Data Lakehouse: Die nächste Generation der Datenverarbeitung

Daten sind die Grundlage nahezu aller geschäftlichen Entscheidungen. Je schneller und präziser Unternehmen ihre Daten analysieren können, desto fundierter sind ihre strategischen und operativen Entscheidungen. Die Herausforderung: Unternehmen werden von einer Flut strukturierter und unstrukturierter Daten überschwemmt. Künstliche Intelligenz kann diese Datenmengen in Echtzeit verarbeiten und automatisch Handlungsempfehlungen ableiten. Doch dafür braucht es die richtige Datenbasis.

Um die Flut zu bewältigen und KI-gestützte Entscheidungen zu ermöglichen, haben sich in den letzten Jahren zwei unterschiedliche Ansätze verbreitet: Data Warehouses und Data Lakes. Beide Architekturen haben spezifische Vor- und Nachteile. Data Warehouses sind eine zentrale Anlaufstelle für strukturierte Daten. Sie sind so konzipiert, dass sie möglichst einfache und schnelle Abfragen ermöglichen. Doch die Begrenzung auf strukturierte Daten verringert die Flexibilität und schwach oder gar nicht strukturierte Daten können nur schwer verarbeitet werden.

Für sie gibt es Data Lakes. Diese Speicherarchitektur ist deutlich flexibler und kann eine Vielzahl von Daten in Rohform verarbeiten. Das ist besonders interessant für Data Scientists und Entwickler. Die Verarbeitung großer Mengen unstrukturierter Daten ist insbesondere für die künstliche Intelligenz und das maschinelle Lernen von entscheidender Bedeutung. Die Verwaltung dieser Daten ist jedoch aufwendiger als in einem Data Warehouse.

Die Kombination beider Speicherarchitekturen

Die meisten Unternehmen haben beide Datenarten und verwenden daher häufig beide Speicherarchitekturen. Die Folge sind erhöhte Kosten durch zwei unterschiedliche Speicher-Infrastrukturen. So müssen viele Daten in beide Systeme kopiert werden, um alle Anforderungen an die Datenverarbeitung zu erfüllen. Diese Doppelstruktur ist aufwendig und kann zu Inkonsistenzen in den Daten führen. Darunter leiden datenbasierte Geschäftsentscheidungen.

Ein Data Lakehouse ist eine innovative Lösung, die Vorteile beider Speicherarchitekturen kombiniert. Unternehmen erhalten damit die Flexibilität und Kosteneffizienz eines Data Lakes, verfügen aber gleichzeitig über die systematischen Abfragefunktionen eines Data Warehouses. Alle Daten in einem Data Lakehouse werden unstrukturiert gespeichert. Die Transformation in eine Datenstruktur geschieht erst dann, wenn das Data Lakehouse abgefragt wird. Dieser Ansatz wird häufig auch als „Scheme on Read“ bezeichnet.

Ein weiteres zentrales Merkmal eines Data Lakehouse: Es erlaubt die Speicherung und Verarbeitung von ganz unterschiedlichen Datentypen. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, die Daten zu duplizieren und auf verschiedene Systeme zu verteilen. Letztlich sinken damit die Betriebskosten für die Speicherarchitektur. Durch die Nutzung von modernen Cloudtechnologien wird ein Data Lakehouse zudem nahezu unbegrenzt skalierbar: Auch besonders große Datenmengen werden effizient verwaltet. Hinzu kommt die Möglichkeit zur Echtzeit-Datenverarbeitung mit KI und Machine Learning, um Systemmetriken, Anwendungslogs und Traces kontextbasiert und in großem Umfang zu kombinieren.

