Data Lake vs. Data Warehouse: Moderne Daten­speicher­lösungen

Wir haben Zugang zu einer beispiellosen Menge an Daten. Die Speicherung dieser Daten ist entscheidend, doch die Wahl der passenden Datenspeicherlösung kann komplex sein.

Dieser Artikel beschäftigt sich mit zwei Hauptoptionen der Big-Data-Speicherung: Data Lakes vs. Data Warehouses. Wir erläutern die Vorteile beider und heben die grundlegenden Unterschiede zwischen einem Data Lake und einem Data Warehouse hervor, um Ihnen bei der Wahl der für Ihr Unternehmen am besten geeigneten Strategie zu helfen.

Data Lake vs. Data Warehouse: Überblick

Was ist ein Data Lake?

Ein Data Lake ist ein zentrales Speichersystem, das große Mengen an Daten in ihrem ursprünglichen Zustand sammelt und aufbewahrt. Diese Daten stehen für Verarbeitung und Analyse zur Verfügung, um vielfältige analytische Anforderungen zu unterstützen. Sein flexibles, skalierbares Design ermöglicht die Speicherung verschiedener Datentypen, von strukturierten (wie Datenbanktabellen und Excel-Dateien) über semi-strukturierte (wie XML-Dateien und Webseiten) bis hin zu unstrukturierten Daten (einschließlich Bilder, Audio und Social-Media-Beiträgen), wobei die ursprüngliche Datenqualität erhalten bleibt.

Daten in einem Data Lake sind in Roh-, bereinigte und kuratierte Stufen organisiert, um den Bedürfnissen der Nutzer gerecht zu werden. Data Lakes gewährleisten eine einheitliche Datenkonsistenz für verschiedene Anwendungen und erleichtern fortgeschrittene Analysen, maschinelles Lernen, prädiktive Analysen und mehr.

Weitere datenbezogene Artikel:

• Was ist Datenbereinigung und warum ist sie wichtig?
• Explorative Datenanalyse: Alles, was Sie wissen müssen

Was ist ein Data Warehouse?

Ein Data Warehouse, oder ein „Enterprise Data Warehouse“ (EDW), ist ein zentrales System, in dem Unternehmen wichtige Daten wie Kunden- und Verkaufsinformationen für Analysen und Berichte zusammenführen.

Data Warehouses beherbergen typischerweise eine Mischung aus aktuellen und historischen Daten, die aus verschiedenen internen und externen Quellen gesammelt, verarbeitet und geladen (ETL) werden, um Erkenntnisse zu gewinnen und Entscheidungen mittels Business Intelligence (BI) zu unterstützen.

Als die einzige wahre Datenquelle (SSOT) des Unternehmens zentralisiert ein Data Warehouse Daten in einem konsistenten und unveränderlichen System, das autorisierten Personen zugänglich ist. Es ist für Online Analytical Processing (OLAP) ausgelegt und ermöglicht schnelle, effiziente multidimensionale Datenanalysen. Data Warehouses sind darauf ausgelegt, große Mengen zusammengefasster Daten zu speichern, die Größenordnungen von vielen Petabytes erreichen können.

Data Lake vs. Data Warehouse: Wesentliche Unterschiede

Data Lake vs. Data Warehouse Beispiel

Beispiele für Data Lakes

Netflix: Netflix nutzt einen Data Lake, um enorme Datenmengen aus seinem Streaming-Dienst zu speichern und zu analysieren. Diese Daten umfassen Nutzergewohnheiten, Präferenzen und Interaktionen. Die daraus gewonnenen Erkenntnisse helfen Netflix, Inhalte zu empfehlen, die Streaming-Qualität zu optimieren und Entscheidungen zum Einkauf von Inhalten zu treffen.

Airbnb: Airbnb verwendet einen Data Lake, um Daten aus verschiedenen Quellen zu aggregieren und zu analysieren, darunter Website-Aktivitäten, Buchungsinformationen und Nutzerbewertungen. Dieses umfassende Datenrepository unterstützt fortgeschrittene Analysen zur Verbesserung der Kundenerfahrungen, Optimierung von Preisstrategien und Verbesserung von Immobilienangeboten.

Pfizer: In der Pharmaindustrie setzt Pfizer Data Lakes für Forschung und Entwicklung ein. Ihr Data Lake speichert umfangreiche Daten aus klinischen Studien, Forschungsarbeiten und realen Evidenzen. Diese Einrichtung ermöglicht fortgeschrittene Analysen für die Wirkstoffentdeckung und Entwicklungsprozesse.

Royal Dutch Shell: Shell nutzt einen Data Lake, um seine Abläufe im Energiesektor zu optimieren. Der Data Lake integriert Bohrsensoren, Betriebsprotokolle und Umweltdaten und unterstützt prädiktive Wartung, Explorationsanalysen und operative Effizienz.

Zalando: Der europäische E-Commerce-Riese Zalando verwendet einen Data Lake, um Daten aus seinem umfangreichen Online-Handel zu verarbeiten und zu analysieren. Dazu gehören Kundendaten, Produktinteraktionen und Logistik der Lieferkette, was Zalando hilft, Einkaufserlebnisse zu personalisieren und Abläufe zu optimieren.

