Was ist ein Data Lakehouse?

Überblick

Ein Data Lakehouse ermöglicht Unternehmen die effektive Verwaltung wachsender Datenmengen, die Erhöhung der Datensicherheit, die Senkung der Datenspeicherkosten und den Einsatz von GenAI und Business Intelligence. Erfahren Sie, wie Data Lakehouses funktionieren, welche Vorteile die Einführung einer Data-Lakehouse-Architektur bietet und wie Sie unabhängig vom Speicherort Ihrer Daten – ob Data Lakehouse, Data Warehouse oder Data Lake – auf Echtzeitanalysen und maschinelles Lernen zugreifen können.

Data lakehouse

Was ist ein Data Lakehouse?

Ein Data Lakehouse ist eine Datenmanagementplattform, die Aspekte eines Data Warehouse und eines Data Lakes mit zusätzlichen Vorteilen in Bezug auf Leistung, Sicherheit und Flexibilität vereint. Im Wesentlichen handelt es sich um ein leistungsstarkes Data Warehouse, das alle Datentypen (strukturiert, unstrukturiert und semistrukturiert) mit integrierten Datenverarbeitungstools unterstützt. Das Ergebnis ist eine zentrale, leistungsstarke Datenmanagement-Plattform, die die Datenverarbeitung für KI und fortgeschrittene Analysen ermöglicht.

Innovationen in der Data-Lakehouse-Architektur haben die Akzeptanz vorangetrieben, auch aufgrund des Bedarfs, wachsende Mengen unterschiedlicher Daten effizienter zu verwalten, die Lücke zwischen einem Data Lake und einem Data Warehouse zu schließen und vertrauenswürdige KI und Business Intelligence bereitzustellen.

Worin unterscheiden sich Data Lakes, Data Lakehouses und Data Warehouses?

Obwohl Data Lakehouse, Data Lake und Data Warehouse allesamt Datenspeicher sind, weisen sie jeweils deutliche Unterschiede und relevante Anwendungsfälle auf. Vergleichen wir die drei Datenansätze.

Ein Data Warehouse ermöglicht die zentrale Speicherung strukturierter Daten und konsolidiert Daten aus verschiedenen Quellen an einem zentralen Ort. Dadurch werden Datensilos aufgebrochen, sodass Anwender schnell auf Daten zugreifen und diese abfragen können, um Berichte und Erkenntnisse zu generieren. Data Warehouses unterstützen Data Mining, Datenanalyse und Business Intelligence und ermöglichen es Unternehmen, ihre Geschäftsentwicklung zu verstehen, Trends zu erkennen und fundiertere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Data-Warehouses sind jedoch nicht ohne Herausforderungen: Komplexe ETL-Prozesse (Extrahieren, Transformieren und Laden) erhöhen den Verwaltungsaufwand und treiben die Kosten in die Höhe. Zudem können Data-Warehouses, die nicht in der Cloud gehostet werden, Schwierigkeiten haben, mit dem Datenwachstum im Unternehmen und neuen Anwendungsfällen Schritt zu halten, was die Gesamtbetriebskosten zusätzlich belastet.

Ein Data Lake speichert große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten und lässt sich problemlos an wachsende Datenmengen anpassen. Durch die Unterstützung verschiedenster Datentypen und -formate eignet sich ein Data Lake ideal für Big-Data-Anwendungsfälle wie maschinelles Lernen und Data Science und ist im Vergleich zu einem Data Warehouse eine kostengünstigere Alternative.

Aufgrund der Komplexität und Größe von Data Lakes ist jedoch ein angemessenes Management erforderlich, um zu verhindern, dass die Daten unübersichtlich und schwer zu verwalten werden. Typischerweise werden dafür Data Scientists oder Data Engineers benötigt, um die Daten effektiv zu nutzen.

Traditionell wurden Data Warehouses und Data Lakes als separate, voneinander isolierte Architekturen eingesetzt, was den Datenaustausch zwischen zwei Systemen erforderte. Ein Data Lakehouse kann parallel zu einem Data Lake und einem Data Warehouse genutzt werden und bietet so eine flexible und kostengünstige Speichermöglichkeit für alle Datentypen und -formate. Dadurch entfällt die Notwendigkeit mehrfacher Datenkopien in verschiedenen Systemen.

Dank der Unterstützung von ACID-Transaktionen können Nutzer Abfragen über SQL-Befehle für strukturierte und unstrukturierte Daten ausführen und dabei leistungsstarke KI und Analysen für vielfältige Anwendungsfälle nutzen. Unternehmen können so ihre Analyseleistung steigern, intelligentere Abläufe ermöglichen und Erkenntnisse nutzen, um Kundenerlebnisse zu personalisieren, die Entscheidungsfindung zu verbessern, die Produktentwicklung zu beschleunigen, Arbeitsabläufe zu optimieren und das Umsatzwachstum zu steigern.

Warum wechseln Unternehmen zu einer Data-Lakehouse-Architektur?

Die Einschränkungen traditioneller Datenarchitekturen, wie hohe Kosten und begrenzte Skalierbarkeit, veranlassen Unternehmen dazu, Data Lakehouses einzuführen. Eine aktuelle Umfrage ergab, dass 87 % von über 200 IT-Leitern planen, Workloads innerhalb von zwei Jahren zurückzuholen.

