Data Lake vs. Data Warehouse: Im digitalen Bereich sind Data Lakes und Data Warehouses zwei weit verbreitete Lösungen für die Speicherung von Daten.
Dennoch werden ihre Vorteile und Anwendungsfälle oft verwechselt. Es ist wichtig, sie zu unterscheiden, da sie unterschiedliche Ziele verfolgen und unterschiedliche Ressourcen und Fähigkeiten erfordern. Ein Data Lake kann für ein Unternehmen geeignet sein, während ein Data Warehouse für ein anderes besser geeignet ist.
In diesem Artikel erfährst du, wie du zwischen diesen beiden Begriffen unterscheiden kannst, was ihre Vorteile sind und worin sie sich auszeichnen. Auf diese Weise wird es dir leichter fallen, deine Wahl zu treffen.
Data Lake vs. Data Warehouse - Was ist ein Data Lake?
Ein Data Lake ist ein Speicherort, in dem große Mengen strukturierter, unstrukturierter oder halbstrukturierter Daten gespeichert werden können. In einem Data Lake können alle Arten von Daten in ihrem nativen Format gespeichert werden. Wie in einem echten See kommen die Daten aus verschiedenen Quellen in Echtzeit.
Diese Art von Plattform unterliegt keinen Beschränkungen in Bezug auf Dateigröße oder -kategorie. Sie ermöglicht eine hochleistungsfähige Datenanalyse und native Integration.
Es können verschiedene Arten der Datenanalyse durchgeführt werden, z. B. Big-Data-Verarbeitung, Echtzeitanalyse, Machine Learning oder die Erstellung von Dashboards und Datenvisualisierungen.
Innerhalb des Datensees erhält jedes Datenelement eine eindeutige Kennung. Jeder Datensatz ist mit einer Reihe von Metadaten verknüpft. Die Architektur ist im Gegensatz zu einem Data Warehouse nicht hierarchisch.
Was ist ein Data Warehouse?
Ein Data Warehouse ist eine Plattform zum Sammeln und Analysieren von Daten aus einer Vielzahl heterogener Quellen. Es nimmt eine zentrale Rolle in einem Business-Intelligence-System ein.
Die Plattform vereint verschiedene Technologien und Komponenten, um Daten zu nutzen. Sie ermöglicht die Speicherung großer Datenmengen, aber auch Abfragen und Analysen. Das Ziel ist es, Rohdaten in nützliche Informationen umzuwandeln und sie für die Nutzer verfügbar und zugänglich zu machen.
Ein Data Warehouse ist in der Regel von der operativen Datenbank eines Unternehmens getrennt. Es ermöglicht den Nutzern, sich auf historische und aktuelle Daten zu stützen, um bessere Entscheidungen zu treffen.
Data Lake vs. Data Warehouse - Was sind die Unterschiede ?
Auch wenn Data Lake und Data Warehouse ähnlich sind, weil sie Speicherlösungen sind, unterscheiden sie sich doch in vielerlei Hinsicht:
Data Lake vs. Data Warehouse: Die Anwendung
Zunächst einmal werden beide Lösungen in unterschiedlichen Bereichen eingesetzt. Man findet Data Lakes vor allem im Gesundheitswesen, im Bildungswesen, im Transportwesen und in der künstlichen Intelligenz.
In diesen Bereichen ist der Data Lake aufgrund seiner Fähigkeit, große Mengen an Daten, die aus verschiedenen Quellen stammen und unstrukturiert sind, zu speichern und zu analysieren, sehr nützlich.
Auf der Seite des Data Warehouse wird es viel im Finanzsektor, in der Luftfahrt oder im öffentlichen Sektor eingesetzt. In diesen Bereichen fallen täglich Tausende von Daten an, die über verschiedene Strukturen oder Architekturen verteilt sind, eine Speicherart, die für das Data Warehouse besser geeignet ist.
