Was versteht man unter einem Data Lakehouse?
Ein Data Lakehouse ist eine moderne Datenarchitektur, die die Skalierbarkeit eines Data Lakes mit der Struktur eines Data Warehouses verbindet, um Analytik, Governance und KI im Maßstab zu unterstützen.
Key Takeways
- Ein Data Lakehouse vereinheitlicht Data Lakes und Data Warehouses, reduziert Architekturkomplexität und ermöglicht zugleich skalierbare Analytik-, Governance- und KI-Use-Cases.
- Data-Lakehouse-Architekturen senken Daten-Duplikation und Infrastrukturkosten, indem sie mehrere Workloads auf einer gemeinsamen Datenplattform unterstützen.
- Ein Data Lakehouse ermöglicht Analytik auf strukturierten und unstrukturierten Daten, ohne Performance, Verlässlichkeit oder Data Governance zu opfern.
- Erfolgreiche Data-Lakehouse-Adoption erfordert starke Governance, Metadatenmanagement sowie Alignment zwischen Business, IT und Data-Teams.
Was ist ein Data Lakehouse und warum wurde es entwickelt?
Ein Data Lakehouse ist eine Datenarchitektur, die kostengünstige, flexible Speicherung eines Data Lakes mit Performance, Verlässlichkeit und Governance-Funktionen eines Data Warehouses kombiniert. Sie wurde entwickelt, um Grenzen traditioneller Architekturen zu adressieren, in denen Organisationen separate Systeme für Rohdatenspeicherung und Analytik betreiben. Diese Trennung erhöhte Kosten, Komplexität und Daten-Duplikation. Eine integrierte Datenplattform soll den Data Stack vereinfachen.
Historisch ermöglichten Data Lakes skalierbare Speicherung großer Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten, ihnen fehlten jedoch starke Governance und Performance Controls. Data Warehouses boten strukturierte Analytik, waren jedoch teuer und weniger flexibel. Das Data Lakehouse entstand, um diese Lücke zu schließen, indem warehouse-ähnliche Fähigkeiten direkt auf Lake-Storage gebracht werden.
Für große Organisationen ist dieser Shift strategisch. Eine integrierte Datenplattform reduziert den Bedarf, Daten zwischen Systemen zu bewegen und zu kopieren. Das verbessert Datenkonsistenz und senkt operativen Overhead. Gleichzeitig beschleunigt es Analytik, weil Latenz zwischen Ingestion und Nutzung sinkt.
Das Data-Lakehouse-Modell reflektiert die Konvergenz von Analytics, KI und Data Engineering. Moderne Use Cases benötigen eine Plattform, die Reporting, Advanced Analytics und Machine Learning unterstützt. Das Data Lakehouse wurde speziell entwickelt, um diesen Anforderungen gerecht zu werden.
Wie funktioniert eine Data-Lakehouse-Architektur?
Eine Data-Lakehouse-Architektur basiert auf offenem, kostengünstigem Storage, kombiniert mit einer transaktionalen Metadaten-Schicht. Daten werden in Cloud Object Storage gespeichert – ähnlich wie in einem Data Lake – jedoch mit Technologien verwaltet, die Schema, Verlässlichkeit und Konsistenz erzwingen. Dadurch lassen sich Daten effizient abfragen, ohne Flexibilität zu verlieren.
Die transaktionale Metadaten-Schicht ist die Kerninnovation eines Data Lakehouse. Sie ermöglicht ACID-Transaktionen, Schema Enforcement, Versionierung und Time Travel. Diese Fähigkeiten waren traditionell Data Warehouses vorbehalten und werden nun direkt auf Lake-Storage angewandt.
Im Data Lakehouse sind Compute und Storage entkoppelt. Organisationen können Rechenleistung unabhängig vom Storage skalieren und so Kosten und Performance optimieren. Mehrere Workloads wie BI-Reporting, Data Science und KI können parallel auf denselben Daten laufen.
Diese Architektur ermöglicht es, auf einer einzigen Datenplattform zu standardisieren und zugleich vielfältige Analytics- und operative Anforderungen zu unterstützen.
| Data-Lakehouse-Komponente | Beschreibung | Business Value |
|---|---|---|
| Cloud Object Storage | Skalierbarer, kostengünstiger Datenspeicher | Kosteneffiziente Basis für das Data Lakehouse |
| Transaktionale Metadaten-Schicht | Steuert Schema, Versionen und Konsistenz | Verlässliche Analytik mit einem Data Lakehouse |
| Entkoppeltes Compute | Unabhängige Skalierung von Rechenressourcen | Performance-Flexibilität im Data Lakehouse |
Was sind die wichtigsten Vorteile eines Data Lakehouse für Unternehmen?
