Was unterscheidet eigentlich ein Data Warehouse von einem Data Lake? Diese Frage soll hier beantwortet werden. Beide Konzepte stellen Speichermöglichkeiten für die verschiedenen Daten eines Unternehmens dar, sind aber grundsätzlich verschieden.
Wir möchten unter anderem herausfinden, welche Gemeinsamkeiten und Unterschiede es zwischen Data Warehouse und Data Lake gibt und welcher Ansatz besser zu Ihrem Unternehmen passt.
Warum Lakehouses die Daten-Architektur der Zukunft sind
In unserem Whitepaper erfahren Sie:
- Wie sich ein Data Lakehouse von anderen Architekturen unterscheidet.
- Wie Sie durch ein Lakehouse KI-Anwendungen schneller umsetzen.
- Wie Sie ihr internes Team befähigen selbstständig KI Projekte zu implementieren.
Was ist ein Data Warehouse?
Ein Data Warehouse (DWH) ist ein zentraler Punkt für die Speicherung unternehmensrelevanter, strukturierter Daten. Diese Daten werden vor der Speicherung in eine einheitliche, strukturierte Form gebracht. Aufgrund der Struktur der Daten im Data Warehouse ist das DWH eine solide Grundlage für die meisten Unternehmen.
Auf Basis der Daten im DWH lassen sich zahlreiche Auswertungen für betriebswirtschaftliche Fragestellungen erstellen. Wofür man die Daten später verwenden möchte, sollte bereits vor der Übernahme in das DWH geklärt werden – nur so können die Daten entsprechend aufbereitet werden.
Ein Data Warehouse ist in der Lage, größere Mengen strukturierter Daten zu speichern, aber mit der Datenflut aus dem WEB sind diese Systeme meist überfordert.
Sie möchten mehr über die Funktionsweise und den Nutzen eines Data Warehouse erfahren? Dann sind Sie bei unserem Beitrag „Data Warehouse“ genau richtig.
Was ist ein Data Lake?
Data Lakes sind ebenfalls Konzepte zur Speicherung von unternehmensspezifischen Daten. Die Daten müssen hier allerdings nicht in eine spezielle Form transformiert werden.
Sie können in ihrer Rohform (unstrukturiert, semi-strukturiert, strukturiert) in einen Data Lake gespeichert werden.
Die Skalierbarkeit, welche sich aus der Größe der Daten und Formate ergibt, dient als Basis für moderne Datenlandschaften und analytische Infrastrukturen für Machine Learning Prozessen.
Für das Konzept Data Lake haben wir ebenfalls einen umfassenden Beitrag verfasst, den Sie sich hier anschauen können.
Data Lake vs. Data Warehouse: Was sind die entscheidenden Unterschiede?
Die beiden Speicherressourcen unterscheiden sich in vielen Punkten und haben eigentlich nur die Gemeinsamkeit, dass sie dem Speichern von Daten dienen.
Sowohl der Aufbau als auch die Funktionsweise und der Verwendungszweck unterscheiden sich beim Data Warehouse und Data Lake immens.
Die Unterschiede im Überblick:
| Kategorie | Data Warehouse | Data Lake |
|---|---|---|
| Datenstruktur | Strukturiert (verarbeitet) | Strukturiert, semi-strukturiert, unstrukturiert (Roh) |
| Verwendungszweck der Daten | Bereits festgelegt | Noch unbekannt |
| Nutzer | Business-Anwender, KPI-Reporting | Data Scientist |
| Flexibilität für neue Datenquellen | Gering | Hoch |
| Pflege | Einfach | Hoch |
| Größe der Daten | Mittel | Groß |
| Skalierbarkeit | Gering | Hoch |
Sehen wir uns die einzelnen Items zur Gegenüberstellung genauer an:
- Datenstruktur: Der wohl größte Unterschied der beiden Datenspeicher findet sich in der Aufbewahrung der Daten – genauer – in der Struktur, in welcher die Daten gespeichert werden. Während Data Lakes Daten in ihrer Rohform aufnehmen und so einen Pool aus verschiedenen Datenstrukturen bilden, nimmt ein Data Warehouse nur bereits gefilterte und strukturierte Daten an.
