Data Lakehouse

Ein Data Lakehouse ist eine innovative Datenverwaltungsarchitektur, die die besten Aspekte von Data Lakes und Data Warehouses in einer einzigen Datenmanagementlösung vereint. Es handelt sich um eine offene Architektur, die die Flexibilität und Kosteneffizienz von Data Lakes mit den Datenverwaltungsfunktionen und ACID-Transaktionen von Data Warehouses kombiniert. Dadurch ermöglicht ein Data Lakehouse Business Intelligence (BI) und maschinelles Lernen (ML) auf der Grundlage aller Daten.

Ein Data Lakehouse bietet eine Reihe von Vorteilen, die es zu einer attraktiven Lösung für modernes Datenmanagement machen. Dazu gehören: 

• Skalierbarkeit: Ein Data Lakehouse ist nahtlos skalierbar, sowohl in Bezug auf die Datenmenge als auch auf die Rechenleistung.
• Kosteneffizienz: Im Vergleich zu traditionellen Data Warehouses sind Data Lakehouses in der Regel kosteneffizienter.
• Flexibilität: Durch die Kombination der Funktionen von Data Lakes und Data Warehouses bietet ein Data Lakehouse eine hohe Flexibilität bei der Datenverwaltung.
• Einheitliche Datenplattform: Ein Data Lakehouse kann den gesamten Datenmanagementprozess eines Unternehmens optimieren, indem es die Silowände zwischen mehreren Repositories aufbricht.

Ein Data Lakehouse kombiniert die Schlüsselelemente von Data Lakes und Data Warehouses zu einer einheitlichen Plattform. Data Lakes speichern alle Arten von Rohdaten, die dann von Datenwissenschaftler*innen für eine Vielzahl von Projekten genutzt werden können. Data Warehouses hingegen speichern gereinigte und verarbeitete Daten, die dann zur Quelle für analytische oder operative Berichte sowie für spezifische BI-Anwendungsfälle genutzt werden können. Ein Data Lakehouse nutzt die Flexibilität von Data Lakes und die Datenverwaltung von Data Warehouses, um eine vielseitige Speicherlösung zu schaffen, die auf offenen Standards basiert.