Der wichtigste Vorteil eines Data Lakehouse ist architektonische Vereinfachung. Statt getrennte Data Lakes, Data Warehouses und Analytics-Kopien zu betreiben, arbeiten Organisationen auf einer einzigen Datenplattform. Das reduziert Integrationskomplexität und senkt den Total Cost of Ownership.
Ein Data Lakehouse verbessert zudem Datenkonsistenz und Vertrauen. Weil Teams auf dieselben zugrunde liegenden Daten zugreifen, sinkt das Risiko widersprüchlicher Kennzahlen oder veralteter Kopien. Governance-Policies und Data-Quality-Regeln lassen sich zentral anwenden.
Workload-Flexibilität ist ein weiterer großer Vorteil. Ein Data Lakehouse unterstützt BI-Reporting, Advanced Analytics, Streaming-Workloads und Machine Learning auf denselben Daten. Das eliminiert unnötige Datenbewegung und beschleunigt Insights.
In Summe ermöglicht das Data Lakehouse schnellere Analytics-Delivery und stärkeres Alignment zwischen Data-, Analytics- und Business-Teams.
- Weniger Daten-Duplikation und geringere Kosten durch eine einzige Data-Lakehouse-Architektur
- Schnellere Analytics und KI durch minimierte Datenbewegung zwischen Plattformen
- Verbesserte Governance und Konsistenz durch zentrale Data-Lakehouse-Controls
Welche Herausforderungen sollten Organisationen bei der Einführung eines Data Lakehouse berücksichtigen?
Eine Herausforderung bei der Einführung eines Data Lakehouse ist die Governance-Reife. Zwar ermöglicht die Architektur Governance, Organisationen müssen dennoch Ownership, Standards und Controls definieren. Ohne diese kann ein Data Lakehouse zu einem ungemanagten Data Lake degradieren.
Auch Skills und Operating-Model-Änderungen sind herausfordernd. Data-Teams müssen sich auf neue Tools, Query Engines und Cost-Management-Praktiken einstellen. Viele Organisationen unterschätzen den Aufwand, diese Fähigkeiten aufzubauen.
Performance Management ist ein weiterer Aspekt. Mehrere Workloads teilen sich Daten und Infrastruktur. Ohne Workload-Isolation und Monitoring kann es zu Performance-Varianz kommen.
Diese Herausforderungen zeigen, wie wichtig starkes Platform Management neben der Data-Lakehouse-Adoption ist.
| Data-Lakehouse-Herausforderung | Ursache | Business Impact |
|---|---|---|
| Governance-Lücken | Unklare Ownership und Standards | Geringes Vertrauen in Data-Lakehouse-Outputs |
| Skill-Engpässe | Begrenzte Erfahrung mit Lakehouse-Tools | Langsame Data-Lakehouse-Adoption |
| Kostentransparenz | Schwaches Workload-Monitoring | Unerwartete Data-Lakehouse-Kosten |
Wie unterstützt ein Data Lakehouse Analytik, KI und zukünftige Skalierung?
Ein Data Lakehouse ist darauf ausgelegt, moderne Analytik und KI im Maßstab zu unterstützen. Durch die Speicherung aller Daten auf einer Plattform können Organisationen Modelle auf größeren und diverseren Datensätzen trainieren. Das verbessert Modellgenauigkeit und Business-Relevanz. Data Scientists und Analysten arbeiten auf derselben vertrauenswürdigen Datenbasis.
Für Analytik ermöglicht ein Data Lakehouse Near-Real-Time-Insights. Daten können ingestiert, transformiert und abgefragt werden, ohne sie zwischen Systemen zu bewegen. Das reduziert Latenz und beschleunigt Entscheidungsfindung. Executive Dashboards und Operational Analytics profitieren direkt von dieser Architektur.
Integrierte Datenplattform unterstützt zudem Skalierbarkeit und Future Readiness. Mit wachsenden Datenvolumen und neuen Use Cases können Storage und Compute unabhängig skaliert werden. Neue Tools und Engines lassen sich ergänzen, ohne die gesamte Architektur neu zu designen. Diese Flexibilität schützt langfristige Investitionen.
Am Ende ermöglicht das Data Lakehouse, Daten als geteiltes Enterprise Asset zu behandeln. Es unterstützt Governance, Analytik und KI in einem kohärenten Modell. Für große Unternehmen ist das Data Lakehouse damit eine strategische Grundlage für digitale Transformation.
