Data Lakehouse Strategie bewerten und eine zukunftsfähige Datenarchitektur entwickeln
Das Workbook unterstützt Unternehmen dabei, moderne Datenarchitekturen realistisch einzuordnen. Im Fokus stehen die Rolle des Lakehouse-Ansatzes, die Abgrenzung zu klassischen Data Warehouses sowie die Frage, wann Plattformen wie Snowflake oder Databricks sinnvoll sind.
Warum klassische Datenarchitekturen an Grenzen stoßen
Viele bestehende Data-Warehouse-Landschaften wurden für standardisierte Reports und klar definierte Datenmodelle aufgebaut. Heute steigen jedoch die Anforderungen an Flexibilität, Skalierung und die Einbindung neuer Datenquellen deutlich.
Mehr Daten, mehr Dynamik
Datenquellen, Volumen und Anforderungen wachsen. Historisch gewachsene Architekturen geraten dabei schneller an organisatorische und technische Grenzen.
Echtzeit und Skalierung
Moderne Plattformen müssen schwankende Lasten, schnellere Aktualisierung und verschiedene Workloads deutlich flexibler unterstützen.
BI, KI und Data Science zusammenführen
Unternehmen benötigen Architekturen, die Reporting, explorative Analysen und KI-Anwendungsfälle nicht getrennt, sondern integriert unterstützen.
Neue Datenquellen sinnvoll integrieren
Strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Daten müssen heute deutlich einfacher und wirtschaftlicher eingebunden werden können.
Was ein Data Lakehouse in der Praxis verändert
Der Lakehouse-Ansatz verbindet die Stärken klassischer Data Warehouses mit der Flexibilität von Data Lakes. Entscheidend ist dabei nicht das Konzept allein, sondern wie Datenintegration, Modellierung und Nutzung zusammenspielen.
Data Warehouse getrennt vom Data Lake
- Strukturierte Daten im DWH, Rohdaten im Data Lake
- Mehrere Systeme und redundante Datenhaltung
- Aufwendige Datenpipelines und Transformationen
- BI und Data Science oft getrennte Welten
Data Lakehouse als integrierte Plattform
- Eine Plattform für strukturierte und unstrukturierte Daten
- Weniger Redundanz und vereinfachte Architektur
- Einheitliche Nutzung für BI, Analytics und KI
- Skalierbare Verarbeitung und flexible Workloads
In der Praxis geht es weniger um ein neues Buzzword, sondern um eine Architektur, die Datenintegration, Modellierung und Nutzung deutlich effizienter zusammenführt.
Wo ein Data Lakehouse konkret Mehrwert schafft
Besonders relevant ist der Lakehouse-Ansatz dort, wo Daten aus verschiedenen Quellen zusammengeführt, flexibel analysiert und für unterschiedliche Anwendungsfälle genutzt werden müssen.
Self-Service Analytics
Fachbereiche greifen schneller auf Daten zu, ohne auf starre Modelle oder lange Entwicklungszyklen angewiesen zu sein.
Datenintegration
Unterschiedliche Datenquellen lassen sich effizient zusammenführen, ohne komplexe und starre ETL-Prozesse.
Advanced Analytics und KI
Daten stehen sowohl für Reporting als auch für Machine Learning und KI-Anwendungen auf einer gemeinsamen Plattform zur Verfügung.
Flexible Skalierung
Rechenleistung und Speicher lassen sich dynamisch anpassen, ohne langfristige Infrastrukturplanung.
Data Lakehouse strukturiert bewerten
Das Workbook unterstützt Sie dabei, bestehende Datenarchitekturen einzuordnen, den Lakehouse-Ansatz realistisch zu bewerten und eine fundierte Entscheidungsgrundlage für die nächsten Schritte zu entwickeln.
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