Datenmanagementstrategie mit Data Warehouse und Data Lake

• Geht es Ihnen bei Ihren Datenanforderungen um unvoreingenommene Datenerhebung oder um geordnete Informationsbereitstellung?
• Beschränkt sich Ihr Analysebedarf auf einige wenige Power-User? Oder richtet er sich an eine große Gruppe, die das Geschäftspublikum umfasst?
• Ist es notwendig, die Abfragelogik zu steuern, um sicherzustellen, dass die Benutzer konsistente Ergebnisse erhalten?
• Werden Abfragen auf einer riesigen Datenmenge durchgeführt?

Technologische Unterschiede

Ein Data Lake nutzt eine flache Architektur, um große Mengen an Rohdaten im Originalformat zu speichern, bis sie benötigt werden. Es gibt keine festen Beschränkungen hinsichtlich der Konto- oder Dateigröße. Die verschiedenen Datenelemente in Data Lakes erhalten eindeutige Kennungen und werden mit erweiterten Metadaten-Tags versehen. Bei geschäftlichen Fragestellungen wird der Data Lake nach relevanten Daten abgefragt, und der kleinere Datensatz wird anschließend analysiert, um die Frage zu beantworten. Bis zur Datenabfrage ist das Schema nicht definiert. Im Gegensatz dazu speichert ein hierarchisches Data Warehouse Daten in Dateien oder Ordnern mit einem definierten Schema. Die Informationen in einem Data Warehouse werden vom jeweiligen Benutzer gespeichert, um das Management bei schnellen Entscheidungen zu unterstützen.

Unterschiede in der Verwendung

Data Lakes sind für Data Scientists nützlich, da sie Experimente mit riesigen Datensätzen ermöglichen. Die Nutzer von Data Lakes sind in der Regel diejenigen, die eine umfassende Datenanalyse durchführen möchten. Dies bedeutet jedoch nicht, dass sie auf die Nutzung von Data Warehouses verzichten. Das Data Warehouse dient als primäre Datenquelle, und Daten aus Data Lakes werden nur dann abgerufen, wenn Informationen benötigt werden, die über den Umfang des Data Warehouses hinausgehen. Da die Daten in einem Data Lake keine sinnvolle Struktur aufweisen, kann der Data Lake für die breitere Geschäftswelt unübersichtlich wirken.

Im Gegensatz dazu werden in einem Data Warehouse Kennzahlen und Dimensionen in konsistente, verwaltete und für eine stetig wachsende Nutzergruppe leicht zugängliche Komponenten integriert. 80 % der Data-Warehouse-Nutzer sind Fachanwender, die aufbereitete und systematische Daten benötigen. Mit den Abfragetools eines Data Warehouse, die Hierarchien nutzen, können Sie Ihre Daten detailliert analysieren und verschiedene Granularitätsebenen anzeigen.

Deshalb wird viel Zeit für die Bereinigung und Katalogisierung der Daten in einem Data Warehouse aufgewendet. Dies muss erfolgen, bevor die Daten von den Fachabteilungen für Berichte und Analysen genutzt werden können.

Ein Data Lake speichert alle Arten von Daten in ihrer Rohform und ist daher für jeden Benutzer leicht zugänglich. Benutzer können Daten auf neuartige Weise analysieren. Mehr Daten bedeuten mehr zu beantwortende Fragen. Dadurch ist er leicht anpassbar. Im Gegensatz dazu benötigt die Einrichtung eines Data Warehouse relativ viel Zeit. Während der Entwicklung wird viel Zeit in die Analyse der Datenquellen und deren Anpassung an die Bedürfnisse eines bestimmten Unternehmens investiert. Obwohl die meisten Data Warehouses auf maximale Anpassungsfähigkeit ausgelegt sind, beanspruchen sie in der Regel viel Zeit und Entwicklerressourcen.

Ein Data Lake ist eine kostengünstige Methode zur Datenspeicherung und -verwaltung. Er unterstützt die schnelle Exploration und Analyse, mit der Data-Science-Teams Variablen und Kennzahlen identifizieren. Mithilfe des Data Lakes können sie prädiktive und präskriptive Analysen erstellen, die für die verschiedenen Anwendungsfälle und wichtigen Geschäftsinitiativen des Unternehmens unerlässlich sind.

Beispielsweise hat sich der Data-Warehouse-Ansatz im Gesundheitswesen als unzureichend erwiesen, um hochwertige Analyseanwendungen zu generieren. In Patientenakten, klinischen Daten usw. fallen große Datenmengen an – strukturiert, semistrukturiert und unstrukturiert –, deren Auswertung in Echtzeit erfolgen muss. Data Lakes heben die Gesundheitsanalyse auf ein neues Niveau und unterstützen anspruchsvolle und komplexe Analyseanwendungen mit kürzeren Bearbeitungszeiten. Dadurch erzielen Unternehmen einen höheren Mehrwert und einen besseren ROI.

Als Data Lakes auf den Markt kamen, warfen viele Unternehmen ihre Daten einfach hinein. Dadurch verwandelten sie sich in unübersichtliche Datensümpfe, die kaum nutzbar, zu navigieren oder vertrauenswürdig waren. Obwohl die gespeicherten Daten nativ sind, bedarf es weiterhin einer Governance und einer besseren internen Organisation mit modernen Ingestionstechnologien, die alle Formen der Daten- und Metadatenintegration unterstützen.

Der Data Lake ist ein echter Gamechanger. Er spart der IT nicht nur erhebliche Kosten, sondern unterstützt auch anspruchsvolle Analyseanwendungen. Unternehmen profitieren dadurch von einem signifikanten Return on Investment. Das Data Warehouse hingegen ermöglicht eine strategischere Datennutzung. Organisationen betrachten Data Lakes typischerweise als Ergänzung zu ihrem bestehenden Data Warehouse.

Data Lakes werden sich weiterentwickeln und eine immer wichtigere Rolle in der Datenstrategie von Unternehmen spielen. Unternehmen benötigen eine effektive Datenmanagementarchitektur, die einen Data Lake umfasst. Dieser muss mit einem oder mehreren Data Warehouses kombiniert werden, die auf die funktionalen und abteilungsspezifischen Anforderungen zugeschnitten sind. Wenn Sie also das nächste Mal über ein Data Warehouse im Vergleich zu einem Data Lake nachdenken, überlegen Sie sich den Verwendungszweck und Ihre Ziele für die Datenmanagementarchitektur. Wir verstehen, wenn Sie noch überlegen, welche Lösung die richtige für Sie ist. Kontaktieren Sie uns einfach – wir helfen Ihnen gerne, die optimale Lösung für Ihre Bedürfnisse zu finden.