Viele Unternehmen stehen vor der Herausforderung, ihr etabliertes Data Warehouse in ein modernes Data Lakehouse zu überführen. Neben hohen Kosten und komplexen Projektrisiken gilt es vor allem, wertvolle Business-Logik, jahrzehntelange Erfahrung und technische Artefakte sinnvoll einzubinden.
Das Wichtigste erklärt Laurenz in unter 5 Minuten im Video:
In diesem Beitrag stellen wir drei erprobte Migrationsstrategien vor – vom schnellen Lift & Shift bis zur tiefgreifenden Modernisierung – und geben praxisnahe Entscheidungskriterien an die Hand.
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Warum wir die Lakehouse-Migration empfehlen
Als Databricks-Partner und KI-Beratung unterstützen wir zahlreiche Unternehmen bei der Ablösung klassischer Data Warehouses. In diesem Artikel geht es nicht darum, warum das Lakehouse besser ist. Diese Infos haben wir Ihnen in anderen Artikeln zusammengefasst: Lakehouse vs. Warehouse
Dennoch geben wir Ihnen einen kurzen Überblick über die Vorteile.
Die Vorteile eines Lakehouse-Ansatzes liegen für uns klar auf der Hand:
- Skalierbarkeit: Sofortige Anpassung von Speicher und Rechenleistung ohne lange Wartezeiten oder hohe Investitionen.
- Kosteneffizienz: Pay-as-you-go-Modelle sparen dauerhaft Infrastrukturkosten.
- KI-Readiness: Schafft die Grundlage für moderne Analytics, Machine Learning und Automatisierung.
- Sicherheit: Integrierte Features für Datenschutz, Zugriffskontrollen und Compliance.
- Offenheit: Vermeidung von Vendor Lock-in dank offener Standards und Tools.
- Agilität: Schnelle Integration neuer Datenquellen und Use Cases.
Ein moderner Lakehouse-Stack macht Ihr Unternehmen fit für datengetriebene Entscheidungen – heute und in Zukunft.
Damit diese Vorteile für Ihr Unternehmen wirken, gilt es zunächst die Migration zu meistern. Jedoch gibt es ein paar Hürden.
Lakehouse Migration mit Datasolut
Herausforderungen bei der Lakehouse-Migration
Bevor Sie loslegen, sollten Sie die zentralen Stolpersteine bei der Lakehouse-Migration kennen:
| Herausforderung | Erklärung |
|---|---|
| Alte Business-Logik bewahren | In der Regel stecken immense Investitionen in ETL-Jobs, Data-Marts und Reports. Dieser Aufwand soll nicht einfach verworfen werden. |
| Technische Altlasten transferieren | Unnötige Komplexität und Performance-Bremsen sollen nicht eins zu eins übernommen werden. |
| Neue Möglichkeiten nutzen | Streaming-Loads, Delta-Historisierung oder Machine Learning-Features im Lakehouse bleiben oft ungenutzt, wenn nur kopiert wird. |
| Zeit und Budget | Eine Komplett-Neuentwicklung kann Jahre dauern und den ROI in weite Ferne rücken. |
Eine klare Strategie verhindert, dass Ihr Migrationsprojekt außer Kontrolle gerät und das Lakehouse am Ende kaum besser dasteht als das alte Data Warehouse.
Die einzelnen Strategien schauen wir uns nun an.
Strategie 1: Lift & Shift
Unter Lift & Shift versteht man die weitestgehende 1:1-Übernahme der bestehenden Logik und Funktionen in die neue Umgebung. Wir versuchen unsere Code-Basis, die wir im Data Warehouse haben, einfach in das Lakehouse umzuziehen.
Vorgehen
- Einsatz von Code-Konvertern oder Skript-Tools, die SQL-, Python- oder Spark-Jobs automatisiert übersetzen.
- Tabellen- und Metadaten-Transfer in ein Lakehouse-Format (z. B. Delta Lake).
- Minimale Anpassungen an Speicher- und Compute-Settings.
Vorteile
- Schnelle Inbetriebnahme: Erste Reports und Dashboards sind auf dem Lakehouse schnell einsatzbereit
- Geringes Risiko: Bewährte Business-Logik bleibt unverändert.
- Planbare Kosten: Automatisierte Tools übersetzen oft 70–80 % des Codes.
Nachteile
- Verpasste Innovationschancen: Native Lakehouse-Features wie Time-Travel oder Streaming-Ingestion werden kaum genutzt.
- Eins-zu-eins-Übernahme von technischen Schulden: Komplexität und Performance-Engpässe bleiben erhalten.
- Langfristiger Mehraufwand: Nachträgliche Optimierungen sind aufwändiger als ein durchdachtes Redesign.
Praxisbeispiel:
Ein mittelständisches Handelsunternehmen migriert sein bestehendes Data Warehouse in ein Databricks Lakehouse, um Reporting-Performance zu verbessern. Dank Lift & Shift sind erste Erfolge schnell sichtbar – die eigentlichen Potenziale der neuen Plattform werden aber zunächst nicht ausgeschöpft.
