Data Lakehouse vs. Data Warehouse: Die wichtigsten Unterschiede erklärt

Unterschiede zwischen Data Lakehouses und Data Warehouses

Wenn du die wichtigsten Unterschiede zwischen Data Lakehouses und Data Warehouses kennst, kannst du herausfinden, welche Lösung am besten zu deinen Anforderungen passt. Im Folgenden findest du eine Aufschlüsselung der wichtigsten Unterschiede.

Unterstützte Datentypen

Data Lakehouses verarbeiten verschiedene Datentypen und sind daher ideal für unterschiedliche Arbeitslasten. Sie unterstützen:

• Strukturierte Daten: Verkaufstransaktionen, relationale Datenbanken
• Semi-strukturierte Daten: JSON-Benutzerprofile, Sensormesswerte
• Unstrukturierte Daten: IoT-Logs, Bilder, Audiodateien.

Data Warehouses speichern in erster Linie strukturierte und einige halbstrukturierte DatenDadurch eignen sie sich besser für traditionelle Geschäftsprozesse wie Finanzberichte und Analysen.

Beispiel: Ein Einzelhandelsunternehmen, das ein Data Lakehouse nutzt, kann Clickstream-Protokolle, Social-Media-Daten und Transaktionsdatensätze analysieren, um die Stimmung der Kunden zu bewerten.

Kosteneffizienz

Data Lakehouses nutzen die kostengünstigen Cloud-Speicher (z.B. Amazon S3, Azure Data Lake Storage) und unterstützen Schema-on-Read, was die Kosten für die ETL-Vorverarbeitung reduziert.

Data Warehouses sind aufgrund der strukturierten Speicherung, der ETL-Verarbeitung und derproprietären Formatein der Regel teurer.

Beispiel: Für ein Startup, das kostengünstigen Speicherplatz für Rohdaten und verarbeitete Daten benötigt, ist ein Data Lakehouse vielleicht günstiger als ein Data Warehouse.

Leistung

Data Lakehouses unterstützen Echtzeit- und Stapelverarbeitung und sind damit ideal für Big Data-Analysen und maschinelles Lernen. Ihre verteilte Architektur sorgt für eine schnelle Verarbeitung großer Datenmengen.

Data Warehouses zeichnen sich aus durch SQL-basierte Abfragen und transaktionalen Workloads und bieten eine schnelle, konsistente Leistung für strukturierte Daten.

Beispiel: Ein Finanzinstitut, das Betrug in Echtzeit aufdeckt, kann von der Fähigkeit eines Data Lakehouse profitieren, Streaming-Daten zu verarbeiten.

Integration mit maschinellem Lernen

Data Lakehouses lassen sich nativ in ML-Tools wie TensorFlow, PyTorch und DatabricksMLintegrierenund ermöglichen das direkte Modelltraining auf großen Datensätzen.

Data Warehouses haben begrenzte ML-Unterstützung und erfordern oft den Export von Daten in externe Systeme zur Analyse.

Beispiel: Ein Technologieunternehmen, das Databricks nutzt, kann KI-gestützte Empfehlungssysteme direkt in einem Data Lakehouse entwickeln.

Skalierbarkeit

Data Lakehouses skalieren auf Petabytes an Daten und unterstützen gleichzeitig die Verarbeitung mehrerer Maschinen.

Data Warehouses skalieren gut für strukturierte Daten haben aber Schwierigkeiten mit großen unstrukturierten Datenmengen.

Beispiel: Ein Telekommunikationsanbieter kann ein Seehaus so skalieren, dass es täglich Milliarden von Anrufdatensätzen verarbeiten kann, während ein traditionelles Lagerhaus mit IoT-Protokollen zu kämpfen hat.

Arten von Nutzern

Data Lakehouses dienen Datenwissenschaftler, Analysten und Ingenieure die mit Echtzeit-Analysen, ML-Pipelines und explorativen Analysen arbeiten.

Data Warehouses richten sich in erster Linie an Business-Analysten und Führungskräfte, die auf vorverarbeitete, strukturierte Daten für Berichte und Dashboards angewiesen sind.

Beispiel: Ein Marketingteam könnte ein Data Warehouse für BI-Dashboards nutzen, während ein Data Science Team ein Data Lakehouse für prädiktive Modellierung bevorzugt.