Beispiele für Data Warehouses

Amazon Redshift: Während Amazon einen weit verbreiteten Data Warehouse-Dienst, Amazon Redshift, anbietet, nutzt es auch intern Data Warehousing, um Kundenverhalten zu analysieren, Bestände zu verwalten und die Logistik auf seiner riesigen E-Commerce-Plattform zu optimieren.

Capital One: Capital One verwendet Data Warehouses, um Finanzdaten wie Transaktionen, Kundenprofile und Betrugserkennung zu verwalten und zu analysieren. Diese strukturierte Datenumgebung unterstützt datengetriebene Entscheidungen bei der Bereitstellung personalisierter Bankdienstleistungen und der Einhaltung von Vorschriften.

eBay: eBay nutzt ein Data Warehouse, um die großen Mengen strukturierter Daten aus Online-Auktionen und Verkäufen zu verwalten. Dies unterstützt Analysen für Kundeninformationen, Produktempfehlungen und Betrugserkennung.

UnitedHealth Group: Dieser Gesundheits- und Versicherungsanbieter verwendet ein Data Warehouse, um Daten aus verschiedenen Quellen wie Patientenakten, Abrechnungsdaten und Informationen von Gesundheitsdienstleistern zu konsolidieren. Dies unterstützt Analysen zur Patientenversorgung, Risikobewertung bei Versicherungen und Verbesserungen im Gesundheitswesen.

Walmart: Walmart nutzt ein Data Warehouse, um Verkaufsdaten, Lagerbestände und Kundentrends über sein globales Netzwerk von Geschäften und Online-Plattformen zu analysieren. Dies unterstützt die Optimierung der Lieferkette, Verkaufsprognosen und Verbesserungen im Kundenservice.

Welche Lösung sollten Sie wählen?

Verwenden Sie einen Data Lake, wenn

• Umgang mit Big Data: Sie verfügen über große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten (wie Text, Bilder und Videos) und benötigen eine Speichermöglichkeit, die entsprechend skalierbar ist.
• Datenexploration und fortgeschrittene Analysen: Sie benötigen eine Plattform, auf der Datenwissenschaftler und Analysten tiefgehende Analysen, maschinelles Lernen und prädiktive Modellierung direkt auf Rohdaten durchführen können.
• Flexibilität bei der Datenverarbeitung: Sie möchten Daten speichern, ohne zunächst zu wissen, wie Sie sie abfragen werden (Schema-on-Read), was vielfältige zukünftige Anwendungsfälle ermöglicht.
• Kosteneffiziente Speicherung: Sie suchen eine kostengünstige Möglichkeit, große Datenmengen zu speichern. Data Lakes, insbesondere in Cloud-Umgebungen, bieten oft niedrigere Speicherkosten als traditionelle Data-Warehouse-Lösungen.
• Agilität und Innovation: Ihr Unternehmen legt Wert auf Agilität und die Fähigkeit, schnell mit Daten zu experimentieren, um neue Erkenntnisse zu gewinnen oder innovative datengetriebene Anwendungen zu entwickeln.

Verwenden Sie ein Data Warehouse, wenn

• Strukturierte und kuratierte Daten: Sie verfügen über strukturierte Daten oder benötigen ein strukturiertes Format, das bereinigt, angereichert und bereit für die Analyse ist.
• Business Intelligence und Reporting: Sie müssen BI-Tools und Dashboards unterstützen, die schnellen und zuverlässigen Zugriff auf strukturierte Daten für Standardberichte und Kennzahlen erfordern.
• Leistung und Geschwindigkeit: Komplexe analytische Abfragen über große Datensätze erfordern hohe Leistung, und Data Warehouses sind für diese Arbeitslast optimiert.
• Datenkonsistenz und Qualität: Ihr Anwendungsfall verlangt hohe Datenqualität und Konsistenz, sodass alle Entscheidungen auf denselben Daten basieren.
• Regulatorische Compliance und Sicherheit: Sie arbeiten in einer Branche mit strengen Datenvorschriften oder benötigen ausgefeilte Datenzugriffskontrollen. Data Warehouses bieten oft ausgereiftere Werkzeuge für diese Anforderungen.

Fazit

Die Wahl zwischen einem Data Lake und einem Data Warehouse hängt von Ihren Anforderungen im Datenmanagement ab. Data Lakes eignen sich am besten zur Speicherung großer, roher Datenmengen und sind ideal für tiefgehende Analysen und den Umgang mit vielfältigen Datentypen. Sie bieten Flexibilität und Kosteneffizienz für Organisationen, die Big Data erkunden. Data Warehouses hingegen sind strukturiert für schnellen, zuverlässigen Zugriff auf verarbeitete Daten und unterstützen Business Intelligence und Reporting mit hoher Datenqualität und Konsistenz.

Wenden Sie sich an TECHVIFY für fachkundige Beratung zur Navigation durch Data Lakes und Warehouses. Unsere Data Services helfen Ihnen, die Kraft Ihrer Daten effektiv zu nutzen. Kontaktieren Sie TECHVIFY noch heute, um Ihre Datenstrategie zu verbessern.