Ein Lakehouse ist ein Hybrid-Datenmanagement-Paradigma, das die besten Eigenschaften von Data Lakes und Data Warehouses vereint. Es soll die Fähigkeit von Data Lakes, große Mengen an rohen und heterogenen Daten zu speichern, mit den leistungsstarken Analysefunktionen von Data Warehouses kombinieren.

Hintergrund: Data Lakes und Data Warehouses

Folgendes sind die beiden Hauptkomponenten, aus denen das Lakehouse entstanden ist:

• Data Lakes: Ein Data Lake ist ein zentrales Repository, das Daten in ihrem rohen, nativen Format speichern kann, oft in großem Maßstab. Dies können strukturierte, semi-strukturierte oder unstrukturierte Daten sein.
• Data Warehouses: Ein Data Warehouse ist ein System, das speziell für komplexe Abfragen und Analysen optimiert ist. Daten werden hier strukturiert, indiziert und oft in Spaltenformat gespeichert, um Abfragen zu beschleunigen.

Merkmale eines Lakehouse:

• Einheitliche Speicherung: Ein Lakehouse verwendet oft ein einheitliches Speicherformat wie Delta Lake oder Apache Iceberg, das sowohl für umfangreiche Analysen als auch für das Speichern von Rohdaten geeignet ist.
• Transaktionale Konsistenz: Es unterstützt ACID-Transaktionen, eine Schlüsselfunktion, die in traditionellen Data Warehouses verfügbar ist.
• Skalierbarkeit: Wie Data Lakes kann es horizontal skaliert werden, um große Datenmengen zu speichern und zu verarbeiten.
• Unterstützung für vielfältige Datenanalyse-Tools: Es kann von traditionellen BI-Tools bis zu fortschrittlichen Maschinenlern- und Data-Science-Plattformen reichen.
• Governance und Datenqualität: Ein Lakehouse bietet verbesserte Daten-Governance-Funktionen, um die Qualität, Sicherheit und den Datenschutz zu gewährleisten.

Vorteile eines Lakehouse:

• Flexibilität: Unternehmen können rohe und verarbeitete Daten an einem zentralen Ort speichern.
• Kosteneffizienz: Durch die Konsolidierung von Data Lake und Data Warehouse können Unternehmen Kosten sparen, die durch die Verwaltung und Integration mehrerer Systeme entstehen.
• Performance: Optimierungen ermöglichen schnelle Abfragen, selbst auf riesigen Datenmengen.

Fazit:

Das Lakehouse-Paradigma repräsentiert einen neuen Ansatz im Datenmanagement, der versucht, die Lücken zwischen Data Lakes und Data Warehouses zu schließen. Durch die Kombination der besten Eigenschaften beider Systeme bietet es Unternehmen eine flexiblere, leistungsfähigere und kosteneffiziente Plattform für ihre Datenanforderungen. Es bleibt jedoch abzuwarten, wie sich dieses Konzept in der Praxis bewährt und wie es sich im Laufe der Zeit weiterentwickelt.