Data Lakes vs. Data Warehouses: Kennen Sie diese 4 Hauptunterschiede?

Unternehmen erleben einen Datenboom, der auch neue Infrastruktur- und Datenmanagementfunktionen erfordert. So geben die meisten Unternehmen laut einer Studie im Jahr 2022 über 30 % ihres IT-Budgets für Datenspeicherung, Backup und Disaster Recovery aus. Und dies umfasst sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Datensätze.

Zwei kritische Konzepte im Zusammenhang mit Datenoperationen sind Seen und Warenhäuser. Sie haben einige Gemeinsamkeiten – zum Beispiel werden beide zur Speicherung verwendet und beide sind mit der Cloud interoperabel. Wenn Sie jedoch den Unterschied zwischen Data Lakes und Data Warehouses kennen, können Sie deren Nutzung optimieren. Beispielsweise eignen sich Data Lakes besser für unstrukturierte („Big“) Daten als Warehouses.

Bevor wir diesen und andere Unterschiede zwischen Data Lakes und Data Warehouses erörtern, lassen Sie uns kurz auf jedes Konzept eingehen.

Was ist ein Data Lake?

Ein Data Lake ist ein riesiges, massiv skalierbares Speicherzentrum, das große Mengen unverarbeiteter Daten enthält, bis sie für die Nutzung benötigt werden.

Es gibt keine Beschränkung hinsichtlich des Volumens oder der Größe von Konten oder einer Datei, noch gibt es einen bestimmten Anwendungsfall. Daher kann es jede Art von Daten enthalten. Die Daten können unverarbeitet, halbstrukturiert oder strukturiert sein und aus einer Vielzahl von Quellen stammen. Bei Bedarf können Sie Daten aus dem Data Lake abrufen.

Wenn Sie eine große Menge an Daten sammeln und speichern müssen, ohne sie direkt zu diesem Zeitpunkt zu verarbeiten oder zu analysieren, können Sie das Data-Lake-Modell verwenden. Datenwissenschaftler oder -ingenieure sind die Endnutzer von Data Lakes.

Die Zentralisierung mehrerer Quellen ist der Hauptvorteil von Data Lakes; aber Sie sollten auch einige Nachteile bedenken. Die Datensicherheit sowie das Zugriffsmanagement stellen das größte Risiko für Data Lakes dar. Aufgrund der möglichen Forderung nach Privatsphäre stellen Daten, die unbemerkt in einen See gekippt werden, eine Bedrohung dar.

Außerdem kann es zu Problemen mit der Datenqualität kommen. Ohne ausreichende Überlegung und Sorgfalt kann ein Data Lake zu einem Sumpf unbrauchbarer, unstrukturierter Daten ohne eindeutige Identifizierung oder Indexierung verkommen.

Was ist ein Data Warehouse?

Im Gegensatz zu Data Lakes ist ein Data Warehouse eine große Auswahl an Unternehmensdaten aus betrieblichen und externen Quellen. Die Informationen wurden bereits für einen bestimmten Zweck strukturiert, gefiltert und angeordnet.

Data Warehouses werden häufig verwendet, um den Informationsaustausch zwischen abteilungsspezifischen Datenbanken in mittleren und großen Unternehmen zu erleichtern. Sie können unter anderem Informationen zu Produkten, Bestellungen, Kunden, Beständen und Mitarbeitern enthalten. Unternehmer und Geschäftskunden sind die Endnutzer eines Data Warehouse.

Für nützliche Geschäftsinformationen müssen die meisten Unternehmen Daten aus vielen Subsystemen sammeln, die auf verschiedenen Plattformen entwickelt wurden. Dieses Problem wird durch Data Warehousing behoben, das alle Daten einer Organisation in einem zentralen Repository konsolidiert und den Zugriff von einem einzigen Standort aus ermöglicht.

Bei der Verwendung von Data Warehouses sind einige Nachteile zu beachten. Es erfordert eine kontinuierliche Datenbereinigung, -transformation und -integration. Aufgrund der vielen (teilweise widersprüchlichen) Ziele, die ein Unternehmen anstrebt, kann die Umsetzung mit Schwierigkeiten verbunden sein.

Darüber hinaus müssen Data Warehouses möglicherweise Ihre IT- und Betriebssysteme neu konfigurieren.

Wie Sie sehen können, haben ein Data Lake und ein Data Warehouse ihre eigenen Vor- und Nachteile. Es ist wichtig, den Unterschied zwischen den beiden zu kennen, um jedes System angemessen einzusetzen.

Data Lakes unterstützen unstrukturierte Daten, Warehouses jedoch nicht

Dies ist möglicherweise der größte Unterschied zwischen Data Lakes und Data Warehouses.

In Data Lakes werden Rohdaten in ihrem ursprünglichen Format gespeichert. Zusätzlich zu halbstrukturierten und unstrukturierten Daten wie Internet of Things (IoT)-Geräteprotokollen (Text), Fotos (.png, .jpg), Videos (.mp4, .wav usw.) und anderen strukturierten Formaten, transaktional Informationen, die über ein Customer-Relationship-Management- (CRM) und Enterprise-Resource-Planning-System (ERP) erhalten werden, können ebenso integriert werden wie Big Data wie Social-Media-Chatter.

