Die Bedeutung von Daten in modernen Unternehmen
Heutzutage sind Unternehmen stark auf Daten angewiesen. Sie suchen nach effizienten Methoden, um Daten aus unterschiedlichen Quellen zu gewinnen und zu analysieren. Ziel ist es, Umsätze und Gewinne zu steigern.
Doch wo lassen sich Daten aus verschiedenen Quellen am besten speichern und zusammenführen, um ihren maximalen Nutzen zu erzielen?
Data Lakes und Data Warehouses sind gängige Ansätze zur Verwaltung großer Datenmengen. Die Hauptunterschiede liegen in der Art und Weise, wie Organisationen diese Daten erfassen, speichern und schließlich nutzen. Im Folgenden werden die wichtigsten Aspekte näher erläutert.
Was ist ein Data Lake?
Ein Data Lake ist ein zentrales Speichersystem, in dem Daten aus diversen Quellen in ihrem ursprünglichen Format – ob strukturiert oder unstrukturiert – abgelegt werden. Es handelt sich um eine Art Rohdatenspeicher, dessen konkrete Verwendungszwecke noch nicht festgelegt sind. Unternehmen nutzen Data Lakes oft, um Daten zu sammeln, die potenziell für zukünftige Analysen wertvoll sein könnten.
Hauptmerkmale eines Data Lake sind:
- Die gespeicherten Daten sind vielfältig, inklusive nützlicher und weniger relevanter Informationen, was einen großen Speicherbedarf mit sich bringt.
- Sowohl Echtzeit- als auch Batch-Daten werden gespeichert. Dies umfasst beispielsweise Echtzeitdaten von IoT-Geräten, sozialen Medien oder Cloud-Anwendungen sowie Batch-Daten aus Datenbanken oder Datendateien.
- Ein Data Lake zeichnet sich durch eine flache Architektur aus.
- Die Verarbeitung der Daten erfolgt erst bei Bedarf für Analysen. Daher sind eine gute Verwaltung und Pflege des Data Lakes unerlässlich, um Datenansammlungen zu vermeiden.
Um schnell auf Daten in dieser riesigen und komplexen Umgebung zugreifen zu können, werden Metadaten-Tags und Identifikatoren eingesetzt.
Was ist ein Data Warehouse?
Ein Data Warehouse ist ein strukturierter Speicherort, der für Analysen aufbereitete Daten enthält. Strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten aus verschiedenen Quellen werden hier aufgenommen, integriert, bereinigt, sortiert und für den Einsatz vorbereitet.
Ein Data Warehouse beinhaltet große Mengen an historischen und aktuellen Daten. Diese werden in der Regel im Hinblick auf spezifische Geschäftsprobleme verarbeitet. Solche Informationen werden von Business Intelligence (BI)-Systemen für Analysen, Berichte und Einblicke genutzt.
Typische Komponenten eines Data Warehouse sind:
- Eine Datenbank (SQL oder NoSQL) zur Speicherung und Verwaltung der Daten.
- Tools zur Datentransformation und -analyse zur Aufbereitung der Daten.
- BI-Tools für Data Mining, statistische Analysen, Berichte und Visualisierungen.
Da Data Warehouses für bestimmte Zwecke konzipiert sind, stehen stets relevante Daten zur Verfügung. Sie unterstützen zudem zusätzliche Funktionen wie künstliche Intelligenz oder räumliche Analysen. Spezialisierte Data Warehouses für bestimmte Bereiche werden als Data Marts bezeichnet.
Hauptunterschiede zwischen Data Lakes und Data Warehouses
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass ein Data Lake Rohdaten ohne festgelegten Zweck enthält, während ein Data Warehouse für Analysen aufbereitete Daten in optimaler Form speichert.
Data Lake vs. Data Warehouse
Die Unterschiede zwischen Data Lakes und Data Warehouses lassen sich wie folgt darstellen:
| Merkmal | Data Lake | Data Warehouse |
| Daten | Rohdaten in beliebigen Formaten aus unterschiedlichen Quellen. | Daten aus mehreren Quellen, die für Analysen und Berichte extrahiert wurden. |
| Struktur | Flexibles Schema wird erst bei der Analyse erstellt (Schema-on-Read). | Vordefiniertes Schema beim Schreiben in das Warehouse (Schema-on-Write). |
| Daten hinzufügen | Neue Daten können problemlos hinzugefügt werden. | Erfordert Aufwand, da jede Änderung mehr Zeit benötigt und Daten erst aufbereitet werden müssen. |
| Wartung | Daten müssen regelmäßig aktualisiert und verwaltet werden. | Daten sind bereits optimiert, daher ist weniger Wartung nötig. |
| Größe | Umfasst riesige Mengen an Big Data (Petabytes). | Kann Betriebsdaten eines Unternehmens, analytische Daten oder Daten für spezifische Domänen enthalten. |
| Verwendung | Wird von Datenwissenschaftlern für Streaming-Analysen, künstliche Intelligenz und viele andere Anwendungsfälle genutzt. | Wird für operative Analysen (OLAP), Berichte und Visualisierungen verwendet. |
| Speicherzeit | Daten können langfristig gespeichert und archiviert werden. | Daten werden häufig gelöscht, um Platz für aktuelle Informationen zu schaffen. |
| Kosten | Speicherung ist kostengünstig. | Speicherung und Verarbeitung sind aufwendig und erfordern sorgfältige Planung. |
| Analyse | Datenwissenschaftler können anhand der Daten neue Lösungen entwickeln. | Der Umfang der Analysen ist auf bestimmte Geschäftsprobleme begrenzt. |
| Datenbanken | Relationale und nicht-relationale Datenbanken können zur Speicherung genutzt werden. | Verwendet typischerweise relationale Datenbanken, da die Daten strukturiert vorliegen müssen. |
Anwendungsfälle für Data Lakes und Data Warehouses
Obwohl Data Lakes durch ihre Skalierbarkeit und Flexibilität attraktiv erscheinen, kann ein Data Warehouse die richtige Wahl sein, wenn strukturierte Daten für spezifische Analysen benötigt werden.
