Was ist ein Lake House?

In den letzten Jahren hat sich das Konzept eines „Lake House“ als eine neue Art der Datenorganisation in der Cloud herauskristallisiert. Es kombiniert die Vorteile von Data Lakes und Data Warehouses und bietet eine flexiblere, skalierbare und kostengünstige Lösung für die Verwaltung und Analyse großer Datenmengen. 

Eine Lake-House-Architektur baut auf einem Data Lake auf, der als zentraler Speicher für Rohdaten in ihrem nativen Format dient. Ein Lake House fügt den Daten eine Ebene der Organisation, Struktur und Governance hinzu und macht sie für die Analyse leichter zugänglich und verständlich. Es ist eine Synthese aus einem Data Warehouse und einem Data Lake.

Die wichtigsten Merkmale eines Lake Houses

Im Gegensatz zu herkömmlichen Data Warehouses trennt ein Lake House die Speicher- und Rechenebenen, so dass sie unabhängig voneinander skaliert werden können. Das bedeutet, dass die Daten kosteneffizient gespeichert werden können, während die Rechenressourcen je nach Bedarf für die Durchführung von Analysen auf- oder abwärts skaliert werden können.

Es erzwingt die Anwendung von Schemata auf Daten, wenn diese eingelesen werden, wodurch die Konsistenz gewährleistet und die Datenqualität verbessert wird. Dadurch können die Daten von den Benutzern leichter verstanden und analysiert werden.

Es bietet robuste Data-Governance-Funktionen, die es Unternehmen ermöglichen, den Zugriff auf Daten zu verwalten, die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten und die Datenqualität zu erhalten.

Die Benutzer können die Daten analysieren, während sie generiert werden – ein Lake House kann Daten in Echtzeit verarbeiten. Dies ermöglicht schnellere Einblicke und eine zeitnahe Entscheidungsfindung.

Eines der wichtigsten Merkmale eines Lake Houses: Es kann in andere Cloud-Dienste integriert werden. Dabei handelt es sich z. B. um Tools für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um erweiterte Analysefunktionen bereitzustellen.

Welche Vorteile bringt es mit sich?

Dadurch dass Speicher- und Rechenressourcen voneinander getrennt werden, ist der Betrieb eines Lake House in der Regel kostengünstiger als der eines herkömmlichen Data Warehouse. Es kann skaliert werden, um große Datenmengen und Analyse-Workloads zu verarbeiten, ohne dass teure Hardware-Upgrades erforderlich sind.

Der wesentliche Vorteil besteht in der Verringerung von Systemen, getrennter Datenhaltung und der Zusammenführung von Mitarbeitern der beiden Technologien. In den meisten Unternehmen besteht bereits ein Datawarehouse mit umfassenden Datenbestand. Häufig werden die Daten in das Data Warehouse repliziert, da sie eine einfache und gesicherte Quelle von Daten sind (häufig single source of truth). Darüber hinaus besteht eine Dokumentation, und die Mitarbeiter kennen nicht nur die Daten, sondern auch die Prozesse und Ansprechpartner. 

Innerhalb der Lake-House-Architektur können sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten verarbeitet werden. Das macht es zu einer flexibleren Lösung für die Verwaltung und Analyse verschiedener Datentypen. Das Lake House erzwingt Datenschemata, verbessert die Datenqualität und erleichtert den Benutzern das Verständnis und die Analyse von Daten.

Ein Lake House kann Daten in Echtzeit verarbeiten und ermöglicht so schnellere Einblicke und zeitnahe Entscheidungen.

Risiken der Lake-House-Architektur

Die Einrichtung und Verwaltung einer Lake-House-Architektur kann komplexer sein als die eines herkömmlichen Data Warehouse. Daher bestehen neben den zahlreichen Vorteilen auch einige Risiken.

Data Governance ist von entscheidender Bedeutung, da die Daten in ihrem ursprünglichen Format gespeichert werden und eine Vielzahl von Benutzern darauf zugreifen kann. Ohne eine angemessene Data Governance besteht das Risiko von Dateninkonsistenzen und Datenschutzverletzungen.

Wie bei jeder Cloud-basierten Lösung, so ist auch bei einer Lake-House-Architektur die Sicherheit ein Thema. Unternehmen müssen sicherstellen, dass die Daten ordnungsgemäß gesichert sind und der Zugang auf autorisierte Benutzer beschränkt ist. 

Eines der Hauptprobleme besteht in der Auswahl der Produkte, der IT-Architektur, der Migration und dem Change-Management. Denn das Data Warehouse ist bereits etabliert und viele Mitarbeiter sind darauf angewiesen. Eine Veränderung der Architektur und Software muss gut geplant und umgesetzt werden. Sonst besteht die Gefahr von großen Problemen, die sich auf das ganze Unternehmen auswirken können.

Petermann Brandt verfügt über umfangreiche Erfahrungen mit Data Lakes, Datawarehouse und Data Governance. Wir unterstützen Sie bei der sicheren, schnellen und kostengünstigen Einführung eines Lake Houses, um die unschlagbaren Vorteile möglichst schnell in Geschäftserfolge umzusetzen. 

Flexible und kostengünstige Lösung

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass eine Lake-House-Architektur eine flexiblere, skalierbare und kostengünstige Lösung für die Verwaltung und Analyse großer Datenmengen darstellt. Unternehmen müssen jedoch die Risiken sorgfältig abwägen. Sie sollten angemessene Maßnahmen zur Datenverwaltung und -sicherheit ergreifen, um den Erfolg ihrer Lake-House-Architektur zu gewährleisten.

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