Data Warehouse vs. Data Lake, was sind die Unterschiede? 

Datensee: Ein Reservoir für Rohdaten 

Ein Data Lake ist ein zentralisiertes Repository, das große Mengen an Rohdaten in ihrem ursprünglichen Format speichert. Im Gegensatz zu einem Data Warehouse, das sich auf strukturierte Daten und Business Intelligence konzentriert, ist ein Data Lake so konzipiert, dass er eine Vielzahl von Datentypen speichern kann, einschließlich strukturierter, halbstrukturierter und unstrukturierter Daten.    

Hauptmerkmale eines Data Lake 

Speicherung von Rohdaten: Die Daten werden in ihrem ursprünglichen Format gespeichert, ohne dass eine erste Verarbeitung oder Umwandlung erfolgt.    

• Skalierbarkeit: Es kann riesige Datenmengen verarbeiten, die je nach Bedarf wachsen.    
• Sorte: Es können verschiedene Datentypen verarbeitet werden, von Text und Bildern bis hin zu Videos und Sensordaten.    
• Geschwindigkeit: Ermöglicht die schnelle Aufnahme von Daten aus verschiedenen Quellen.    
• Flexibilität: Unterstützt mehrere Analysetools und Anwendungsfälle. 

Data Warehouse, was ist das? 

Andererseits kann ein Datenlager ist ein zentrales Repository, in dem integrierte Daten aus verschiedenen Quellen für Analysen und Berichte gespeichert werden. Unter Produktionsbedingungen bietet die Implementierung eines Data Warehouse mehrere Vorteile: 

• • Verbesserte Entscheidungsfindung: Ermöglicht eine bessere Entscheidungsfindung durch den Zugang zu Echtzeit- und historischen Daten für die Analyse. 

• • Verbesserte Effizienz: Rationalisierung der Datenverwaltungsprozesse, Verringerung des Zeitaufwands für die Datenerfassung und -aufbereitung. 

• • Erhöhte Sichtbarkeit: Bietet einen umfassenden Überblick über die Vorgänge und ermöglicht eine bessere Überwachung und Kontrolle. 

• • Qualität der Daten: Verbessert die Datenqualität durch Datenbereinigungs- und Integrationsprozesse. 

• • Kostenreduzierung: Hilft bei der Ermittlung von Kosteneinsparungsmöglichkeiten und der Optimierung der Ressourcenzuweisung. 

• • Prädiktive Analytik: Unterstützt prädiktive Analysen und Prognosen, um Trends zu erkennen und proaktive Entscheidungen zu treffen. 

Data Lake vs. Data Warehouse 

Data Lake: 

• • Definition: Ein Data Lake ist ein riesiger, oft unstrukturierter Pool von Rohdaten, der eine flexible Erkundung und Analyse ermöglicht. 

• • Merkmale: 

• • Datenart: Rohe, unstrukturierte und vielfältige Datenquellen. 

• • Verwendung: Ideal für die Speicherung großer Datenmengen in ihrem ursprünglichen Format zur späteren Verarbeitung. 

• • Flexibilität: Unterstützt verschiedene Datentypen und -formate ohne vordefinierte Schemata. 

• • Profis: 

• • Skalierbarkeit: Kann große Datenmengen verarbeiten. 

• • Flexibilität: Unterstützt verschiedene Datentypen und -formate. 

• • Nachteile: 

• • Komplexität: Erfordert sorgfältige Datenverwaltung und -management. 

Data Warehouse: 

• • Definition: Ein Data Warehouse ist ein strukturierter Speicher für verarbeitete und organisierte Daten, die für Berichte und Analysen verwendet werden. 

• • Merkmale: 

• • Datenart: Strukturierte, verarbeitete Daten, die für Abfragen und Analysen optimiert sind. 

• • Verwendung: Entwickelt für Business Intelligence und Entscheidungsprozesse. 

• • Schema: Die Daten sind für einen schnellen Zugriff in vordefinierten Schemata organisiert. 

• • Profis: 

• • Leistung: Optimiert für schnelle Abfrageverarbeitung. 

• • Konsistenz: Bietet eine einzige Quelle der Wahrheit für die Berichterstattung. 

• • Nachteile: 

• • Skalierbarkeit: Es kann schwierig sein, unstrukturierte oder große Datenmengen zu verarbeiten. 

Vergleich mit Data Warehouse 

Obwohl sowohl Data Lakes als auch Data Warehouses Daten speichern, unterscheiden sich ihre Zwecke und Ansätze: 

Wie arbeiten Data Lake und Data Warehouse zusammen? 

Data Lakes und Data Warehouses dienen zwar unterschiedlichen Zwecken, ergänzen sich aber häufig. Viele Unternehmen verfolgen einen hybriden Ansatz, indem sie einen Data Lake für die anfängliche Datenerfassung und -exploration nutzen und dann sorgfältig kuratierte Daten für erweiterte Analysen und Berichte in ein Data Warehouse verschieben. Durch die effektive Kombination dieser beiden Ansätze können Hersteller das volle Potenzial ihrer Daten ausschöpfen und so ihre betrieblichen Abläufe optimieren und sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. 

Wann sollte man Data Lake und Data Warehouse in Betracht ziehen? 

Die Entscheidung zwischen einem Data Lake und einem Data Warehouse hängt oft von den spezifischen Anforderungen eines Fertigungsunternehmens ab. Wenn Sie eine flexible, kostengünstige Lösung für die Speicherung großer Mengen unstrukturierter Rohdaten für explorative Analysen und potenzielle künftige Anwendungsfälle benötigen, ist ein Data Lake die ideale Wahl. Wenn Ihr Hauptaugenmerk jedoch auf der Bereitstellung eines schnellen, konsistenten und zuverlässigen Zugriffs auf strukturierte Daten für Business Intelligence und Reporting liegt, ist ein Data Warehouse besser geeignet. In vielen Fällen bietet ein hybrider Ansatz, bei dem beide Lösungen kombiniert werden, das Beste aus beiden Welten und ermöglicht es Herstellern, Daten effizient zu speichern und zu verarbeiten und gleichzeitig verschiedene analytische Anforderungen zu unterstützen. 

Was kommt als Nächstes? 

Data Lakes und Data Warehouses sind wesentliche Bestandteile einer Enterprise Data Platform (EDP). Sie stellen jedoch nur einen Teil dieser umfassenden Architektur dar. Eine EDP integriert verschiedene Datenquellen, Prozesse und Technologien, um eine einheitliche Plattform für die datengesteuerte Entscheidungsfindung zu schaffen. Um die Leistungsfähigkeit einer EDP vollständig zu verstehen, sollten Sie sich in den folgenden Kapiteln eingehender mit ihr beschäftigen Datenanalytik.