- Verwendungszweck der Daten: Ein Data Lake nimmt Daten in ihrer Rohform auf, das bedeutet, dass wir flexibel in der Nutzung dieser sind. Je nach aktuellem Bedarf werden die Daten entsprechend aufbereitet. Ein Data Warehouse lädt Daten nur in einer strukturierten Form, somit sollte auch der Verwendungszweck bereits festgelegt sein.
- Benutzer: Der Umgang mit Data Lakes ist etwas schwerer als der Umgang mit Data Warehouses. Das liegt an den Rohdaten im Data Lake, die häufig zunächst von Data Scientists und speziellen Tools analysiert und übersetzt werden müssen. Anders ist das beim Data Warehouse: hier liegen die Daten strukturiert und somit „lesbar“ für alle vor.
- Flexibilität für neue Datenquellen: Da Data Lakes keine feste Struktur haben, sind sie leicht zugänglich. Änderungen an Daten lassen sich schnell durchführen, da die offene Struktur Flexibilität bietet. Auch hier unterscheiden sich beide Repository-Modelle. Ein Data Warehouse ist in seiner Struktur zwar „aufgeräumter“ aber dadurch auch gleichzeitig eingeschränkter.
- Pflege: Data Lakes haben einen hohen Anspruch an die Pflege der Daten. Die gegebene Flexibilität ermöglicht zwar eine agile Nutzung der Plattform, allerdings müssen die Daten dadurch immer wieder kontrolliert werden. Sonst wird der Datenpool schnell zum Datensumpf. Ein Data Warehouse ist im Vergleich ordentlich und strukturiert und benötigt deswegen auch wenig pflege.
- Größe der Daten: Ein Data Lake ist in der Lage alle möglichen Dateiformate und Größen abzuspeichern. In der Regel basiert ein Data Lake auf einem skalierbaren Filesystem. Ein Data Warehouse hingegen, hat eine begrenzte Speichergröße und lässt sich oft nur durch neue Hardware aufstocken.
- Skalierbarkeit: Da wir beim Data Warehouse die Daten zunächst in eine strukturierte Form umschreiben müssen, werden nicht alle vorhandenen Daten verwendet. Dadurch ist ein Data Warehouse weniger skalierbar als ein Data Lake.
Die Zukunft schreibt allerdings der Ansatz Data Lakehouse! In einem weiteren Beitrag zeigen wir, warum das Data Warehouse ausgedient hat.
Data Lake vs. Data Warehouse: Was passt am besten für meine Anforderungen?
Zunächst muss betont werden, dass das Data Warehouse ein grundlegendes Element für die Speicherung und Nutzung von Daten für Unternehmen darstellt.
Dies liegt vor allem an der Qualitätssicherung: Ein Data Warehouse stellt für jedes größere Unternehmen eine strukturierte und verlässliche Quelle dar. Insbesondere für die Aufbereitung von Vertriebskennzahlen oder Controllingelementen.
Benötigen Sie Unterstützung?
Gerne helfen wir Ihnen bei den ersten Schritten zur eigenen Datenplattform oder begleiten Sie auf Ihrem Weg zur Data Driven Company.
Die Frage, ob sich statt eines Data Warehouses ein Data Lake für Ihr Unternehmen lohnt, sollten Sie mit Blick auf die Unternehmensgröße beantworten:
- Wie viele Daten werden im Durchschnitt produziert?
- Was sind das für Daten? (z.B. unstrukturierte Texte, Audiodateien, App-Daten)
- Handelt es sich bei den Daten um Massendaten aus dem Internet oder gar von Maschinen?
Ihr Unternehmen sammelt große Mengen an Daten aus verschiedenen Quellen?
Dann ist ein Data Lake das Richtige für Sie.
Data Lakes sind eine hervorragende Quelle für Analysten und Data Scientists, aber sie sind auch aufwendig in der Pflege und es braucht Spezialisten, um die Daten zu analysieren.
Somit sollte gut überlegt sein, ob ein Data Warehouse für die Speicherung der Daten im Unternehmen reicht, oder ob ein Data Lake verwendet werden sollte.
