Ein Data Lake speichert rohe, unstrukturierte und halbstrukturierte Daten in ihrem nativen Format und eignet sich daher ideal für Big-Data-Analysen und Echtzeitverarbeitung.

Im Gegensatz dazu speichert ein Data Warehouse verarbeitete, strukturierte Daten, die in Schemata organisiert sind, und gewährleistet so Konsistenz und hohe Leistung für Business Intelligence und historische Berichte.

Wussten Sie schon, dass schlechte DatenUnternehmen im Durchschnitt Millionen von Dollar kosten? Wenn Daten unstrukturiert, schlecht organisiert oder unsachgemäß gespeichert sind, entgeht Ihrem Unternehmen eine wichtige Voraussetzung für den Erfolg. Die Unterschiede zwischen einem Data Lake und einem Data Warehouse zu kennen, ist nützlich, um Ihre Data Scientists und Business Analysten effektiv mit dem auszustatten, was sie für den Erfolg benötigen.

Dieser Leitfaden hilft Ihnen, die Unterschiede zwischen diesen beiden Tools zu verstehen und herauszufinden, welches Sie in Zukunft verwenden sollten.

Ein Data Lake ist der einfachere der beiden Speichertypen und speichert eine Vielzahl von Rohdaten zum einfachen Abruf. Diese Daten reichen von textbasierten Dokumenten wie Excel-Tabellen oder Notizen bis hin zu visuellen Inhalten wie Fotos und Videos.

Data Lakes gelten gemäß einer Studie von Grand View Research als Grundlage für KI und Machine Learning. Sie sind auch unglaublich hilfreich für Unternehmen, die ihre Strategie besser an das sich verändernde Geschäftsumfeld anpassen wollen.

Eines der Hauptargumente für Data Lakes ist die Fähigkeit, unstrukturierte Daten zu verarbeiten. Das sind alle Informationen, die kein vordefiniertes Datenmodell oder Schema haben. Nachfolgend finden Sie einige spezifische Vorteile, die sich aus der Nutzung und Pflege von Data Lakes für Ihre Geschäftsabläufe ergeben.

Data Lakes sind grundsätzlich skalierbar und ermöglichen es Unternehmen, ihre Datenmenge zu verkleinern oder zu erweitern, wann immer dies erforderlich ist. Ein Data Lake kann problemlos mehrere Petabyte an Daten verarbeiten, was unerlässlich ist, wenn Sie Daten wie Sensordaten, IoT-Daten und Benutzerinteraktionsdatensätze speichern, die leicht mehrere Gigabyte groß sein können.

Rohdaten sind für Unternehmen, die schnell expandieren, sehr attraktiv, da sie nicht in ein anderes Format umgewandelt werden müssen. Daher sind Data Lakes äußerst flexibel und ermöglichen es Unternehmen, einfach das zu speichern, was für sie zum jeweiligen Zeitpunkt am nützlichsten ist.

Da sich die Kunden- und Geschäftsanforderungen ständig ändern, ist die Fähigkeit, alle nützlichen Daten während des laufenden Betriebs zu speichern, der Schlüssel zur erfolgreichen Anpassung.

Der Data Lake ist eine budgetfreundliche Lösung, da die gespeicherten Daten nicht konvertiert oder bereinigt werden müssen. Selbst sehr große Datenmengen können problemlos auf einer Cloud-Computing-Plattform mit eingebauter Skalierbarkeit untergebracht werden.

Wenn ein Unternehmen mehr Platz für die Speicherung von Daten benötigt, gibt es kostengünstige Upgrades, die auch für begrenzte Budgets geeignet sind.

Der Data Lake ist eines der leistungsstärksten Assets für ein Unternehmen, das einen hohen Detaillierungsgrad für seine Geschäftsabläufe benötigt. Dank des einfachen Zugriffs auf eine Vielzahl von Datenquellen sind tiefere Einblicke in das Kundenverhalten oder in Branchentrends nur einen Mausklick entfernt.

Einige idealtypische Anwendungsfälle für Data Lakes sind:

• Erweiterte Analysen für Data Scientists
• Speicherung historischer Daten
• IoT-Daten
• Maschinelles Lernen

Der Data Lake ist zwar eine äußerst flexible und kosteneffiziente Lösung für die Speicherung von Geschäfts- oder Branchendaten, aber möglicherweise nicht das beste Werkzeug für Ihre individuellen Anforderungen. Das Data Warehouse bietet eine genauere Kontrolle darüber, wie Daten gespeichert, abgerufen und genutzt werden. Allerdings gibt es auch ein paar Nachteile. Betrachten wir nun das Gesamtbild des Data Warehouse und was dies für Ihre Datenverarbeitung bedeutet.

Wenn Sie schon einmal bei der Suche nach bestimmten Dokumenten oder Informationen Zeit verloren haben, bieten Data Warehouses eine Lösung. Dieser stark strukturierte Speichervorgang ist ideal für größere Unternehmen, die Zeit und Mühe bei der Analyse verschiedener Datentypen sparen müssen.