Im Gegensatz dazu kann ein Data Warehouse Text, Zahlen und andere Formen von Daten speichern, auf die unter Verwendung von SQL-Abfragen (Structured Query Language) zugegriffen werden kann. Dies weist darauf hin, dass die in einem Warehouse gespeicherten Datenkategorien denen in relationalen Datenbanken entsprechen.

Data Lakes ermöglichen die Speicherung unorganisierter, halbstrukturierter und strukturierter Informationen, während die meisten in Data Warehouses gespeicherten Daten strukturiert sind. Bestimmte Datasets wie Snowflake (das einen Varianten- und einen Objektdatentyp aufweist) können jedoch auch halbstrukturierte Daten speichern.

Data Warehouses können Informationen sowohl aus unstrukturierten als auch aus halbstrukturierten Ressourcen speichern, jedoch erst, nachdem sie transformiert wurden.

( Lesen Sie auch : Datenschutz vs. Datensicherheit)

Data Lakes verwenden Schema-on-Read, während Data Warehouses Schema-on-Write verwenden

Das Schema beschreibt die formalisierte Organisation von Daten. Data Lakes profitieren von Schema-on-Read. Daher werden jedes Mal, wenn wir Daten empfangen, das Format und die Struktur angegeben, aber es gibt keine Big-O-Regel (Reihenfolge der Funktion), die vor der Abfrage des Data Lake eingerichtet wird.

Im Gegensatz zu Warehouses verwenden Lakes kein Schema-on-Write, was bedeutet, dass die Struktur und Organisation der Daten festgelegt werden muss, bevor sie in das Data Warehouse übertragen werden.

Dagegen müssen Datenarchitekten oder -betreiber viel Aufwand in das Datenframework für Data Warehouses investieren. Dies liegt daran, dass die Datenstruktur für Datenanalysten einfach zu verwenden und zu berichten sein muss. Dies umfasst sowohl normalisierte als auch denormalisierte Tabellen sowie das Stern- und das Schneeflockenschema. Da das Datenmodell für Forschung und Business Intelligence aufbereitet werden muss, kommt Schema-on-Write zum Einsatz.

Dieser Unterschied zwischen Data Lakes und Data Warehouses ergibt sich aus einer zentralen Tatsache: Lakes enthalten alle Daten, die ein Unternehmen benötigt, später verwenden und möglicherweise nie verwenden wird. Ein Data Warehouse hingegen wählt das Material, das es letztendlich speichert, sorgfältig aus, bevor es aufgenommen wird, da es für die Verwendung besser aufbereitet werden muss.

Data Warehouses verwenden ETL-Workflows und sind in der Regel teurer

Die Methode Extract, Transform and Load (ETL) wird verwendet, um Daten in Warehouses zu übertragen. Dies sind die ergriffenen Maßnahmen:

• Gewinnung von Informationen aus Rohdatenquellen
• Dekontaminieren und interpretieren Sie die Daten
• Hinzufügen von Material zu Betriebsdatenspeichern

Im Gegensatz dazu verwenden Data Lakes den ELT-Ansatz. Bei Bedarf modifiziert ein Datenanalyst oder Architekt die Daten nach der Analyse. Dieser Unterschied zwischen Data Lakes und Data Warehouses trägt zu einem weiteren wichtigen Faktor bei: Data Lakes können mit skalierbaren, kostengünstigen Commodity-Servern sowie Cloud-geführtem Objektspeicher mit kostengünstigen spezialisierten Tiers davonkommen. Dadurch sinkt der Preis pro Gigabyte gespeicherter Daten.

Im Gegensatz dazu sind Data Warehouses aufgrund der zusätzlichen Verarbeitungsressourcen, die für die Ausführung analytischer Abfragen benötigt werden, zusammen mit ihren Speicherkosten viel teurer. Die Verwendung von ETL anstelle von ELT verursacht auch zusätzliche Kosten.

Data Lakes sind einfacher zu verwenden, aber Daten in Warehouses sind besser einsatzbereit

Das Wort „Benutzerfreundlichkeit“ bezieht sich auf die allgemeine Benutzerfreundlichkeit eines Datenspeichers, nicht auf die darin gespeicherten Daten. Da die Architektur eines Data Lake keine festgelegte Struktur hat, ist sie einfach zugänglich und änderbar. Da Data Lakes außerdem keine Einschränkungen haben, können Benutzer Daten schnell ändern. Per Definition sind Data Warehouses viel strukturierter.

Die Verarbeitung und Organisation der Daten in einem Data Warehouse erleichtert die Interpretation und Nutzung der Daten. Jede in einem Warehouse gespeicherte Information ist zweckgebunden, da dort nur gefilterte und aufbereitete Daten gespeichert werden. Mit anderen Worten, es wird kein Platz für Informationen verschwendet, die möglicherweise nie verwendet werden, und die Daten sind alle einsatzbereit.

Strukturelle Einschränkungen machen es jedoch schwierig und teuer, Data Warehouses zu modifizieren.

Wie Sie sehen, bieten sowohl Data Lakes als auch Data Warehouses wichtige Vorteile für Ihr Unternehmen. Wenn Sie regelmäßig mit Big Data zu tun haben, sind Seen ein Muss; Im Vergleich dazu sind Warenhäuser für die Leistungsfähigkeit von BI und Analysen unerlässlich, und häufig werden beide nebeneinander verwendet, um die besten Ergebnisse zu erzielen.