Was ist ein Daten-Lakehouse?

Für Organisationen, die bei der Sammlung, Speicherung und Nutzung von Daten noch weiter gehen wollen, ist ein Daten-Lakehouse eine perfekte Lösung. Während Data Lakes und Data Warehouses gängige Architekturen für die Speicherung und Analyse von Daten sind, ist ein Daten-Lakehouse eine dritte Möglichkeit, die beiden Architekturen zu vereinen und ihr volles Potenzial zu entfalten.

In diesem Artikel erklären wir Ihnen alles, was Sie über Data Lakehouses wissen müssen.

Ein Daten-Lakehouse ist das Beste aus beiden Welten. Das Beste der Informationsspeicherung und das Beste der Datenverwertung. Das Hauptversprechen eines Daten-Lakehouse besteht darin, große Datenmengen aus verschiedenen Quellen in einer einzigen Quelle der Wahrheit zu speichern. Ein Daten-Lakehouse beschränkt sich jedoch nicht auf die Speicherung von Informationen. Es bietet auch eine Vielzahl von fortgeschrittenen Funktionen, um verschiedene Datenverwertungsaufgaben wie die Umwandlung, Analyse und Modellierung dieser Daten zu gewährleisten.

In der Tat, ein Daten-Lakehouse ist definiert als eine Datenarchitektur, die die Vorteile eines Daten-Lake und eines Data Warehouse in einer einzigen Plattform vereint. Als solches kann es schematisch als eine Erweiterung des Daten-Lake dargestellt werden, die mit fortgeschrittenen Datenverarbeitungsfunktionen angereichert ist. In einem Daten-Lakehouse werden die Daten meist als Rohdaten oder halbstrukturiert gespeichert. Die Umwandlung in strukturierte Daten für Analyse- und Geschäftszwecke erfolgt in einem späteren Stadium.

Was sind die Funktionalitäten eines Daten-Lakehouse?

Die Hauptfunktion eines Daten-Lakehouse ist die Speicherung großer Datenmengen auf einer einzigen Plattform. Ein zentralisierter Ansatz, der den einfachen und effizienten Zugang zu Informationen und Datenmanagement fördert. Im Gegensatz zu einem Data Warehouse kann ein Daten-Lakehouse Rohdaten und halbstrukturierte Daten ohne Unterscheidung speichern. Das bedeutet, dass Ihre Datenteams problemlos Informationen aus unveränderten Daten extrahieren können.

Ein Daten-Lakehouse kann auch die Datenverarbeitung in Echtzeit erleichtern. Das bedeutet, dass Entscheidungen schneller und genauer getroffen werden können, da sie auf einer Echtzeit-Datenanalyse basieren. Zu den fortschrittlichen Funktionen, die in einem Daten-Lakehouse zur Verfügung stehen, gehören auch Anfrage , die es Ihren Teams ermöglichen, aus Ihren Daten Informationen mit Mehrwert zu extrahieren.

Schließlich lässt sich das Daten-Lakehouse leicht mit Datenanalyse-Tools integrieren, wie z.B. Datenvisualisierung und Maschinelles Lernen integriert werden, um die Analyse, Nutzung und Aufwertung Ihrer Daten noch weiter voranzutreiben.

Was sind die Vorteile eines Daten-Lakehouse?

Es gibt viele Vorteile eines Daten-Lakehouse, aber der Hauptvorteil ist die scalability. Die Größe eines Daten-Lakehouse kann nämlich leicht angepasst werden, um große Datenmengen zu speichern. Wie viele Unternehmen sind Sie wahrscheinlich mit der Explosion der Datenmengen konfrontiert, die Sie erzeugen und nutzen. Mit einem Daten-Lakehouse bleiben Sie nicht auf der Strecke!

Da sie Open-Source-Technologien und Cloud nutzen, sind Data Lakehouses auch in Bezug auf die Deployment und Betriebskosten äußerst wettbewerbsfähig.

Und nicht zuletzt sind die in einem Daten-Lakehouse gespeicherten Daten von Haus aus sicher und entsprechen den aktuellen Sicherheitsstandards. Daher ist die Nutzung eines Daten-Lakehouse eine Garantie dafür, dass Ihre Daten vor Cyber-Bedrohungen und Datenschutzverletzungen geschützt sind.

Daten-Lakehouse vs. Data Lakes vs. Data Warehouse

Ein Daten-Lake dient dazu, rohe oder halbstrukturierte Daten in ihrem unveränderten Format zu speichern. Das Daten-Lagerhaus speichert strukturierte Daten in einem vordefinierten Format. Das Daten-Lakehouse eröffnet einen dritten Weg, indem es die gleichzeitige Speicherung von rohen, halbstrukturierten und strukturierten Daten in ihrem rohen oder vorverarbeiteten Format ermöglicht.

Das Daten-Lakehouse unterscheidet sich vom Daten-Lake und dem Data Warehouse auch dadurch, dass es die Verarbeitung von Daten in Echtzeit und die Analyse historischer Daten ermöglicht - während Data Lakes auf die Verarbeitung von Daten in Echtzeit ausgelegt sind und Data Warehouses auf die Analyse historischer Daten beschränkt sind.

Über Actian Corporation

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