Wenn es um den Vergleich zwischen Data Lake und Data Warehouse geht, ist letzteres wesentlich strukturierter. Ersteres kann man sich wie einen mit verschiedenen Objekten gefüllten Korb vorstellen, letzteres wie ein ordentlich geordnetes Bücherregal.

Das Data Warehouse konvertiert verschiedene Formen von Daten in einen ordentlichen Rahmen und stellt sicher, dass ähnliche Informationen, Quellen oder Dateitypen organisiert und ordnungsgemäß aggregiert werden. Ein Data-Warehousing-Vorgang kann zum Beispiel wertvolle Daten von mehreren Social-Media-Konten nehmen und sie auf der Grundlage sehr spezifischer Details wie Posting-Zeit, Inhaltslänge und Inhaltstyp trennen.

Was passiert, wenn Datenwissenschaftler einen bestimmten Datensatz anhand des Veröffentlichungsdatums oder der Branche finden müssen? Data Warehouses verfügen über nützliche Abfragefunktionen, die es den Mitarbeitern ermöglichen, die benötigten Informationen in einem Bruchteil der Zeit zu finden.

Ein Mitarbeiter kann beispielsweise eine OLAP-Abfrage (Online-Analytical-Processing) verwenden, um mehrere Perspektiven auf denselben Datensatz zu finden. Sie könnten mehrere Studien nach Kundenbindungsraten oder Regionen analysieren.

Im Gegensatz zu Data Lakes, in denen Rohdaten gespeichert werden, bieten Data Warehouses mehr Geschwindigkeit und Effizienz bei Abfragen.

Eines der ansprechendsten Elemente von Data Warehouses ist die konsistente Speicherung der Daten. Während Data Lakes Ihnen die Flexibilität bieten, alle Arten von Daten auf rollierender Basis hochzuladen, stellt Data Warehousing sicher, dass diese Informationen bis ins kleinste Detail organisiert sind.

Es gibt viele Möglichkeiten, Daten in einem Data Warehouse richtig zu speichern, damit sie von den richtigen Personen zur richtigen Zeit schnell abgerufen werden können. Einige Möglichkeiten, dies zu tun, sind (aber nicht ausschließlich)

• Berichtigung veralteter Daten, z. B. Austausch einer alten Studie gegen eine neue
• Löschen von doppelten Datensätzen, um Verwechslungen zu vermeiden
• Daten in standardisierte Formate bringen

Manche Leute verwenden zwar sowohl Data Lakes als auch Data Warehouses, aber durch die höhere Organisationsebene eines Data Warehouses ist es für eine Vielzahl von Aufgaben besser geeignet. Zu den Aufgaben, die auf die Funktionalität eines Data Warehouse angewiesen sind, gehören unter anderem:

• Business Intelligence
• Operative Berichterstattung
• Einhaltung von Vorschriften

Jetzt, da Sie eine bessere Vorstellung von den Vorteilen eines Data Lake und eines Data Warehouse haben, ist es an der Zeit, noch mehr darüber zu erfahren, wie sie eingesetzt werden können. Es kann sein, dass die eine für Ihr Unternehmen besser geeignet ist als die andere.

Haben Sie sich jemals gefragt, wie viel schneller Ihr Unternehmen wachsen könnte, wenn Sie nicht ständig versuchen müssten, Ihre vorhandenen Daten zu organisieren? Andererseits ist vielleicht die Organisation von Daten Ihre Stärke und Sie brauchen einfach mehr Kapazität.

Sehen wir uns den Zweck und die Anwendungsfälle beider Speichertypen an.

Da Data Lakes eine unvergleichliche Datenspeicherung und Skalierbarkeit bieten, sind sie für die folgenden Aufgaben und Rollen unglaublich nützlich:

• Ideal für Datenwissenschaftler
• Geeignet für explorative Datenanalyse und Verfahren des Machine Learnings
• Generell nützlich für die Speicherung von rohen, unverarbeiteten Daten für unterwegs

Da das Data Warehouse besser organisiert ist, ist es aufgrund seiner Fähigkeit, komplexe Datensätze schnell abzurufen, von entscheidender Bedeutung für Geschäftsvorgänge wie z. B.:

• Unternehmensanalysten und Entscheidungsträger
• Am besten geeignet für die Erstellung strukturierter Berichte und Dashboards
• Geeignet für die Speicherung verarbeiteter und bereinigter Daten

Die Struktur von Daten bezieht sich auf den Prozess der Kennzeichnung, Organisation und Speicherung von Daten. Er kann sich auch auf die Methoden beziehen, die Sie zum Abrufen der Daten verwenden, z. B. Abfragen.

Im Folgenden finden Sie einen kurzen Überblick über die Datenstruktur eines Data Lake und eines Data Warehouse.