Anwendungsfälle für Data Lakes sind:
#1. Lieferkette und Management
Die großen Datenmengen in Data Lakes unterstützen Vorhersageanalysen für Transport und Logistik. Unternehmen können ihre Abläufe planen, Lagerbewegungen in Echtzeit verfolgen und Kosten optimieren.
#2. Gesundheitswesen
Data Lakes enthalten historische und aktuelle Patienteninformationen. Dies ist hilfreich für die Forschung, das Erkennen von Mustern, die Entwicklung besserer Behandlungen, die Automatisierung der Diagnose und den Abruf aktueller Patientendaten.
#3. Streaming-Daten und IoT
Data Lakes können Streaming-Daten empfangen und an Analyse-Pipelines weiterleiten, um kontinuierliche Berichte zu erstellen und ungewöhnliche Aktivitäten zu erkennen. Die Echtzeitfähigkeit ist hierbei ein entscheidender Vorteil.
Anwendungsfälle für Data Warehouses sind:
#1. Finanzen
Finanzinformationen sind im Data Warehouse besser aufgehoben. Mitarbeiter können auf organisierte Daten in Form von Grafiken und Berichten zugreifen, um Finanzprozesse zu verwalten, Risiken zu analysieren und strategische Entscheidungen zu treffen.
#2. Marketing und Kundensegmentierung
Data Warehouses schaffen eine zentrale Quelle für verlässliche Kundendaten. Unternehmen können diese analysieren, um Kundenverhalten zu verstehen, personalisierte Angebote zu erstellen, Kunden zu segmentieren und mehr Leads zu generieren.
#3. Unternehmens-Dashboards und -Berichte
Viele Unternehmen nutzen CRM- und ERP-Data Warehouses, um Daten über externe und interne Kunden abzurufen. Die Daten sind stets relevant und können für Berichte und Visualisierungen genutzt werden.
#4. Migration von Daten aus Altsystemen
Dank der ETL-Funktionen können Altsystemdaten in Data Warehouses transformiert werden. Dies ermöglicht Analysen historischer Trends und unterstützt fundierte Geschäftsentscheidungen.
Beispiele für Data Lake-Tools
Einige führende Anbieter von Data Lake-Lösungen sind:
- Microsoft Azure – Ermöglicht die Speicherung und Analyse von Petabytes an Daten und unterstützt die Optimierung von Big-Data-Programmen.
- Google Cloud – Bietet kostengünstige Aufnahme, Speicherung und Analyse von Big Data und integriert Analysewerkzeuge wie Apache Spark und BigQuery.
- MongoDB Atlas – Ein vollständig verwalteter Data Lake, der eine kostengünstige Speicherung und leistungsfähige Abfragen ermöglicht.
- Amazon S3 – Bietet Werkzeuge zum Aufbau eines flexiblen und sicheren Data Lakes mit einer interaktiven Konsole zur Nutzerverwaltung.
Beispiele für Data Warehouse-Tools
Einige führende Anbieter von Data Warehouse-Lösungen sind:
- SAP – Ermöglicht den semantischen Zugriff auf Daten aus verschiedenen Quellen und fördert den sicheren Austausch von Erkenntnissen und Modellen.
- ClickData – Bietet ein intelligentes und integriertes Data Warehouse für Datenintegrität und einfache Berichterstellung.
- Amazon Redshift – Nutzt SQL zur Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen und bietet ein gutes Preis-Leistungs-Verhältnis.
- IBM Db2 Warehouse – Bietet interne, Cloud- und integrierte Data Warehousing-Lösungen mit Tools für maschinelles Lernen und KI.
- Oracle Cloud Datawarehouse – Verwendet eine In-Memory-Datenbank und bietet grafische Funktionen für eine schnelle und umfassende Datenanalyse.
Fazit
Data Lakes und Data Warehouses haben jeweils ihre Vorteile und idealen Anwendungsbereiche. Data Lakes sind skalierbarer und flexibler, während Data Warehouses strukturierte und zuverlässige Informationen liefern. Data Lakes sind eine relativ neue Entwicklung, während Data Warehouses ein etabliertes Konzept sind, das von vielen Organisationen zur effizienten Verwaltung von Daten genutzt wird.