Data Lakehouses vs. Data Warehouses: Eine Zusammenfassung

Hier findest du eine detaillierte Tabelle zum Vergleich von Data Lakehouses und Data Warehouses, die noch mehr technische Details enthält als die zuvor besprochenen:

Vor- und Nachteile von Data Warehouses vs. Daten Lakehouses

In diesem Abschnitt gehen wir auf die wichtigsten Vor- und Nachteile jeder Architektur ein, um ein ausgewogenes Bild zu vermitteln.

Vor- und Nachteile von Data Warehouses

Vor- und Nachteile von Data Lakehouses

Wann wird ein Data Warehouse eingesetzt?

Data Warehouses eignen sich am besten für strukturierte Daten, Business Intelligence und die Einhaltung von Vorschriften. Ein Data Warehouse ist die richtige Wahl, wenn du auf gut organisierte, schnelle und konsistente Analysen angewiesen bist.

Strukturierte Datenanalytik

• Ideal für saubere, strukturierte Datensätze mit klar definierten Schemaanforderungen.
• Verwende sie, wenn Konsistenz und Leistung für Analysen und Berichte entscheidend sind.

Beispiel: Ein Unternehmen, das ein Data Warehouse nutzt, um strukturierte Verkaufsdaten aus seinem riesigen Filialnetz zu analysieren. Auf diese Weise kannst du den Lernpfad verfolgen, die meistverkauften Produkte identifizieren und die Auffüllprozesse in Echtzeit optimieren.

Business Intelligence (BI)-Berichte

• Am besten geeignet für die Erstellung von Dashboards und Berichten für Entscheidungsträger.
• Unterstützt Toolswie Power BI und Tableau mit optimierter Abfrageleistung.

Beispiel: Ein Finanzdienstleistungsunternehmen erstellt vierteljährliche Ergebnisberichte für seine Stakeholder.

Einhaltung von Vorschriften

• Entwickelt für Branchen mit strengen Anforderungen an die Datengenauigkeit und Prüfung.
• Ermöglicht die zuverlässige Speicherung von Finanzunterlagen, Gesundheitsdaten und Compliance-Berichten.

Beispiel: Ein Finanzinstitut nutzt ein Data Warehouse, um Transaktionsdaten zu speichern und zu analysieren und die Einhaltung von Vorschriften wie Basel III und GDPR sicherzustellen. Dieser zentralisierte Ansatz hilft bei der Verwaltung von Prüfpfaden und verhindert Betrug.

Analyse historischer Daten

• Nutze sie für langfristige Trendanalysen und strategische Entscheidungen.
• Sie ist ideal für Branchen wie die verarbeitende Industrie oder die Energiewirtschaft, die mehrjährige Dateneinblicke benötigen.

Beispiel: Ein Energieversorgungsunternehmen analysiert den historischen Stromverbrauch, um die Produktion zu optimieren.

Wann sollte man ein Data Lakehouse nutzen?

Ein Data Lakehouse ist ideal, wenn du ein skalierbares, flexibles System brauchst, das strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten verarbeiten kann und gleichzeitig KI, maschinelles Lernen und Echtzeit-Analysen unterstützt.

Einheitlicher Speicher für unterschiedliche Daten

• Am besten geeignet, um strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten in einer einzigen Plattform zu kombinieren.
• Reduziert Silos und unterstützt den dynamischen Datenzugriff.

Beispiel: Ein Streaming-Dienst, der Videoinhalte, Protokolle der Nutzeraktivitäten und Metadaten speichert.

Maschinelles Lernen und KI-Workflows

• Perfekt für die Erkundung von Rohdaten, Modelltraining und Experimente.
• Bietet Schema-on-read-Flexibilität für verschiedene Datensätze.

Beispiel: Ein Unternehmen, das ein Data Lakehouse nutzt, um rohe Fahrdaten, Fahrerbewertungen und GPS-Logs zu verarbeiten. Diese Daten bilden die Grundlage für maschinelle Lernmodelle zur Routenoptimierung, dynamischen Preisgestaltung und Betrugserkennung.

Datenstreaming in Echtzeit

• Für Anwendungen, die eine nahezu sofortige Dateneingabe und -verarbeitung erfordern.
• Unterstützt dynamische Anwendungsfälle wie Betrugserkennung und IoT-Analysen.

