Im Zeitalter von ständig wachsenden Datenbergen steigt auch das Interesse an der optimalen Verwaltung der benötigten Daten und Informationen. Sowohl Data Warehouses und Data Lakes stellen dabei etablierte Lösungen zum Speichern großer Datenmengen dar. Obwohl beide Technologien einige sich überschneidende Funktionen sowie Anwendungsfälle besitzen, handelt es sich bei den beiden Begriffen nicht um Synonyme. In diesem Blogbeitrag stellen wir deshalb die Hauptunterschiede zwischen Data Warehouse- und Data Lake-Lösungen vor.
Was ist ein Data Warehouse?
Der Begriff „Data Warehouse“ bezeichnet eine zentrale Sammlung von (Geschäfts-)Daten und ist Teil einer Business-Intelligence-Lösung. In einem Data Warehouse lassen sich eine große Menge an Daten aus mehreren unterschiedlichen Quellen sammeln und speichern. Dabei bezieht das Data Warehouse regelmäßig Daten aus verschiedenen Systemen, die anschließend formatiert und mit bereits gespeicherten Informationen abgeglichen werden. Die verarbeiteten Daten werden so gespeichert, dass Nutzer jederzeit darauf zugreifen können.
Die Vorteile von Data-Warehouse-Systemen:
- Hilfe bei Entscheidungen: Da Daten in einem Data Warehouse in einem konsistenten Format vorliegen, können diese leicht analysiert und für Entscheidungsfindungen genutzt werden
- Analyse vereinfachen: Data Warehouses speichern Daten aus mehreren, verschiedenen Datenbanken
- Qualität der gespeicherten Daten: Im Data Warehouse werden konsistente und relevante Daten aus verschiedenen Quellen abgeglichen und gespeichert. Anwender können jederzeit auf diese Daten zugreifen
Was ist ein Data Lake?
Der Begriff „Data Lake“ meint ein zentrales Repository, um große Datenmengen aus verschiedenen Quellen in Rohformat zu speichern. Sämtliche Unternehmensdaten können so an einem Ort, dem sprichwörtlichen „Datensee“, gespeichert werden. Während Daten im Data Warehouse stets strukturiert abgelegt werden, können Data Lakes Informationen in verschiedenen Formaten abspeichern. Der Hauptzweck eines Data Lakes besteht darin, Daten verschiedenen Anwendern wie Führungskräften, Data Scientists und Geschäftsanalysten zugänglich zu machen. So können neue Erkenntnisse für das Unternehmen auf kosteneffiziente Weise gewonnen werden.
Die Vorteile von Data-Lake-Systemen:
- Datensilos vermeiden: Als zentraler Datenspeicher fungiert ein Data Lake als Ablageort von strukturierten, semistrukturierten und unstrukturierten Daten aus unterschiedlichen Quellen
- Zugänglichkeit von Daten: Data Lakes machen Unternehmensdaten für verschiedene Anwender zugänglich
Data Warehouse & Data Lake – Gemeinsamkeiten und Unterschiede
Da sich Data Warehouses und Data Lakes in ihren Haupteinsatzzweck und Zielen sehr ähneln, könne sie leicht miteinander verwechselt werden. Grundsätzlich stellen beide Technologien Speichersysteme dar, die als zentraler Datenspeicher in Unternehmen fungieren.
Data Warehouse vs. Data Lake
Format der Daten: Während im Data Warehouse strukturierte Daten aus unterschiedlichen Quellen gespeichert werden, werden im Data Lake auch semistrukturierte und unstrukturierte Rohdaten abgelegt.
Zweck der Daten: Die in einem Data Warehouse verarbeiteten, strukturierten Daten werden in der Regel für einen bestimmten Zweck innerhalb des Unternehmens gesammelt. So wird vermieden, dass Speicherplatz für unwichtige Daten verschwendet wird. Die Datensätze in einem Data Lake hingegen haben keinen festgelegten Zweck und benötigen daher mehr Speicherkapazität als Data Warehouses. Die unverarbeiteten Rohdaten können für verschiedene Zwecke analysiert werden und eignen sich ideal für maschinelles Lernen.
Anwender: Verarbeitete Daten können in verschiedenen Medien, wie Diagrammen, Tabellen, etc. eingesetzt werden und setzen kein spezielles datentechnisches Wissen voraus. Unstrukturierte Daten, wie sie im Data Lake vorkommen, sind häufig für Data Scientists bzw. für spezielle Tools gedacht, die die vorhandenen Rohdaten für andere Anwender in Unternehmen übersetzen.
Fazit:
Sowohl das Data Warehouse als auch der Data Lake sind für Geschäftsanalysen konzipiert. Dabei bringen sie ihre eigenen Vor- und Nachteile mit sich und können sich an bestimmten Stellen ergänzen. Während Data Warehouses zuverlässige und strukturierte Daten liefern, können Data Lakes flexibler eingesetzt werden. Welches die beste Lösung für die Verwaltung Ihrer Unternehmensdaten ist, hängt von verschiedenen Bedingungen, wie etwa der Datenmanagement-Philosophie und den jeweiligen Einsatzbedingungen der Speichermöglichkeiten ab.
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