Die Lakehouse Architektur vereint das Beste von Data Lakes und Data Warehouses – ohne deren Einschränkungen. Sie bietet Flexibilität, Effizienz und Skalierbarkeit für moderne Datenanforderungen.
Das Lakehouse in 6 Minuten erklärt:
Wir setzen für unsere Kunden bereits seit einigen Jahren auf diese neue Architektur von Datenplattformen. In vielen Projekten haben wir die Vorteile gegenüber Data Warehouse oder Data Lakes kennengelernt, da wir diese früher oft selbst implementiert haben.
Heute würden wir unseren Kunden nicht mehr zu einem klassischen DWH oder Data Lake raten, da sich die Anforderungen im Zuge der KI-Revolution geändert haben und diese Legacy-Systeme nicht mehr ausreichen.
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Diese sechs Prinzipien definieren, wie ein Lakehouse aufgebaut und genutzt werden sollte:
1. Daten kuratieren und vertrauenswürdige Data-as-Products bereitstellen.
Daten sind nur dann wertvoll, wenn sie korrekt, zugänglich und nutzbar sind.
Der Aufbau des Lakehouse stellt dies sicher:
- Minimale Duplizierung – Daten werden an so wenigen Stellen wie möglich vorgehalten.
- Verlässliche Daten – Sicherstellung von Qualität und Konsistenz.
- Verwertbare Erkenntnisse – Daten nicht nur speichern, sondern auch nutzen.
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.
2. Datensilos beseitigen und Datenbewegungen minimieren
Datensilos behindern Innovationen.
Ein Lakehouse beseitigt diese Hindernisse:
- Bereitstellung einer einzigen Single-Source-of-Truth – Alle arbeiten mit denselben Daten.
- Eliminierung von Mehrfachkopien – keine redundanten Datenpipelines.
- Schaffung einer einheitlichen Plattform – Teams arbeiten bis zu 50% schneller, wenn die Daten zentralisiert sind.
3. Demokratisierung der Wertschöpfung durch Self-Service
Jeder sollte auf Daten zugreifen und sie nutzen können – nicht nur ihre Datenteams.
Eine Lakehouse Architektur ermöglicht dies:
- Self-Service-Zugang – Nutzer können Daten frei erkunden und analysieren.
- Tool-Flexibilität – Verwenden Sie die Tools, die Sie bevorzugen, ohne sich an einen Anbieter zu binden.
- Keine technischen Barrieren – Daten sind für Analysten, Data Engineers und Geschäftsanwender gleichermaßen zugänglich.
4. Einheitliche Data-Governance-Strategie
Ein starker Governance-Rahmen gewährleistet Sicherheit, Compliance und Konsistenz.
Eine zentrale Stelle:
- Wendet Governance über alle Tools hinweg an – Richtlinien funktionieren plattformübergreifend.
- Verwendet zentralisierte Governance – Lösungen wie Unity Catalog helfen bei der Vereinheitlichung der Zugriffskontrolle.
- Balance zwischen Sicherheit und Flexibilität – Schutz der Daten bei gleichzeitiger Nutzbarkeit.
5. Offene Schnittstellen und Formate fördern
Vermeiden Sie die Bindung an einen bestimmten Anbieter und machen Sie Ihre Datenarchitektur zukunftssicher.
Ein Lakehouse:
- Verwendet Open-Source-Formate – Unterstützt Apache Iceberg, Delta Lake und Parquet.
- Eliminiert technische Einschränkungen – Keine proprietären Einschränkungen.
- Verbindet sich mit offenen Ökosystemen – arbeitet nahtlos mit verschiedenen Werkzeugen und Plattformen zusammen.
6. Skalierbarkeit und Optimierung von Kosten und Leistung
Eine moderne Datenplattform muss leistungsfähig und skalierbar sein.
Ein Lakehouse:
- Bewältigt wachsende Datenanforderungen – Skaliert für große und komplexe Anwendungsfälle.
- Optimiert die Performance – Entwickelt für schnelle Abfragen und Verarbeitung.