Mehrere Faktoren tragen zum Wunsch nach einem moderneren Datenarchitekturansatz bei, darunter:

• Zunehmende Mengen unstrukturierter Daten: Unternehmen benötigen eine effizientere Methode, um E-Mails, Social-Media-Beiträge, Produktbilder, Videos, Callcenter-Transkripte, Chat-Nachrichten usw. zu speichern, zu verwalten und zu nutzen.
• Fokus auf Kundenservice: Fortschrittliche Analysen und maschinelles Lernen innerhalb einer Data-Lakehouse-Architektur können helfen, Kundenverhaltensmuster zu identifizieren, Erkenntnisse aus Serviceinteraktionen zu gewinnen und gezieltere, datengesteuerte Kundenerlebnisse zu schaffen.
• Kosteneinsparungen: Durch die Nutzung eines Data Lakehouse können Speicher- und Verarbeitungskosten gesenkt sowie das Datenmanagement über verschiedene Arbeitslasten hinweg verbessert werden.
• Die Nutzung einer hybriden Datenstrategie: Eine Data-Lakehouse-Architektur gibt Unternehmen die Flexibilität, sowohl Cloud- als auch Off-Cloud-Datenspeicher je nach gewünschten Bereitstellungs-, Sicherheits- und Compliance-Anforderungen zu nutzen.

Wie funktioniert ein Data Lakehouse?

Ein Data Lakehouse besteht typischerweise aus fünf Schichten:

• Aufnahmeschicht
• Speicherschicht
• Metadatenebene
• API Schicht
• Verbrauchsschicht

Lassen Sie uns die Rolle jedes Einzelnen genauer betrachten:

Die erste Schicht, die Datenerfassungsschicht, sammelt Daten aus verschiedenen Quellen wie Transaktionsdatenbanken, NoSQL-Datenbanken und APIs. Anschließend werden die Daten in ein für das Data Lakehouse zugängliches Format transformiert, damit sie dort gespeichert und analysiert werden können.

Die Speicherschicht dient der Erfassung und Speicherung aller Daten (unstrukturiert, strukturiert und semistrukturiert) im Data Lakehouse. Die Daten werden in offenen Dateiformaten gespeichert, um eine optimale Analyseleistung zu gewährleisten.

Die dritte Ebene ist die Metadatenebene , die die Metadaten klassifiziert, die mit den erfassten und gespeicherten Daten verknüpft sind.

Die vierte Ebene nutzt APIs für erweiterte Analysen und ermöglicht es Analysetools und Drittanbieteranwendungen, die Daten innerhalb der Data-Lakehouse-Architektur abzufragen. Diese Ebene unterstützt die Datenverarbeitung in Echtzeit, sodass Teams auch bei Datenaktualisierungen und -erneuerungen Echtzeitanalysen nutzen können.

Die Nutzungsschicht ermöglicht Anwendungen und Tools den Zugriff auf alle im Datenspeicher abgelegten Metadaten und Daten. Dadurch erhalten Geschäftsanwender den gewünschten Datenzugriff und können Analyseaufgaben wie die Erstellung von Dashboards, Datenvisualisierung, SQL-Abfragen und Machine-Learning-Aufgaben durchführen.

Welche geschäftlichen Vorteile bietet eine Data-Lakehouse-Architektur?

Data Lakehouses bieten Organisationen und Nutzern zahlreiche Vorteile, wie beispielsweise ein verbessertes Datenmanagement, Kosteneinsparungen sowie optimierte KI und maschinelles Lernen aus derselben Quelle. Im Folgenden sind einige der wichtigsten Vorteile eines Data Lakehouses aufgeführt:

• Eine einzige Datenquelle: Vereinheitlichen Sie das Datenmanagement und integrieren Sie Daten aus verschiedenen Quellen und Formaten, um Datenkonsistenz zu gewährleisten.
• Gewünschte Skalierbarkeit: Durch separate Speicher- und Rechenressourcen kann eine Vielzahl von Arbeitslasten unterstützt und skaliert werden.
• Neue Möglichkeiten für GenAI: Die Fähigkeiten und die Struktur eines Data Lakehouse ermöglichen es Unternehmen, Datenressourcen für GenAI-Anwendungen zu nutzen und sie für die Erstellung von Inhalten, Erkenntnissen und personalisierten, schnellen Antworten einzusetzen.
• Analyseleistung: Verbessern Sie die Leistung von Datenabfragen, um die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Ergebnisse zu erhöhen.
• Vertrauenswürdige Daten-Governance: Ein robustes Rahmenwerk und Kontrollmechanismen für die Daten-Governance, um Datenqualität und -sicherheit zu gewährleisten.
• Bereitstellungsflexibilität: Optimieren Sie Kosten und Leistung mit Optionen für Off-Cloud-, Hybrid- und Multi-Cloud-Bereitstellungen.

Wie kann Rocket Ihnen dabei helfen, die Vorteile eines Data Lakehouse zu nutzen?

Mit Echtzeitanalysen und integriertem maschinellem Lernen ermöglicht Rocket Unternehmen die nahtlose Analyse von Daten innerhalb eines Data Lakehouse – wodurch die Ressourcennutzung optimiert und die Gesamtbetriebskosten gesenkt werden.

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