{"id":186294,"date":"2023-10-01T08:55:33","date_gmt":"2023-10-01T07:55:33","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=186294"},"modified":"2026-02-06T06:14:31","modified_gmt":"2026-02-06T05:14:31","slug":"data-lakehouse-was-ist-das-wozu-dient-es","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/data-lakehouse-was-ist-das-wozu-dient-es","title":{"rendered":"Data Lakehouse: Was ist das? Wozu dient es?"},"content":{"rendered":"

Um ihre Datenverwaltung und -analyse zu optimieren, setzen Unternehmen in der Regel zwei Data-Science-L\u00f6sungen ein, den Data Lake und das Data Warehouse. Diese beiden Technologien bieten zahlreiche M\u00f6glichkeiten zur Datenanalyse und -sicherung. Ein neues System bietet jedoch die M\u00f6glichkeit, die St\u00e4rken dieser beiden Methoden in einer einzigen Software, dem Data Lakehouse, zu verschmelzen.<\/strong><\/p>\t\t\n\t\t

In diesem Artikel erf\u00e4hrst du, welche Funktionen dieser neue Ansatz bietet und welche Vorteile es hat, ihn in dein Gesch\u00e4ft zu integrieren.<\/p>\t\t\n\t\t\t

Was ist ein Data Lakehouse?<\/h3>\t\t\n\t\t

Ein Data Lakehouse ist eine Datenarchitektur, die die traditionellen Schw\u00e4chen von Data Warehouses (Datenlager) und Data Lakes (Datenseen) beheben soll.<\/a> Im Gegensatz zu Data Warehouses,<\/a> die f\u00fcr gro\u00dfe strukturierte Abfragen optimiert sind, und Data Lakes, die f\u00fcr die Speicherung unstrukturierter Rohdaten konzipiert sind, verbindet das Data Lakehouse beide Ans\u00e4tze zu einer einheitlichen Plattform f\u00fcr die Datenspeicherung und -analyse. Mit ihm k\u00f6nnen Unternehmen ihre Daten leichter f\u00fcr Business Intelligence (BI)<\/a> oder Machine Learning (ML)<\/a> nutzen.<\/p>\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t

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Mehr \u00fcber Data Lakehouses<\/a><\/div><\/div>\n\n\t\t\t

Was sind die Unterschiede zwischen einem Data Lake und einem Data Warehouse?<\/h3>\t\t\n\t\t\t

Das Data Warehouse :<\/h4>\t\t\n\t\t

?Ein Data Warehouse funktioniert wie ein zentrales Verzeichnis. Die Informationen stammen aus einer oder mehreren Datenquellen, z. B. aus einem Transaktionssystem oder anderen relationalen Datenbanken. ?<\/p><\/blockquote>

Die Daten k\u00f6nnen strukturiert, halbstrukturiert oder unstrukturiert sein. Sobald sie in das Warehouse eingepflegt sind, werden sie verarbeitet und umgewandelt. Die Nutzer k\u00f6nnen dann mithilfe von Business-Intelligence-Tools,<\/a> SQL-Clients<\/a> oder Tabellenkalkulationen darauf zugreifen.<\/a><\/p>

Durch das Zusammenfassen von Informationen an einem Ort kann ein Unternehmen einen \u00dcberblick \u00fcber seine Kunden oder andere wichtige Elemente erhalten. Das Warehousing stellt sicher, dass alle Informationen durchgesehen werden.<\/p>

Dar\u00fcber hinaus erm\u00f6glicht das Data Warehouse das sogenannte Data Mining. Bei diesem Verfahren werden die Daten nach Trends und Mustern durchsucht und darauf aufgebaut, um den Umsatz und die Einnahmen des Unternehmens zu steigern.<\/p>\t\t\n\t\t\t

Der Data Lake:<\/h4>\t\t\n\t\t

?Ein Data Lake<\/strong> kann Daten aus verschiedenen Quellen wie Datenbanken, Webservern oder verbundenen Objekten mithilfe von Konnektoren integrieren. Sie k\u00f6nnen als Stapel oder in Echtzeit geladen werden.<\/p>

Der von einem Data Lake<\/strong> angebotene Speicher ist skalierbar und erm\u00f6glicht einen schnellen Zugriff f\u00fcr Data Mining.<\/a> Sobald die Daten gespeichert sind, k\u00f6nnen die Daten in eine strukturierte Form umgewandelt werden, um die Analyse zu erleichtern. Sie k\u00f6nnen mit Tags versehen werden, um ihnen Metadaten zuzuordnen.<\/p>

?Man kann dann SQL- oder NoSQL-Abfragen<\/a> oder sogar die Excel-Software verwenden, um die Daten zu analysieren. Sobald das Unternehmen eine Frage hat, kann eine Abfrage im Data Lake durchgef\u00fchrt werden, wobei nur eine Teilmenge der relevanten Daten analysiert wird.<\/p>

Der Data Lake erm\u00f6glicht auch die Verwaltung und Steuerung der Daten.<\/a><\/p>\t\t\n\t\t\t

Das Data Lakehouse:<\/h4>\t\t\n\t\t

Data Lakehouses<\/strong> basieren auf einem innovativen Design. Es verf\u00fcgt \u00fcber \u00e4hnliche Strukturen und Datenverwaltungsfunktionen wie ein Data Warehouse und wird direkt in einen kosteng\u00fcnstigen Data-Lake-Speicher implementiert.<\/p>

Durch diese Verschmelzung k\u00f6nnen die Teams die Daten auswerten, ohne auf mehrere Systeme zugreifen zu m\u00fcssen, was ihre Arbeit erheblich beschleunigt.<\/p>

?Ein weiterer Vorteil von Data Lakehouses ist, dass die Mitarbeiter immer die vollst\u00e4ndigsten und aktuellsten Daten f\u00fcr alle ihre Data Science-, Machine Learning- und Business Analytics-Projekte zur Verf\u00fcgung haben.<\/p>\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t

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Data Lakehouse Anwendung lernen<\/a><\/div><\/div>\n\n\t\t\t

Woraus besteht ein Data Lakehouse?<\/h3>\t\t\n\t\t

Ein Data Lakehouse<\/strong> besteht aus zwei Hauptschichten.<\/p>

Die Lakehouse-Schicht<\/strong> verwaltet die Speicherung der Daten im Data Lake, sodass die Verarbeitungsschicht die Daten im Speicher mithilfe verschiedener Tools direkt abfragen kann, ohne dass die Daten in ein Data Warehouse geladen<\/a> oder in ein propriet\u00e4res Format umgewandelt werden m\u00fcssen.<\/p>

Die Daten k\u00f6nnen dann von Business-Intelligence-Anwendungen<\/a> oder von Tools f\u00fcr k\u00fcnstliche Intelligenz und Machine Learning genutzt werden.<\/p>

Diese Architektur bietet die Kosteneffizienz eines Data Lake<\/strong>, indem sie es jeder Art von Verarbeitungsmaschine erm\u00f6glicht, diese Daten zu lesen. Organisationen haben dann die M\u00f6glichkeit, die aufbereiteten Daten zu analysieren. Auf diese Weise kann die Verarbeitung und Analyse mit besserer Leistung und zu geringeren Kosten erfolgen.<\/p>

Die Architektur erm\u00f6glicht es auch mehreren Parteien, gleichzeitig Daten im System zu lesen und zu schreiben, da sie Datenbanktransaktionen unterst\u00fctzt, die den ACID-Prinzipien (Atomarit\u00e4t, Konsistenz, Isolation und Nachhaltigkeit)<\/a> entsprechen:<\/p>