Data Lake vs. Data Warehouse: Beispiele aus erfolgreichen Kundenprojekten
Transportwesen: Data Lakes ermöglichen Machine Learning Anwendungen
Für unseren Kunden aus der Transportbranche haben wir in einem mehrjährigen Projekt einen großen Data Lake für verschiedene Daten Use Cases abgebildet. Im Vergleich zu einem klassischen Data Warehouse konnte der Kunde damit auch unstrukturierte Daten (Text, Video) für Machine Learning Modelle bereitstellen und eine Vielzahl von Datenprodukten erfolgreich umsetzen.
Versicherungsbranche: Data Lakes bietet einheitliche Datenplattform
In diesem spannenden Projekt arbeiteten wir mit einem führenden deutschen Versicherungsvertrieb mit über 1.000 Mitarbeitern und einem Jahresumsatz von über 700 Millionen Euro zusammen. Unser Ziel war es, einen Data Lake in der AWS Cloud zu implementieren, um den Mitarbeitern des Unternehmens die notwendigen Ressourcen und das Know-how zur Verfügung zu stellen, damit sie in Zukunft selbstständig Machine-Learning-Projekte durchführen können.
Der AWS Data Lake hat es dem Team ermöglicht, innerhalb weniger Wochen Anwendungsfälle zu identifizieren, bei denen Kunden ein besonderes Potenzial haben, und die Vertriebspartner entsprechend zu beraten. Durch die bereitgestellten Schulungen und Ressourcen ist das Customer-Intelligence-Team nun in der Lage, innerhalb kürzester Zeit eigenständig KI-Anwendungsfälle zu entwickeln und produktiv zu setzen. Wir stehen dem Versicherungsvertrieb weiterhin für Fragen und Projektunterstützung zur Verfügung.
Erfahren Sie mehr über den Einsatz von AWS Data- und KI-Plattformen in diesem Anwendungsfall.
Fazit
Sowohl Data Lake als auch Data Warehouse sind nützliche Konzepte für die Speicherung von unternehmensspezifischen Daten: das ist aber auch die einzige Gemeinsamkeit. Viel signifikanter sind die Unterschiede der beiden Repository-Modelle. Die Entscheidung, welches Konzept am besten zum eigenen Unternehmen passt, sollte aufgrund der Anzahl der zu verwendenden Daten getroffen werden.
Sie möchten mehr zu dem Thema erfahren oder haben noch ungeklärte Fragen? Dann freuen wir uns über Ihre Kontaktaufnahme!
FAQ
Der größte Unterschied liegt in den Anforderungen an die Daten: Während Data Lakes alle Daten unabhängig von ihrer Form aufnehmen können, kann das Data Warehouse nur strukturierte Daten aufnehmen. Ein weiterer Unterschied liegt in der Verarbeitung der Daten: Bei einem DWH ist der Verwendungszweck der Daten von vornherein klar, bei einem Data Lake muss der Verwendungszweck erst gefunden werden.
Die größte und fast einzige Gemeinsamkeit der Modelle Data Lake und Data Warehouse besteht darin, dass es sich bei beiden Modellen um Repositories zur Speicherung von unternehmensrelevanten Daten handelt. Das Data Warehouse ist nicht selten Teil des Data Lake, da ein Data Lake Daten in jeglicher Form speichert – also auch Data Warehouses.
Ist Databricks ein Data Lake oder ein Data Warehouse?
Das Open-Source-Dateiformat von Databricks, Delta Lake, ist eine Open-Source-Schicht für Datenmanagement und Governance, die das Beste von Data Lakes und Data Warehouses vereint. Die Daten werden in einem Objektspeicher (z.B. S3, ADLS Gen2) gespeichert und erhalten durch Delta Lake datenbankähnliche Funktionen. Auf diese Weise können die Vorteile beider Ansätze auf einer Plattform kombiniert und alles von BI bis hin zu ML/GenAI-Anwendungen auf einer Plattform implementiert werden.
Ist Snowflake ein Data Warehouse oder ein Data Lake?
Snowflake ist ein Cloud Data Warehouse und bietet seinen Kunden die Möglichkeit Daten in einem verwalteten Repository zu speichern, was gemeinhin als Data Warehouse-Architektur bezeichnet wird. Außerdem bietet es auch die Möglichkeit Daten in einem günstigen Objektspeicher wie S3 oder ADLS Gen2 zu lesen und zu schreiben, der als Data Lake Query Engine fungiert.
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