Die Entscheidungsfindung wird durch das Data Warehouse erleichtert, denn es ermöglicht eine effiziente Sortierung der Daten und macht sie besser nutzbar.
Diese Technologie wird insbesondere für Machine Learning genutzt, im Gegensatz zum Data Warehouse, das für Deep Learning optimaler ist.
Die Nutzung von Daten im Data Lake vs. Data Warehouse
In einem Data Warehouse werden Daten für einen bestimmten Zweck, ein Projekt oder das Training eines Modells gespeichert. Alle Daten sind wichtig und werden verwendet, um das Ergebnis des Projekts zu definieren.
Die in einem Data Lake gespeicherten Informationen sind nicht immer für einen bestimmten Zweck bestimmt. Sie können in naher Zukunft genutzt werden und bilden oft eine Folgedatenbank, die bei Bedarf zur Verfügung steht.
Zugriff auf gespeicherte Daten im Data Lake vs. Data Warehouse
Wenn du auf Daten in einem Data Lake zugreifen willst, ist es sehr einfach, die Daten zu extrahieren oder zu verändern. Die Data Scientists, die mit diesen Daten arbeiten, haben nur wenige Einschränkungen.
Data Warehouses hingegen sind komplexe Speicher, in denen nicht alle Änderungen erlaubt sind. Trotz effizienter Datenspeicherung und -verarbeitung erfordert die Veränderung von Daten sehr teure Ressourcen.
Die verwendeten Technologien
Man könnte meinen, dass sie, da es sich bei beiden Lösungen, Data Lake vs. Data Warehouse, um Speichereinheiten handelt, die gleiche Technologie verwenden, aber das stimmt nicht.
Um einen Data Lake aufzubauen und ihn zu verarbeiten, wenden sich Datenmanager hauptsächlich an die maßgeschneiderte Lösung Hadoop. Mit ihren Angeboten Kafka, Spark-Streaming und Storm ermöglicht sie es Data Scientists, die Daten zu verarbeiten, bevor sie in den Data Lake gelangen.
NoSQL und Cloud-Lösungen wie Google Cloud Platform oder Amazon Web Services stehen ebenfalls auf der Liste der Technologien, mit denen Data Lakes verwaltet werden können.
Die Verwaltung eines Data Warehouse kann mithilfe zahlreicher proprietärer oder Open-Source-Lösungen erfolgen: Ab Initio Software, Amazon Redshift, AnalytiX DS, CodeFutures. Diese Technologien basieren im Wesentlichen auf der Cloud und der Programmiersprache SQL.
Data Lake vs. Data Warehouse - Welche Lösung ist die beste?
Die Wahl zwischen einem Data Lake vs. Data Warehouse hängt von den spezifischen Bedürfnissen deines Unternehmens ab. Wenn dein Unternehmen vielfältige, unstrukturierte und sich ständig ändernde Daten erforschen möchte, könnte ein Data Lake die beste Option sein.
Wenn deine Priorität hingegen darin besteht, schnelle und genaue Analysen aus strukturierten Daten zu erhalten, wäre ein Data Warehouse besser geeignet.
In der Realität verfolgen viele Unternehmen einen hybriden Ansatz und setzen sowohl Data Lakes als auch Data Warehouses ein, um die Vorteile beider Lösungen zu nutzen. Ein weiterer Trend, der sich in den letzten Jahren herauskristallisiert hat, ist der Einsatz von Data Lakehouse, der darauf abzielt, den Data Lake mit den Datenverwaltungsfähigkeiten eines Data Warehouse zu kombinieren.
Du kennst nun den Unterschied zwischen einem Data Lake und einem Data Warehouse und kannst auch entscheiden, welches am besten für dein Datenprojekt geeignet ist. Wenn dir dieser Artikel gefallen hat und du eine Karriere in der Datenwissenschaft anstrebst, dann schau dir unsere Kurse auf DataScientest an.
