Ist dir der Begriff Data Lakehouse schonmal zu Ohren gekommen? Falls nicht, kann ich dich hier direkt beruhigen, er hat nichts mit dem Lied „Haus am See“ von Peter Fox zu tun. Stattdessen handelt es sich bei einem Data Lakehouse um einen neuen Ansatz zum Datenmanagement. Wichtig ist er vor allem für Unternehmen, die Lösungen suchen, um die wachsende Komplexität der Datenverarbeitung zu reduzieren und gleichzeitig fortschrittliche Analyse-Funktionen zu nutzen, ohne an bestehenden Datensilos zu scheitern.
Aber lass es mich ein wenig anders erklären: Versetze dich zurück in deine Kindheit und stelle dir dein Kinderzimmer vor. Hier möchtest du all deine Spielzeuge aufbewahren. Ein Data Lakehouse ist wie dieses Zimmer, nur dass es statt Spielzeuge Informationen lagert. Ähnlich wie in einem Kinderzimmer unterschiedliche Arten von Spielzeugen gesammelt wurden – wie z.B. ein Fußball oder etwas von Lego – werden in einem Data Lakehouse unterschiedliche Arten von Informationen gespeichert. Hierbei kann es sich um Texte, Bilder, Zahlen und noch vieles mehr handeln.
Und was hat das jetzt mit einem See und einem Haus zu tun?
Fangen wir mit dem See an: Stell dir vor, in der Mitte deines Kinderzimmers würde es einen großen See geben. Dieser See ist wie ein Speicherplatz, in dem alle Informationen zusammenfließen können. Er nimmt also die Rolle eines Sammelpunktes ein. Es ist möglich, Dinge jederzeit in den See zu legen oder aus dem See herauszunehmen.
Und dann haben wir noch das „House“. Dies ist der Teil, der das Durcheinander ordentlich macht. Klar, wir hatten alle unsere Spielsachen wild im Zimmer verteilt, aber unsere Eltern wollten schon lieber, dass wir sie ordentlich aufräumen. Denk an Schränke, Schubladen und Etiketten, auf denen steht, was drin ist. Diese nehmen die Rolle des „House“ an. Dieses hilft nämlich dabei, die Informationen zu organisieren, damit man später leichter darauf zugreifen kann.
Zusammengefasst ist ein Data Lakehouse also wie ein großes Zimmer, in dem viele Arten von Informationen gesammelt werden. Es gibt einen Speicherplatz (der See), in dem die Informationen gesammelt werden, und es gibt Orte, an denen sie ordentlich organisiert werden (House). So können Mitarbeiter eines Unternehmens die Informationen leichter finden und verwenden, wenn sie sie brauchen.
Welche Vorteile haben Unternehmen durch das Data Lakehouse?
Statt Daten überall zu haben, können Unternehmen sie jetzt an einem Ort speichern. Das macht es für Mitarbeiter viel einfacher, Informationen zu finden und zu nutzen. Es gibt auch positive Auswirkungen auf die Entscheidungsfindung: Dadurch, dass alle Daten an einem Ort gespeichert sind, ist es viel schneller möglich, Entscheidungen anhand dieser Daten zu treffen.
Zudem gibt es positive Auswirkungen bezüglich der Skalierbarkeit sowie der Arbeit mit Analysen. Fangen wir mit der Skalierbarkeit an: Selbst, wenn ein Unternehmen wächst und es deutlich mehr Daten als zuvor produziert, kann das Data Lakehouse ohne Umstände erweitert werden. Es wächst mit dem Unternehmen mit. Bezüglich Analysen: Dank des Data Lakehouse können Daten leicht analysiert werden. Das bedeutet, dass du Trends erkennen und besser verstehen kannst, was in deinem Unternehmen passiert.
Das Beste aus zwei Welten
Das Data Lakehouse ist tatsächlich erst vor kurzem auf dem Tech-Markt erschienen. Zuvor gab es aber zwei ähnliche Ansätze: das Data Warehouse und den Data Lake. Das Besondere am Data Lakehouse ist, dass es die besten Eigenschaften der beiden vorherigen Ansätze miteinander verknüpft.
Fangen wir mit dem Data Lake an. Erinnerst du dich noch an unser Beispiel mit dem See im Zimmer? Auch hier gibt es wieder diesen See, in dem alle möglichen Informationen gespeichert werden. Das Problem ist, dass es nicht die nötigen Regale (Speicherorte) gibt, an denen die Daten ordentlich abgelegt werden können. Es ist also ein großes Durcheinander.
Auf der anderen Seite gibt es das Data Warehouse. Hier gibt es keinen See, dafür aber die verschiedenen Regale. Das Problem ist allerdings, dass die Regale nur für eine begrenzte Anzahl an Daten Platz bieten. Das Data Lakehouse bietet schlussendlich beides: Es gibt den See des Data Lake als Speicherort für die verschiedenen Daten und es gibt die Regale des Data Warehouse für die Ordnung.
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