- Hält die Kosten niedrig – Eliminiert Ineffizienzen und unnötige Ausgaben.
Die Zukunft des Datenmanagements ist ein Lakehouse!
Ein Lakehouse bietet das Beste aus beiden Welten – Skalierbarkeit und Flexibilität ohne hohe Kosten oder Komplexität. Wenn Unternehmen diese Grundsätze befolgen, können sie ihre Datenstrategie zukunftssicher machen und echten Mehrwert schaffen.
Sie wollen sich tiefer in die Welt des Lakehouse einlesen? Dann sind Sie hier richtig: Data Lakehouse: Was ist das und wie steigert es den Geschäftswert?
Der Aufbau eines Lakehouse
Das Lakehouse besteht aus mehreren Schichten, die wir uns jetzt genauer ansehen:
- Cloud Storage: Das Grundgerüst eines jeden Lakehouse – sei es Databricks oder Fabric – ist die Storage Cloud. Wir können dabei zwischen 3 Arten der Cloud unterscheiden:
- Object Storage basiert: AWS S3, Azure Data Lake, Google Cloud
- Cloud-natives Filesystem: HDFS oder Azure Blob Storage
- Hybrid: IBM Cloud Pak, Cloudera Data Platform
- Daten werden entweder im Delta (genutzt von Databricks) oder Apache Iceberg (genutzt von Snowflake, AWS Athena) Format in das Lakehouse geladen.
- Data Governance: Darauf aufgebaut folgt die Data Governance Schicht. Sie bietet Sicherheit, Compliance, Qualität und Kontrolle über die gespeicherten und verarbeiteten Daten.
- Beispiele für Data Governance Schichten sind der Unity Catalog von Databricks und Purview von Microsoft Fabric
- Compute Engine: Die Engine bedient die verschiedenen Use Cases und Workloads.
- Tools zur Datenbereitstellung: In der letzten Schicht befinden sich verschiedene Tools wie ETL & DS oder BI für den Datenverbrauch.
- Data Personas: Die verschiedenen Data Teams wie Data Engineer, Machine Learning Engineer, Data Scientist oder Business Analyst greifen durch die Tools auf die Daten zu, um mit ihnen KI Use Cases umzusetzen.
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Best Practices: Die Lakehouse Architektur von Databricks
Databricks bietet eine leistungsstarke Lakehouse Architektur. Die Plattform integriert nahtlos SQL-Abfragen für Business Intelligence und bietet gleichzeitig eine leistungsstarke Umgebung für maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz mit nativer Unterstützung für Apache Spark, TensorFlow und PyTorch. Dank der Multi-Cloud-Fähigkeit kann die Lakehouse-Architektur von Databricks flexibel auf AWS, Azure und Google Cloud eingesetzt werden und ermöglicht über offene Schnittstellen die Anbindung an zahlreiche weitere Data Science- und BI-Tools. Wie Sie Power BI und Databricks optimal verbinden, erfahren Sie in unserem Blog: Power BI und Databricks Best Practices
Durch die Nutzung von Delta Lake als zentrales Speichersystem ermöglicht die Architektur ACID-Transaktionen, Schema-Evolution und Time-Travel-Funktionalitäten, wodurch Datenkonsistenz und Governance sichergestellt werden. Daten werden in offenen Formaten wie Apache Parquet gespeichert, sodass keine proprietären Speicherlösungen erforderlich sind und Interoperabilität mit anderen Plattformen gewährleistet bleibt.
Anwendungsbeispiel: Lakehouse Implementierung
Wir durften unsere Kunden in verschiedenen Projekten bei der Implementierung von Lakehouse Plattformen unterstützen und sprechen aus jahrelanger Erfahrung. Wie genau wir bei so einem Projekt vorgehen, wollen wir Ihnen nun vorstellen.