Der Weg zum Data Lakehouse

Die Implementierung eines Data Lakehouses erfordert eine sorgfältige Planung, um die Daten effizient nutzen zu können. Im ersten Schritt müssen Unternehmen alle vorhandenen Datenquellen analysieren und daraus eine Migrationsstrategie entwickeln. Wichtig dabei: Die Daten sollten in ihrer Rohform gespeichert werden, um die Flexibilität der Architektur nutzen zu können. Es müssen Mechanismen implementiert werden, um die Daten bei Bedarf für spezifische Anwendungsfälle zu transformieren.

Eine wichtige Voraussetzung für ein effizientes Data Lakehouse ist eine hohe Datenqualität. Dies ist bei Rohdaten eine Herausforderung. Ein Unternehmen muss sicherstellen, dass nur qualitativ hochwertige Daten für Analysen verwendet werden. Dazu sind Richtlinien zur Datenbereinigung und -validierung sowie ein zentrales Data Governance Framework sinnvoll, das den Zugriff und die Nutzung der Daten regelt. Vereinfacht ausgedrückt: Im Data Lakehouse sollten nur qualitativ hochwertige und aussagekräftige Daten gespeichert werden.

Eine zweite Hürde bei der Einführung eines Data Lakehouse ist die Möglichkeit zur Echtzeit-Datenverarbeitung. Unternehmen benötigen technische Ansätze zur massiv parallelen Verarbeitung, um große Datensätze in Echtzeit zu analysieren. Entscheidend ist dabei die kontextbezogene Verknüpfung von Systemmetriken, Anwendungslogs und Traces. Diese Kontextualisierung ermöglicht es etwa, Performance-Probleme präzise zu lokalisieren und automatisch zu beheben - noch bevor Nutzer sie bemerken. Dies ist besonders im E-Commerce oder Kundenservice geschäftskritisch.

Anwendungsbereiche und Vorteile

Ein Data Lakehouse bietet Unternehmen ausreichend Flexibilität und Analysefähigkeiten für viele Anwendungsgebiete, zum Beispiel:

• Observability und IT-Sicherheit: Ein Data Lakehouse kann große Mengen an Observability-Daten in Rohform speichern und analysieren. Dadurch ist es einfacher, die Ursachen von IT-Problemen zu identifizieren und diese automatisch zu beheben.
• Multi-Cloud-Management: In Multi-Cloud-Umgebungen hilft ein Data Lakehouse, Daten aus verschiedenen Cloud-Quellen an einem zentralen Ort zu analysieren und eine optimierte Ressourcenverwaltung zu ermöglichen.
• Anomalieerkennung und Ursachenanalyse: Data Lakehouses erlauben durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning eine rasche Erkennung von Anomalien in Maschinen- oder Prozessdaten und eine Analyse ihrer Ursachen.
• Customer Experience personalisieren: Durch Echtzeit-Datenanalyse von heterogenen, unstrukturierten Kundendaten lassen sich Präferenzen schneller erkennen und das Kundenverhalten analysieren.
• Entscheidungen und Automatisierung: Ein Vorteil von Data Lakehouses ist die Möglichkeit, Daten ad hoc und ohne Strukturierung abzufragen. Damit lassen sich Geschäftsprozesse automatisieren, um schnell auf Geschäftsereignisse reagieren.

Diese Anwendungsbereiche zeigen, dass ein Data Lakehouse eine zukunftsweisende Architektur für die Datenverwaltung ist. Mit der rasanten Entwicklung von KI und der steigenden Bedeutung von Echtzeit-Analysen werden sie für viele Unternehmen zum strategischen Fundament ihrer Digitalisierung. Die Architektur ermöglicht nicht nur Kosteneinsparungen durch konsolidierte Infrastrukturen, sondern schafft vor allem die technische Basis für KI-gestützte Automatisierung und vorausschauende Analysen. Entscheidend für den erfolgreichen Einsatz bleiben jedoch eine durchdachte Datenstrategie und ein robustes Data Governance Framework. Unternehmen, die diese Herausforderungen meistern, verschaffen sich einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil durch schnellere und präzisere Entscheidungen.

Bild von DC Studio auf Freepik