Data Lake vs. Data Warehouse: Unterschiede, Einsatz & Hybridlösungen
Wann brauchen Sie ein Data Warehouse, wann einen Data Lake – und wann ist ein Data Lakehouse die richtige Antwort?
Der fundamentale Unterschied
| Kriterium | Data Warehouse | Data Lake |
|---|---|---|
| Datenformat | Strukturiert (Tabellen) | Roh (alle Formate) |
| Schema | Schema-on-Write (vorher definiert) | Schema-on-Read (beim Lesen) |
| Nutzer | Business-Analysten, Controller | Data Scientists, Data Engineers |
| Abfragesprache | SQL | SQL, Python, Spark |
| Kosten (Speicher) | Höher (optimiert) | Niedriger (Objektspeicher) |
| Performance | Schnell (für BI-Queries) | Variabel (je nach Engine) |
| Governance | Stark (eingebaute Kontrollen) | Muss aufgebaut werden |
Data Lakehouse: Das Beste beider Welten
Architektur
Offenes Datenformat (Parquet/Delta) auf günstigem Objektspeicher + SQL-Engine für schnelle Abfragen + Governance-Layer für Zugriffssteuerung.
Technologien
Databricks (Delta Lake), Apache Iceberg, Apache Hudi, Microsoft Fabric, Google BigLake. Der Trend seit 2023.
Vorteile
Eine Plattform für BI und Data Science, niedrige Speicherkosten, ACID-Transaktionen, Zeitreisen (Time Travel), Schema-Evolution.
Wann was einsetzen?
Data Warehouse wählen, wenn…
… Sie primär strukturierte Daten analysieren, BI-Dashboards und Reports der Hauptzweck sind, SQL-basierte Analysten die Nutzer sind und schnelle Abfragen kritisch sind.
Data Lake wählen, wenn…
… Sie große Mengen unstrukturierter Daten (Logs, Bilder, IoT) speichern müssen, Data Science und ML die Primärnutzung sind und Kosten wichtiger als Abfragegeschwindigkeit sind.
Data Lakehouse wählen, wenn…
… Sie beides brauchen (BI + Data Science), kein separates DWH und Lake pflegen möchten und Ihre Organisation Cloud-first denkt. Die Zukunft für die meisten Unternehmen.
Empfehlung für den Mittelstand
Für die meisten mittelständischen Unternehmen, die mit BI starten, ist der pragmatischste Weg:
- Phase 1: Cloud Data Warehouse (Azure SQL, BigQuery, Snowflake) als zentrale Datenbasis
- Phase 2: Bei Bedarf Data Lake ergänzen (für Archivierung und ML)
- Phase 3: Langfristig auf Lakehouse-Architektur konsolidieren
? Dieser Artikel ist Teil unseres Technologie-Guides: BI-Technologie Grundlagen →
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