Aufbau eines Lakehouse in der Textilindustrie
Unser Kunde verfügt über 5.000 Mitarbeitern und mehr als 150.000 Vertragskunden und ist ein führendes Unternehmen der deutschen Textilindustrie. Ziel war es, die Effizienz im Datenmanagement zu steigern und die Umsetzung von Machine-Learning- und Business-Intelligence-Anwendungen zu erleichtern, indem wir eine zentrale Daten- und KI-Plattform auf Basis von Databricks aufbauten.
In einem Erstgespräch hielten wir die Herausforderungen fest:
- Ineffiziente Datenverwaltungsprozesse: Die manuelle Aufbereitung der in verschiedenen Quellsystemen erfassten Daten war zeitaufwendig und band erhebliche personelle Ressourcen.
- Ungenutztes Potenzial der Kundendaten: Trotz des umfangreichen Datenbestands konnten keine wertvollen Erkenntnisse zur Verbesserung von Marketing- und Vertriebsmaßnahmen gewonnen werden.
- Ressourcenintensive Datenaufbereitung: Zehn IT-Mitarbeiter waren mit der manuellen Datenaufbereitung beschäftigt, was die Effizienz und die Möglichkeit, schnell verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen, erheblich beeinträchtigte.
Aufgrund der Anforderungen und Voraussetzungen unseres Kunden (Datenstruktur, Erfahrungen, Vorstellungen) entschieden wir uns für den Plattformanbieter Databricks.
Das Projekt wurde in 3 Phasen umgesetzt:
- Aufbau der Datenpipeline: Automatisierung der Datenspeicherung und -transformation zur Sicherstellung einer sauberen und einheitlichen Datenintegration in Databricks. Einführung von Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD) und Unit-Tests zur Gewährleistung einer hochwertigen Datenverarbeitung und Modellentwicklung.
- Machine Learning- und Business Intelligence-Pipeline: Implementierung gemäß Best-Practice-Standards mit hohem Automatisierungsgrad bei der Modellvalidierung zur optimalen Umsetzung von Machine-Learning-Projekten.
- Weiterbildung und Unterstützung der Mitarbeiter: Umfassende Schulungen und Mentoring, um das interne Data-Science-Team zu befähigen, das neue System effektiv zu nutzen und erste Projekte im Bereich der Künstlichen Intelligenz umzusetzen.
In nur 6 Monaten besaß unser Kunde ein voll funktionsfähige Lakehouse Architektur mit…
- …der Einbindung der Daten von über 150.000 Vertragspartnern
- …einer zusätzlichen Pipeline für Erstellung und Verwaltung zukünftiger Machine-Learning-Modelle
- …dem unmittelbaren Beginn von 2 Machine-Learning-Projekten zur genauen Vorhersage von Kundentrends.
Zum Use Case: Daten- und KI-Plattform in Databricks
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Fazit
Die Lakehouse-Architektur kombiniert die Stärken von Data Lakes und Data Warehouses, ohne deren Einschränkungen zu übernehmen. Sie ermöglicht ein skalierbares, flexibles und kosteneffizientes Datenmanagement, das den modernen Anforderungen an KI-gestützte Analysen gerecht wird.
Mit ihren sechs Grundprinzipien – von der Kuratierung vertrauenswürdiger Daten über die Vermeidung von Datensilos bis hin zu offenen Schnittstellen und einer einheitlichen Data Governance – stellt sie eine zukunftssichere Lösung dar. Unternehmen profitieren von einer zentralen Datenplattform, die sowohl Self-Service-Analysen als auch optimierte Performance und Kostenkontrolle ermöglicht.
In unseren Projekten setzen wir diese Architektur bereits erfolgreich ein und empfehlen sie als strategische Basis für moderne Datenplattformen: Kontaktieren Sie uns!
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Ob und wie künstliche Intelligenz Ihnen weiterhelfen kann, können Sie in einem ersten, unverbindlichen Gespräch mit uns herausfinden.
In diesem Gespräch erfahren Sie:
- Wie Ihr Use-Case technisch am besten umgesetzt werden kann
- Wie wir maximal sicher mit Ihren Kundendaten umgehen
- Wie lange wir für die Umsetzung benötigen und wie ein konkreter Projektplan aussehen könnte
