Data Lakehouse: Was steckt dahinter?
Das Data Lakehouse ist eine moderne Architektur für cloudbasierte Analyseplattformen. Es kombiniert die strukturierten Datenmodelle eines Data Warehouse mit der Flexibilität und Skalierbarkeit eines Data Lake – und schafft dadurch eine leistungsstarke Plattform für datengetriebene Unternehmensprozesse.
Im Zentrum steht die Idee, alle Datenformate zentral zu speichern und gleichzeitig unterschiedlichste Analyseformen zu ermöglichen. Damit wird das Data Lakehouse zur idealen Lösung für Unternehmen, die klassische Business Intelligence, Self-Service-Analysen und Reporting mit modernen Anforderungen wie Machine Learning und Künstlicher Intelligenz verbinden möchten.
Funktionsweise eines Data Lakehouse
Das Data Lakehouse baut auf dem bewährten „Two-Tier“-Prinzip auf – einer Architektur, die bislang Data Warehouse (DWH) und Data Lake als getrennte Systeme mit eigenen Aufgaben kannte. Während der DWH-Bereich vor allem strukturierte Daten für analytische Zwecke bereitstellt, dient der Data Lake als Speicher für große Mengen roher, oft unstrukturierter Daten.
In der Praxis führte dieses mehrstufige Modell jedoch zu Nachteilen: Verzögerungen bei der Datenbereitstellung, hoher Integrationsaufwand und komplexe Betriebsstrukturen.
Das Data Lakehouse löst diese Herausforderungen durch ein einheitliches, offenes Systemdesign. Hier werden sämtliche Daten – ob strukturiert oder unstrukturiert – zentral verwaltet und stehen gleichzeitig für alle Analysezwecke zur Verfügung. Unternehmen profitieren von einer einzigen, durchgängigen Datenquelle, die deutlich einfacher zu pflegen ist.
Möglich machen das technologische Fortschritte in der Architektur, Datenverarbeitung und im Metadatenmanagement. Funktionen, die bislang dem DWH vorbehalten waren, lassen sich heute direkt im Data Lake abbilden.
Leistungsfähige Abfrage-Engines ermöglichen zudem schnelle, interaktive Analysen – in Echtzeit und ohne aufwendige Vorverarbeitung. Und dank offener Datenformate können Data Scientists und Data Engineers auf alle Datenquellen zugreifen und diese effizient für Machine-Learning-Anwendungen nutzen.
Wie ein Data Lakehouse zur Quelle neuer Geschäftschancen wird
Ein modernes Data Warehouse (MDWH) in Microsoft Azure basiert heute häufig auf Databricks – einem leistungsfähigen Service zur Speicherung, Verarbeitung und Bereitstellung sämtlicher Unternehmensdaten. In diesem Zusammenhang ist oft vom „Databricks Lakehouse“ die Rede, das sich als zentrale Plattform für alle datenbasierten Anwendungen etabliert hat.
Diese Zusammenführung von Analysesystemen auf einer gemeinsamen Basis hat weitreichende Vorteile: Betriebsteams profitieren von einer vereinfachten Systemlandschaft, während Anwender im gesamten Unternehmen schnellen und direkten Zugriff auf relevante Informationen erhalten.
Als zentrales Analysewerkzeug kommt dabei Power BI zum Einsatz. Die intuitive Integration in die gewohnte Office-Umgebung macht den Einstieg besonders leicht – auch für Nutzer ohne tiefgehende technische Vorkenntnisse. So wird der Umgang mit Daten zu einem selbstverständlichen Bestandteil des Arbeitsalltags.
Doch das Potenzial eines Data Lakehouse reicht weit darüber hinaus: Die aktuellsten und vollständig verfügbaren Daten stehen jederzeit für explorative Analysen und maschinelles Lernen bereit. Daraus entstehen neue Chancen – für die Optimierung interner Prozesse ebenso wie für innovative Kundenangebote.
Mit Echtzeit-Services und KI-gesteuerten Anwendungen lassen sich Produkte intelligenter gestalten und Kundenerlebnisse individuell verbessern.