Lakehouse vs. Data Warehouse: Warum das Data Warehouse ausgedient hat

Lakehouse vs. Data Warehouse

Viele Unternehmen verlassen sich auf Cloud Data Warehouses wie Snowflake, Redshift oder Synapse und IT-Entscheider stehen vor der großen Herausforderung, die neuesten Anforderungen von KI und GenAI mit bestehenden Infrastrukturen zu lösen.

Diese Legacy-Systeme haben jedoch einige Einschränkungen – insbesondere im Vergleich zu einer offeneren und flexibleren Lakehouse-Architektur. 

Ziel einer modernen Dateninfrastruktur muss es sein, dem Unternehmen die Möglichkeit zu geben mithilfe von KI und Automatisierung möglichst weit nach rechts auf der Data & AI Maturity Curve zu gelangen. Dies ist nur möglich mit der richtigen Infrastruktur! Aktuell geben nur 22% der Unternehmen an, dass ihre aktuelle Architektur die Anforderungen von verschiedenen KI-Workloads vollständig unterstützt (Economist Impact 2024). So setzen viele Unternehmen auf Cloud-basierte Data Warehouses, wobei 90% der Daten unstrukturiert und somit nicht für die Speicherung im Warehouse geeignet sind. 

Der Reifegrad von Data und KI entscheidet über die Wettbewerbsfähigkeit

In diesem Artikel zeigen wir Ihnen einige Gründe, warum ein Cloud Data Warehouse nicht unbedingt die beste Wahl ist.

Was ist ein Data Warehouse?

Ein Data Warehouse (DWH) ist eine speziell optimierte zentrale Datenbank, die große Mengen strukturierter Daten aus unterschiedlichen Quellen speichert, integriert und für Analysezwecke bereitstellt. Es dient als Grundlage für Business Intelligence (BI), Reporting und datengestützte Entscheidungen, indem es historische und aktuelle Daten effizient aufbereitet und zugänglich macht.

Mit dem Warehouse lassen sich ausschließlich strukturierte Daten analysieren, zum Beispiel Tabellen.

Was ist ein Data Lakehouse?

Das Data Lakehouse ist eine hybride Datenarchitektur, die die Vorteile eines Data Lakes (flexible Speicherung strukturierter und unstrukturierter Daten) mit denen eines Data Warehouses (strukturierte Abfragen, Transaktionskonsistenz, Schemaunterstützung) kombiniert. Es ermöglicht sowohl Big Data Analytics als auch traditionelle Business Intelligence auf einer einzigen Plattform, indem sie kostengünstige Speicherung mit leistungsstarker Datenverarbeitung und Governance kombiniert.

Data Lakehouse Plattform implementieren: Data Plattform und Data Lakehouse Beratung

Nachteile eines (Cloud) Data Warehouse

1. Data Warehouses können nicht alle Ihre Daten verarbeiten.

Moderne Unternehmen produzieren große Mengen an strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten, wie Verträge, Texte oder Bilddateien. Das sehen wir auch in unseren Projekten: Häufig verwenden unsere Kunden Data Warehouses für die Speicherung ihrer Daten, obwohl diese sich nicht für die Speicherung der unstrukturierten Daten eignen.

Das Resultat sind hohe Kosten und ein zeitlicher Mehraufwand, sowie Herausforderungen bei der Integration von Protokollen, IoT-Daten, Videos, Bildern oder Echtzeit-Streaming-Daten. 

2. Proprietäre Formate schränken ein

Viele Cloud Data Warehouses (wie z.B. Snowflake) speichern Daten in geschlossenen, proprietären Formaten. Das bedeutet, dass Sie jedes Mal, wenn Sie Daten abfragen oder extrahieren, für den Zugriff bezahlen müssen. 

Dies erschwert die gemeinsame Nutzung und Integration von Daten und treibt die Kosten im Laufe der Zeit in die Höhe. 

3. Hohe ETL-Kosten und Ineffizienz

Cloud Data Warehouses sind für Abfragen konzipiert, nicht für eine effiziente Datentransformation. 

ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load) können langsam und teuer sein. In einigen Fällen sind die ETL-Kosten in Snowflake bis zu sechsmal höher als in Databricks.

Snowflake vs. Databricks: Welche Plattform passt zu Ihnen?

4. Begrenzte Unterstützung von KI und maschinellem Lernen

KI und maschinelles Lernen erfordern eine umfangreiche und flexible Datenverarbeitung. Die meisten Cloud Data Warehouses wurden nicht im Hinblick auf KI entwickelt. 

Dies bedeutet, dass Unternehmen zusätzliche Datenpipelines erstellen oder Daten an einen anderen Ort verschieben müssen, um Modelle zu trainieren, was die Komplexität und die Kosten erhöht. 

Außerdem reduziert diese heterogene Tool-Landschaft die produktive Zusammenarbeit der Data-Teams. In unserer Beratungspraxis bringen wir Projekte bis zu 50% schneller in Produktion für Kunden, die bereits eine moderne Lakehouse-Architektur wie MS Fabric oder Databricks nutzen.

Hier lesen: Leitfaden zum Aufbau einer Datenplattform

5. Sicherheit und Governance

Wenn Sie mehrere Cloud-Dienste nutzen oder eine einheitliche Governance-Strategie benötigen, können diese Einschränkungen zu erheblichen Compliance- und Sicherheitsrisiken führen.