Beispiel: IoT-fähige Fahrzeuge streamen Sensordaten in Echtzeit an eine Lakehouse-Architektur. So kann ein Unternehmen die Leistung des Fahrzeugs überwachen, Anomalien erkennen und Software-Updates über die Luft verteilen.

Kostengünstige Speicherung von Big Data

• Reduziert die Kosten durch die Speicherung von Rohdaten ohne umfangreiche Vorverarbeitung.
• Skaliert effizient für Unternehmen, die große Datenmengen erzeugen.

Beispiel: Ein Social-Media-Unternehmen, das ein Data Lakehouse nutzt, um große Mengen an nutzergenerierten Inhalten wie Texte, Bilder und Videos zu speichern und zu verarbeiten. Auf diese Weise können sie Stimmungsanalysen durchführen, Trendthemen erkennen und die Anzeigenausrichtung optimieren.

Hybride Lösungen: Kombination von Data Warehouses und Data Lakehouses

Obwohl Data Warehouses und Lakehouses unterschiedlichen Zwecken dienen, kombinieren viele Unternehmen die Architekturen, um ein Gleichgewicht zwischen Leistung, Kosten und Flexibilität herzustellen. 

Ein hybrider Ansatz ermöglicht es dir, strukturierte Daten in einem Warehouse für schnelle Analysen zu speichern und gleichzeitig ein Lakehouse für Big Data, KI und maschinelles Lernen zu nutzen.

Ein hybrider Ansatz verfolgt eine zweistufige Strategie:

1. Rohe und halbstrukturierte Daten im Data Lakehouse (flexibel, skalierbar, kostengünstig)

• • Speichert verschiedene Daten (strukturiert, halbstrukturiert, unstrukturiert) in Cloud Object Storage (Amazon S3, Azure Data Lake, Google Cloud Storage).
  • Verwendet Schema-on-Read, um Datenwissenschaftlern und KI/ML-Teams Flexibilität zu bieten.
  • Unterstützt die Aufnahme von Daten in Echtzeit von IoT-Geräten, Ereignisprotokollen und Streaming-Plattformen.

2. Strukturierte und bereinigte Daten im Data Warehouse (optimiert für schnelle Analysen und BI)

• • Die Daten werden gefiltert, umgewandelt und strukturiert, bevor sie in einem Warehouse (Snowflake, Redshift, BigQuery, Synapse) gespeichert werden.
  • Verwendet das Schema-on-write, um die Datenkonsistenz zu gewährleisten und die Abfrageleistung zu optimieren.
  • Bietet schnellen Zugriff auf Business Intelligence, Dashboards und operative Berichte.

Eine hybride Datenarchitektur ist von Vorteil, wenn:

• Du brauchst schnelle BI-Berichte und flexible Datenspeicher für ML/AI-Workloads.
• Dein Unternehmen verarbeitet strukturierte und unstrukturierte Daten und benötigt dafür Schema-on-Write- und Schema-on-Read-Funktionen.
• Du willst die Kosten optimieren, indem du ein Warehouse für strukturierte, hochwertige Analysen und ein Lakehouse für die kostengünstige Speicherung von Rohdaten nutzt.
• Du musst Daten in Echtzeit erfassen und verarbeiten und gleichzeitig die historischen Aufzeichnungen verwalten.

Fazit

In diesem Leitfaden wurden die wichtigsten Unterschiede zwischen Data Warehouses und Data Lakehouses, ihre Stärken, Herausforderungen und Anwendungsfälle untersucht und wie Unternehmen oft beide Architekturen in einem hybriden Ansatz kombinieren.

Das Verständnis dieser Konzepte ist entscheidend für den Aufbau effizienter, zukunftssicherer Datensysteme, wenn sich die Datenarchitekturen weiterentwickeln. Wenn du tiefer in diese Themen einsteigen willst, schau dir diese Kurse an:

• Data Warehousing Concepts - Ein grundlegender Leitfaden zu Data Warehouses, ihren Komponenten und ihrer Rolle in der Analytik.
• Databricks-Konzepte - Erfahre, wie Databricks eine Data-Lakehouse-Architektur für skalierbare Datenverarbeitung und maschinelles Lernen ermöglicht.