Data Warehouse, Data Lake und Data Lakehouse
Die Wahl der richtigen Datenspeicherlösung als Grundlage für die Datenplattform Ihres Unternehmens ist entscheidend. Data Warehouses, Data Lakes und Data Lakehouses sind heute die gängigsten Optionen - welche ist die beste Wahl für Ihr Unternehmen?
Data Warehouse, Data Lake, oder Data Lakehouse?
Data Warehouses, Data Lakes und Data Lakehouses haben jeweils unterschiedliche Stärken und eignen sich für verschiedene Anforderungen. Zu verstehen, wie sie mit der Datenstruktur, dem Schema, sowie Queries und Performance umgehen, ist entscheidend, um die Option zu wählen, die am besten mit den Zielen und analytischen Anforderungen Ihres Unternehmens übereinstimmt.
Data Warehouse
Data Warehouses sind auf die Analyse strukturierter Daten spezialisiert, die gesammelt, organisiert und transformiert wurden. Sie ermöglichen komplexe Abfragen und umfassende Berichterstattung, was sie ideal für Unternehmen macht, die fortgeschrittene Analysen oder Erkenntnisse aus historischen Daten verschiedener Quellen benötigen.
Data Warehouses verwenden einen Schema-on-Write-Ansatz – die Daten müssen einer vordefinierten Struktur entsprechen, bevor sie in das Data Warehouse geladen werden. Obwohl dieser Ansatz anfänglichen Aufwand bei der Datenvorbereitung erfordert, gewährleistet er Datenkonsistenz und ermöglicht eine effizientere Verarbeitung und Analyse. Diese strukturierte Grundlage befähigt Data Warehouses, schnelle und zuverlässige Erkenntnisse zu liefern, was für datengesteuerte Entscheidungen in Unternehmen entscheidend ist.
Data Lake
Data Lakes bieten eine kostengünstige Lösung für die Speicherung großer Mengen unstrukturierter Rohdaten aus verschiedenen Quellen. Dieser Ansatz ermöglicht es Organisationen, umfangreiche Datensätze zu sammeln und zu speichern, ohne sie sofort zu verarbeiten, und bewahrt die ursprüngliche Form der Daten für zukünftige Analysen und Anwendungen. Diese Flexibilität macht Data Lakes besonders wertvoll für Organisationen, die vielfältige zukünftige Verwendungsmöglichkeiten ihrer Datenbestände erwarten.
Data Lakes verwenden einen Schema-on-Read-Ansatz – im Gegensatz zu traditionellen Systemen werden Struktur- und Organisationsanforderungen erst beim Zugriff auf die Daten angewendet, nicht bereits bei der Speicherung. Diese Methodik bietet erhebliche Vorteile bei der Handhabung vielfältiger und unstrukturierter Daten, da sie eine größere Flexibilität bei der Datenanalyse ermöglicht. Außerdem erlaubt sie es Organisationen, Erkenntnisse aus ihren Daten auf Arten zu gewinnen, die ursprünglich vielleicht gar nicht vorhergesehen wurden.
Data Lakehouse
Data Lakehouses sind eine hybride Lösung, die die Stärken von Data Warehouses und Data Lakes kombiniert. Sie speichern sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten in offenen Formaten und bieten den einzigartigen Vorteil, dass mehrere Verarbeitungs-Engines gleichzeitig auf denselben Datensätzen arbeiten können.
Die wahre Stärke von Data Lakehouses liegt in ihrer Fähigkeit, ein ausgewogenes Verhältnis zwischen den Anforderungen an strukturierte und unstrukturierte Daten zu schaffen. Sie bieten die Flexibilität, rohe, unstrukturierte Daten zu speichern und gleichzeitig die Möglichkeit, bei Abruf dynamisch eine Struktur anzuwenden. Dies führt zu einer hochflexiblen und skalierbaren Lösung, die ein breites Spektrum an analytischen Anforderungen erfüllen kann.
Data Lakehouses unterstützen auch die Schema-Evolution, eine entscheidende Funktion, die es Organisationen ermöglicht, sich an veränderte Geschäftsanforderungen anzupassen. Diese Anpassungsfähigkeit zeigt sich in der Möglichkeit, neue Datenformate einzubinden und bestehende zu modifizieren, wodurch die Datenarchitektur stets mit den sich entwickelnden Geschäftszielen im Einklang bleibt.
Unterstützung bewährter Technologien
Moderne Data Warehouses, Data Lakes und Data Lakehouses mühelos aufbauen und verwalten
biGENIUS-X bietet eine Reihe von Funktionen, die die erfolgreiche Einführung und Wartung Ihres Datenmanagementsystems gewährleisten.
Ihre Architekturwahl
Ob Sie sich für ein Data Warehouse, einen Data Lake oder ein Data Lakehouse entscheiden, biGENIUS-X reduziert durch Standardisierung und Minimierung des Testaufwands erheblich Zeit und Kosten. Die Metadaten lassen sich wiederverwenden, sodass Sie bei Bedarf problemlos auf moderne Technologien umstellen können.
Getestete und bewährte Generatoren
Die biGENIUS-X-Generatoren sind mit Best-Practice-Blueprints für Ihre Zielumgebung ausgestattet, um repetitive Entwicklungsaufgaben zu automatisieren und wertvolle Ressourcen effektiver einzusetzen. Sie werden zudem regelmäßig aktualisiert, um Verbesserungen bezüglich Ihren Zieltechnologien widerzuspiegeln.
Sichere Datenintegration
Mit DataHub oder der biGENIUS-X Discovery App können Sie Discovery Files aus Ihren Quelldaten erstellen, die dann in biGENIUS-X genutzt werden. Unser Discovery-Prozess greift nur auf die Datenstruktur zu, nicht auf die eigentlichen Daten, sodass Ihre Quelldaten sicher in Ihrer eigenen Umgebung verbleiben.
Kollaboratives Datenmanagement
Mehrere Benutzer können gleichzeitig an biGENIUS-X-Projekten arbeiten mittels Feature-Branches. Änderungen am Code können mit Git-Versionierung nachverfolgt werden. Dies fördert die bereichsübergreifende Zusammenarbeit, beschleunigt die Projektabwicklung und verbessert die Datenqualität und -nutzung in Ihrer gesamten Organisation.
Machen Sie Ihre Daten zukunftsfähig –
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Beschleunigen und automatisieren Sie Ihren analytischen Datenworkflow mithilfe der vielseitigen Features von biGENIUS-X.
Umfassende technologische Unterstützung
biGENIUS-X unterstützt bewährte Zieltechnologien, die jeweiligen Datenquellen und andere Tools und Plattformen Ihrer Datensysteme.