6. Nicht für Echtzeitdaten konzipiert

Daten fließen kontinuierlich aus verschiedenen Quellen ein – Sensoren, Apps, Maschinen, Websites und mehr.

Herkömmliche Data Warehouses haben Probleme mit der Verarbeitung von Echtzeit- und Streaming-Daten, die für moderne Analysen zunehmend erforderlich sind. 

Unser Motto deswegen: Offen und flexibel in die Zukunft

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Was ein Lakehouse besser macht

Diese fünf Faktoren werden häufig genannt:

Die Top 5 Vorteile des Data Lakehouse

1. Single-Source-of-Truth für alle Ihre Daten

Alle Ihre Daten sind zentral im Delta Lake gespeichert, sodass Konsistenz, Verlässlichkeit und Nachvollziehbarkeit gewährleistet sind.

2. Durchgängige ETL- und Streaming-Fähigkeiten

Mit einheitlichen APIs und Tools wie Delta Live Tables (DLT) und Auto Loader können sowohl Batch- als auch Streaming-Daten effizient verarbeitet werden.

3. leistungsstarke BI auf Ihrem Data Lake

Business Intelligence (BI) kann direkt auf dem gesamten Data Lake ausgeführt werden, ohne dass separate Data Warehouses erforderlich sind.

4. Erstklassige AI/ML-Funktionen und -Unterstützung

Die Plattform ermöglicht eine nahtlose Zusammenarbeit zwischen Data Engineers und Data Scientists, indem sie AI- und ML-Funktionen auf einer zentralen Infrastruktur bereitstellt.

5. Offene, einheitliche Governance und Sicherheit

Der Unity Catalog gewährleistet eine einheitliche Governance und Sicherheitsverwaltung, sodass Zugriffsrechte und Datenschutz über den gesamten Data Lakehouse hinweg konsistent geregelt sind.

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Wie genau Sie ein Lakehouse erfolgreich Implementieren zeigen wir Ihnen anhand eines vergangenen Kundenprojekts.

Erfolgreiche Lakehouse Implementierung am Kundenbeispiel

RAJA verfügt über 200.000 Produkte für Lager, Betrieb und Büro und ist mit Millionen von Kunden in Europa ein führender B2B-Anbieter für Büroausstattung. Um die Daten von RAJA für KI-Projekte geeignet bereitzustellen und einheitlich zu speichern, implementierten wir das Data Lakehouse auf Databricks. Bei der Plattform-Implementierung sind wir in drei Schritten vorgegangen:

  1. Planung: Definition der Ziele und Anforderungen, und Auswahl der Architektur

Es ist wichtig, sich mit den Bedürfnissen des Kunden auseinanderzusetzen, um die passende Datenplattform zu identifizieren, die sowohl mit den Fähigkeiten des Kunden als auch mit den spezifischen Anforderungen übereinstimmt.

  1. Implementierung: Aufbereitung der Dateninfrastruktur und Entwicklung der Funktionalitäten 

Bestehende Datenquellen müssen in die Ziel-Infrastruktur integriert werden und die erforderlichen Funktionen der Datenverarbeitung und -analyse werden bereitgestellt.

  1. Optimierung: Wir führen umfassende Tests durch, um die Funktionalität und Leistung der Plattform sicherzustellen. 

In dieser Phase ist es wichtig, regelmäßig Nutzerfeedback einzuholen, um Verbesserungspotenziale zu identifizieren. Zudem führen wir Schulungen durch und dokumentieren den Prozess, um eine effektive Plattform-Nutzung zu gewährleisten.  

RAJA hatte Daten bereits in einem Data Warehouse gesichert. In einem ersten Schritt haben wir dieses mit Databricks verbunden, um ein tägliches Laden der wichtigsten Fakten- und Dimensionstabellen zu gewährleisten.

Innerhalb einer Woche wurde die gesamte Datenplattform vollständig geladen, einschließlich relevanter Datentypen wie Kunden-, Transaktions- und Produktdaten. Durch die Schulung der Mitarbeiter im Umgang mit dem neuen System können die Arbeitsabläufe weiter optimiert werden. 

Als Ergebnis erhielt RAJA eine einzelne Plattform als Single-Source-of-Truth mit den höchsten Sicherheitsstandards, welche vollautomatisierte Datenverarbeitung gewährleistet.

Zur ganzen Case Studie: Einrichtung eines Lakehouses in Databricks

Unsere Empfehlung: Die Lakehouse-Architektur

Die Data Lake-Architektur ist ideal für die Verwaltung von Unternehmensdaten, da sie die robusten Analysefunktionen von Data Warehouses mit der Flexibilität und Kosteneffizienz von Data Lakes in einer einzigen Plattform kombiniert.

Unternehmen profitieren von erheblichen Kosteneinsparungen durch die Trennung von Speicher- und Rechenressourcen bei gleichzeitiger Beibehaltung der Leistungsfähigkeit von Data Warehouses für strukturierte und unstrukturierte Daten.

Die Plattform unterstützt fortgeschrittene Analysen, einschließlich maschinelles Lernen und Echtzeitverarbeitung, während die Datenqualität durch ACID-Transaktionen und Versionskontrolle sichergestellt wird – alles basierend auf offenen Standards, um die Bindung an einen bestimmten Anbieter zu vermeiden.

Die Lakehouse-Architektur bietet Ihnen die Flexibilität, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz, um moderne Datenanforderungen zu unterstützen.

Profilbild von Vinzent Wuttke Geschäftsführer Datasolut GmbH
Vinzent Wuttke
Geschäftsführer

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