Strategie 2: Modernisierung
Bei der Modernisierung („Refactoring“ oder „Replatforming“) wird die bestehende Architektur gezielt überarbeitet und auf neue Paradigmen ausgerichtet. Sinnvolle Elemente aus dem Data Warehouse werden übernommen, andere Teile werden modernisiert und auf die neuen Möglichkeiten des Lakehouse-Ansatzes angepasst.
Vorgehen
- Analyse der aktuellen Data-Warehouse-Architektur und Identifikation von Engpässen.
- Neudefinition des Schichtenmodells (z. B. Bronze-Silber-Gold in Delta Lake).
- Adaptierung oder Neuerstellung von ETL-/ELT-Pipelines nach modernen Best Practices.
Vorteile
- Volle Ausnutzung neuer Technologien: Streaming-Ingestion, Multi-Cloud oder integrierte ML-Workflows.
- Bereinigung technischer Schulden: Komplexe Legacy-Joins oder unnötige Partitionsschemata entfallen.
- Zukunftssicherheit: Architektur ist gezeichnet für agile Weiterentwicklung und höheres Datenvolumen.
Nachteile
- Hohe Investitionen: Zeit, Budget und Skills für eine umfassende Neu-Implementierung.
- Längerer Time-to-Value: Bis zur ersten stabilen Produktionsversion kann viel Zeit vergehen.
- Änderungsresistenz: Fachbereiche müssen teils neue Datenstrukturen und Prozesse annehmen.
Praxisbeispiel:
Ein Versicherungskonzern entscheidet sich für eine komplette Modernisierung und baut sein Reporting und seine Advanced Analytics auf Basis eines neuen Databricks Lakehouses auf. Alte ETL-Prozesse werden ersetzt, Datenmodelle überarbeitet und Machine Learning-Pipelines etabliert. Das Projekt dauert länger, bietet aber eine zukunftssichere Grundlage für KI-Initiativen.
Strategie 3: Hybrid-Ansatz
Der Hybrid-Ansatz kombiniert Lift & Shift mit schrittweiser Modernisierung und liefert schnell erste Erfolge, während Hands-on-Optimierungen parallel laufen.
Vorgehen
- Phase 1: Lift & Shift für Kern-Pipelines, um das Lakehouse betriebsbereit zu machen.
- Phase 2: Identifikation kritischer Prozesse und Leistungsengpässe.
- Phase 3: Gezielte Modernisierung von Hot-Paths und wichtigen Data-Products.
Vorteile
- Schnell messbarer Mehrwert: Basissystem steht innerhalb kurzer Zeit.
- Priorisierte Investitionen: Nur relevante Komponenten werden aufwändig refaktoriert.
- Kontrollierte Risiken: Dualbetrieb ermöglicht Rückfallebenen.
Nachteile
- Koordinationsaufwand: Zwei Migrationsgeschwindigkeiten müssen parallel gemanagt werden.
- Temporäre Doppelstrukturen: Bis zum vollständigen Refactoring existieren alte und neue Pipelines nebeneinander.
Warum Lakehouses die Daten-Architektur der Zukunft sind
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- 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.
Praxisbeispiel:
Ein E-Commerce-Unternehmen migriert zuerst seine Bestell- und Lagerprozesse per Lift & Shift. Parallel dazu werden Reporting-Jobs für Kundenanalysen modernisiert und auf Streaming umgestellt.
Ergebnis: Early Adopter-Teams arbeiten nach vier Wochen mit Echtzeit-Daten, während klassische Reports noch parallel laufen.
Welche Strategie passt zu Ihrem Unternehmen?
Die Wahl der richtigen Migrationsstrategie hängt von mehreren Faktoren ab:
- Team-Expertise: Verfügen Sie intern über Cloud-, Delta-und Streaming-Erfahrung?
- Time-to-Market: Ist ein schneller Proof-of-Concept wichtiger als langfristige Architekturperfektion?
- Budget und Ressourcen: Wie viel Aufwand lässt sich realistisch stemmen?
- Geschäftsanforderungen: Sind Echtzeit-Analysen und Machine Learning unverzichtbar?
- Risiko-Toleranz: Dürfen technische Schulden kurzfristig übernommen werden oder nicht?
Eine sorgfältige Bewertung dieser Aspekte führt zu einer maßgeschneiderten Roadmap, die Kosten, Zeit und Nutzen optimal ins Gleichgewicht bringt.
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Fazit: Erfolgreiche Data Warehouse Migration als Wettbewerbsvorteil
Die Migration ins Lakehouse ist mehr als ein technisches Projekt – sie ist die Basis für datengetriebene Geschäftsmodelle, effiziente Prozesse und den erfolgreichen Einsatz von KI. Wer die richtige Strategie wählt, technische Altlasten vermeidet und sein Team frühzeitig einbindet, schafft die Grundlage für eine nachhaltige und skalierbare Datenplattform.
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