist ein Data Lakehouse?
Ein Data Lakehouse ermöglicht es Unternehmen, sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten an einem zentralen Ort zu speichern und zu analysieren. Dabei wird eine offene Architektur genutzt, die es erlaubt, Daten direkt im Rohformat zu speichern und gleichzeitig Analysen mit SQL, BI-Tools oder Machine Learning durchzuführen. Diese neue Herangehensweise ist besonders für datengetriebene Organisationen interessant, da sie sowohl Flexibilität als auch Performance bietet – und das zu geringeren Kosten.
Quelle: Microsoft Learn – Azure Databricks Lakehouse, Microsoft
Leistungen im Bereich Data Lakehouse bei Novustat
Wir bieten umfassende Beratung rund um moderne Data Lakehouse-Architekturen – die perfekte Kombination aus Data Lake und Data Warehouse, um grosse Datenmengen flexibel zu speichern und gleichzeitig strukturierte Analysen effizient durchzuführen.
Unsere spezialisierten Leistungen im Data Lakehouse umfassen KI-Beratung und Statistik-Unterstützung sowie die Integration von Machine Learning. Wir unterstützen Sie dabei, datengetriebene KI-Modelle und statistische Analysen auf Basis grosser, vielfältiger Datenquellen zu entwickeln, zu trainieren und effizient in Ihre Data Lakehouse-Architektur zu integrieren – für automatisierte und optimierte Geschäftsprozesse.
Data Lakehouse Architecture
Die Data Lakehouse Architecture basiert typischerweise auf einem Cloud-basierten Daten-Storage (wie z. B. einem Data Lake) mit einer Metadatenebene und Abfrage-Engine, die Datenmanagement und -analyse ermöglicht. Typische Merkmale dieser Architektur sind:
- Unterstützung für offene Dateiformate wie Parquet oder Delta Lake
- Transaktionale Konsistenz und ACID-Prinzipien
- Trennung von Rechen- und Speicherressourcen
- Skalierbarkeit und hohe Verfügbarkeit
Diese Data Lakehouse Architecture bietet eine robuste Grundlage für moderne Data Analytics-Anwendungen.
Data Lakehouse vs Data Warehouse
Während traditionelle Data Warehouses für strukturierte Daten optimiert sind und hohe Kosten verursachen können, bieten Data Lakehouses mehr Flexibilität und niedrigere Speicherkosten.
| Merkmal | Data Warehouse | Data Lakehouse |
|---|---|---|
| Datentypen | Nur strukturierte Daten | Strukturierte & unstrukturierte Daten |
| Skalierbarkeit | Eingeschränkt | Hoch |
| Kosten | Hoch | Niedrig |
| Flexibilität | Gering | Hoch |
| Verarbeitung | Batch | Echtzeit & Batch |
Der Vergleich Data Lakehouse vs Data Warehouse zeigt also deutlich, warum sich viele Unternehmen zunehmend für die neue Lösung entscheiden.
Beispiel: Azure Data Lakehouse
Ein prominentes Beispiel für eine cloudbasierte Implementierung ist das Azure Data Lakehouse. Microsoft Azure bietet eine Vielzahl an Diensten – wie Azure Synapse Analytics, Azure Data Lake Storage Gen2 und Azure Databricks – die zusammen eine skalierbare Data Lakehouse Architecture ermöglichen.
Das Azure Data Lakehouse ist besonders für Unternehmen geeignet, die ihre Datenstrategie auf eine zukunftssichere, flexible und performante Plattform stellen möchten. Es integriert sich nahtlos mit anderen Azure-Diensten und unterstützt moderne Analyse-Workloads und KI-Anwendungen.
Fazit
Das Data Lakehouse steht für eine neue Ära der Datenverarbeitung. Es vereint die besten Eigenschaften von Data Lakes und Data Warehouses und ist damit ideal für Unternehmen, die grosse Mengen heterogener Daten effizient nutzen möchten. Ob mit einem eigenen Setup oder über Plattformen wie das Azure Data Lakehouse – diese Architektur bietet die Skalierbarkeit, Leistung und Flexibilität, die moderne Datenstrategien heute verlangen.
Häufig gestellte Fragen
Was ist ein Data Lakehouse?
Ein Data Lakehouse verbindet die flexible Speicherung eines Data Lakes mit Verwaltungs-, Qualitäts- und Abfragefunktionen, die traditionell aus Data Warehouses bekannt sind.
Wie unterscheidet sich ein Lakehouse von Data Lake und Data Warehouse?
Es soll offene, kostengünstige Datenspeicherung und unterschiedliche Datentypen mit Transaktionssicherheit, Metadatenverwaltung und leistungsfähigen Abfragen kombinieren.
Welche Workloads unterstützt ein Data Lakehouse?
Typische Workloads sind Datenaufbereitung, BI-Reporting, explorative Analysen, statistische Modellierung und Machine Learning auf einer gemeinsamen Datenbasis.
Wie wird Datenqualität in einem Lakehouse sichergestellt?
Schemaregeln, Transaktionen, Datenverträge, Herkunftsnachweise, automatisierte Tests und abgestufte Qualitätszonen unterstützen verlässliche Datenprodukte.
Wann ist die Einführung eines Data Lakehouse sinnvoll?
Ein Lakehouse ist besonders interessant, wenn vielfältige Daten und analytische Workloads zusammengeführt werden sollen und parallele Lake- und Warehouse-Strukturen zu Redundanz führen.
Lakehouse-Architekturen verlässlich für Analytics und KI aufbauen.