Da der Data Lake eine flexiblere Datenspeicherlösung ist, gibt es zu Beginn nur wenig Organisation oder Kennzeichnung. Einige der Möglichkeiten, wie Unternehmen ihren Data Lake strukturieren, sind:

• Ein Schema-on-read-Ansatz (Schema wird beim Lesen der Daten angewendet)
• Die Möglichkeit, unstrukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten zu speichern
• Unterstützt verschiedene Datentypen (Text, Bilder, Videos usw.)

Da das Data-Warehouse stark strukturierte Daten erfordert, gibt es bei seiner Nutzung einige Standardprozesse. Diese Prozesse umfassen:

• Ein Schema-on-write-Ansatz (Schema definiert , bevor Daten geschrieben werden)
• Die Speicherung von strukturierten Daten in Tabellen mit festem Schema
• Die Fähigkeit, ETL-Prozesse (Extrahieren, Transformieren, Laden) zur Sicherstellung der Datenqualität einzusetzen

Da es sich bei Data Lakes im Wesentlichen um massive Speicherlösungen handelt, die sich an einer Unternehmensphilosophie orientieren, sind sie in der Regel mit geringeren Kosten verbunden. Cloud-Speicheroptionen für Unternehmen bieten flexible Preismodelle, die eine einfache Skalierung ohne dramatische Budgetanforderungen ermöglichen.

Ein Data Lake bietet jedoch auch die folgenden Leistungsaspekte wie:

• Generell langsamere Abfrageleistung aufgrund von unstrukturierten Daten
• Erhebliche Rechenleistung für beide Analysen

Data Warehouses verursachen regelmäßig höhere Kosten, da sie einen höheren Wartungsaufwand erfordern, um sicherzustellen, dass die Daten konsistent bereinigt und organisiert sind.

Lohn dieser höheren Kosten ist ein effizienterer Datenabrufprozess für Datenwissenschaftler und Analysten. Sie können Vorteile erwarten wie:

• Schnellere Abfrageleistung für strukturierte Daten
• Effizient für vordefinierte Abfragen und regelmäßige Berichte

Nachdem Sie nun ein wenig mehr über den Data Lake und das Data Warehouse für Ihr Unternehmen erfahren haben, wollen wir uns nun ansehen, wie sie mit anderen Tools und Prozessen integriert werden können.

Da der Data Lake eine weniger ausgefeilte Art der Datenspeicherung ist, benötigen Sie keine komplexe Software oder Hardware. Eine Cloud-basierte Lösung mit einer Kommunikationsplattform ist eine einfache Grundlage, mit der Sie beginnen können.

Der Data Lake bietet die folgenden Integrationsmöglichkeiten

• Die Fähigkeit zur Integration mit einer Vielzahl von Datenquellen (wie Echtzeit-Streams, IoT-Geräte und Social-Media-Plattformen)
• Nutzung von Spezialkenntnissen und -werkzeugen für die Datenabfrage und -analyse (z. B. Hadoop oder Spark)

Nachteilig ist, dass die Datenverwaltung aufgrund ihres unstrukturierten Charakters ein wenig komplex sein kann. Das bedeutet, dass Duplikate, beschädigte Dateien und inkompatible Dateien einige der Probleme sind, mit denen Sie konfrontiert werden können, wenn Sie Ihren Data Lake mit neuen Daten füllen.

Eine Studie aus dem Jahr 2021 ergab, dass mehr als die Hälfte aller IT-Führungskräfte der Monetarisierung ihrer Data Warehouseshohe Priorität einräumt. Das Data Warehouse erfordert etwas mehr Arbeitskraft, wenn es um die Integration mit bestehenden Systemen geht, aber die Mühe lohnt sich.

Die Vorteile, die Sie von einem Data Warehouse erwarten können, sind unter anderem:

• Die Fähigkeit, sich gut in konventionelle Datenquellen zu integrieren (z. B. ERP-Systeme und CRM-Systeme)
• Zugänglichkeit über Standard-SQL- und BI-Tools, was den Geschäftsanwendern die Arbeit erheblich erleichtert
• In der Regel starke Datenverwaltung und Sicherheitsmechanismen aufgrund der strukturierten Daten

Der Data Lake und das Data Warehouse gehören zu den wichtigsten Werkzeugen für ein erfolgreiches Unternehmen. Einfach nur viele Daten zu haben, reicht nicht aus: Sie müssen dafür sorgen, dass die Mitarbeiter sie am richtigen Ort und zur richtigen Zeit nutzen können.

Zusammengefasst:

• Data Lakes bieten sowohl Flexibilität als auch Skalierbarkeit für die Verarbeitung unterschiedlicher Datentypen wie Text, Video, Sensordaten und Tabellenkalkulationen
• Data Warehouses bieten strukturierte, konsistente und leistungsstarke Datenspeicherung für BI-Anforderungen

InterSystems IRIS® bietet Unternehmen wie dem Ihren eine umfassende Lösung, mit der Sie von den folgenden Vorteilen profitieren können:

• Die besten Eigenschaften von Data Lakes und Data Warehouses
• Skalierbarkeit, Flexibilität und hohe Leistung für beide Typen
• Wahrung der Standards für Datenintegrität, Sicherheit und Zugänglichkeit
  

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