In der heutigen Zeit sind die beliebtesten Lösungen zur Datenspeicherung Data Warehouses, Data Lakes und Data Lakehouses. Dieser Beitrag gibt einen detaillierten Überblick über diese Speicheroptionen und ihre Vor- und Nachteile für spezifische Zwecke.
Data Warehouses
Ein Data Warehouse (oft als DWH oder DW abgekürzt) ist ein strukturiertes Datenrepository, in dem Daten gesammelt und für spezifische Aufgaben gefiltert werden. Es integriert relevante Daten aus internen und externen Quellen wie ERP- und CRM-Systemen, Websites, Social Media und mobilen Anwendungen.
Bevor die Daten in den Warehouse-Speicher geladen werden, müssen sie transformiert und gereinigt werden, damit sie für die Analyse verwendet werden können. Daten, die für einen bestimmten Fall nicht relevant sind, werden verworfen.
Data Warehouses kombinieren oft relationale Datensätze aus verschiedenen Quellen, wie z. B. Benutzervorlieben, Geschäftsberichten und Transaktionsdaten, um historische Informationen zu aggregieren. Während die Datenbank aktuelle Informationen speichert – “was gerade hier und jetzt passiert” – kann das Data Warehouse andere historische Ausschnitte der gleichen Datenbank speichern.
Der Hauptzweck von Data Warehouses besteht jedoch darin, Metainformationen zu speichern. Zum Beispiel könnten dies Indikatoren wie der Gewinn und Verlust (PNL) einer bestimmten Kundengruppe über die gesamte Geschäftshistorie sein, dargestellt in einem Graphen. Dutzende verschiedene Parameter, von denen einige ziemlich kompliziert sind, können verfolgt und sofort von außen für Analysezwecke abgerufen werden.
Das Data Warehouse enthält selten frisch aktualisierte Daten. Es hinkt immer den eingebundenen Datenbanken hinterher und enthält nur alte Datumsangaben (die einzige Ausnahme sind einige berechnete Indikatoren, die eine frische Aktualisierung erfordern). In gewisser Weise ist das Data Warehouse eher ein Ort für Reservekopien der Datenbanken.
Ein gut gestaltetes Data Warehouse kann die betriebliche Effizienz eines Unternehmens verbessern, indem es Benutzern den schnellen Zugriff auf historische Informationen zu wichtigen Geschäftskennzahlen ermöglicht. Dateningenieure und Analysten können Daten aus Data Warehouses mithilfe von SQL-Clients, Business Intelligence-Tools und anderen Anwendungen extrahieren.
Der Gesamtvorteil der Verwendung eines Data Warehouses besteht in verbesserten Berichts- und Analysemöglichkeiten.
Vorteile von Data Warehouses
- Datenstandardisierung
- Verbesserte Entscheidungsfindung
- Erhöhte Effizienz
Nachteile von Data Warehouses
- Mangelnde Flexibilität
- Kompatibilitätsprobleme
- Hohe Kosten
- Sicherheitsbedenken
Data Lakes
Ein Data Lake (DL) ist eine umfangreiche zentrale Sammlung von unverarbeiteten Daten, deren Zweck noch nicht definiert ist. Zum Beispiel kann er Clickstream- und Echtzeitdaten enthalten. Data Lakes sind einfach zu pflegen, erfordern jedoch Expertenwissen, um die erforderlichen Informationen zu extrahieren.
Da Data Lakes enorme Mengen an Rohdaten speichern, ermöglichen sie eine umfassende Analyse von großen und kleinen Daten aus einem einzigen Standort. Dadurch eignen sich Data Lakes für Untersuchungen und die Überprüfung neuer Hypothesen.
Die Daten werden extrahiert, geladen und transformiert (ELT), wenn sie für Analysezwecke erforderlich sind. Sie müssen beispielsweise Clickstream-Daten nicht in eine relationale Datenbank integrieren. Dies ermöglicht Forschern die Verwendung von historischen Daten in ihrer ursprünglichen Form lange nach ihrer Eingabe.
Vorteile von Data Lakes
- Flexibilität
- Konsolidierte Daten
- Kosteneffizienz
Nachteile von Data Lakes
- Mangelnde Unterstützung für BI-Fälle
- Unzureichende Datensicherheit
Data Lakehouses
Wie der Name schon sagt, kombiniert ein Data Lakehouse die besten Elemente von Data Lakes und Data Warehouses. Es handelt sich um eine neue Art von Big-Data-Speicherarchitektur für organisierte, halbstrukturierte und/oder unstrukturierte Daten. Daten können an einem einzigen Ort gespeichert werden und eignen sich für ML (Maschinelles Lernen) und BI (Business Intelligence) sowie für Daten-Streaming. In Data Lakehouses können Data-Warehouse-ähnliche Strukturen und Schemas für unstrukturierte Daten wie in einem Data Lake verwendet werden.
Data Lakes sind oft der Ausgangspunkt für Data Lakehouses.
Die Data Lakehouse-Architektur besteht aus mehreren Schichten:
- Ingestion (Aufnahme)
- Storage (Speicherung)
- Metadata (Metadaten)
- API
- Consumption (Verwendung)
Die erste Schicht sammelt Daten aus verschiedenen Quellen und liefert sie an die Speicherungsschicht. Dazu werden Batch- und Streaming-Methoden verwendet.
Die Data Lakehouse-Architektur ermöglicht es Ihnen, verschiedene Arten von Daten als Objekte in kostengünstigen Objektspeichern wie AWS S3 aufzubewahren. Client-Tools können diese Objekte dann direkt aus dem Speicher lesen, indem sie offene Dateiformate verwenden.
Die Metadaten-Schicht ist ein gemeinsamer Katalog, der Metadaten (Daten, die andere Daten beschreiben) für alle im Data Lake gespeicherten Objekte bereitstellt und Benutzern die Anwendung von Managementfunktionen ermöglicht, einschließlich ACID-Transaktionen, Cache, Indexierung und Datenextraktion.
Die API-Schicht enthält verschiedene APIs, die allen Endbenutzern ermöglichen, Aufgaben schneller zu verarbeiten und auf die für fortgeschrittene Analysen erforderlichen Daten zuzugreifen.
In der Verbraucherschicht sind zahlreiche Tools und Anwendungen wie Tableau und Power BI untergebracht. Die Lakehouse-Architektur macht alle Metadaten und alle im Data Lake gespeicherten Daten für Client-Anwendungen zugänglich. Alle Benutzer im Unternehmen können den Data Lakehouse für alle Arten von Analyseaufgaben nutzen, darunter das Erstellen von Business Intelligence-Dashboards und das Ausführen von SQL-Abfragen und maschinellem Lernen.
Vorteile von Data Lakehouses
- Geringere Kosten
- Reduzierte Datenreplikation
- Offenheit
- Unterstützung von BI- und ML-Tools
- Einfache Datenverwaltung
Nachteile von Data Lakehouses
- Möglicherweise verringerte Funktionalität
- Unterentwickeltes Konzept
Die Unterschiede zwischen den drei Speicheroptionen können wie folgt zusammengefasst werden:
- Data Warehouses sind einfach zu bedienen, aber schwieriger zu speichern.
- Data Lakes sind einfach zu erfassen und zu speichern, aber die Verwendung und Abfrage kann Probleme bereiten.
- Data Lakehouses bieten strukturierte Speicherung für einige Arten von Daten und unstrukturierte Speicherung für andere, während alle Daten an einem Ort gespeichert werden.
Data Lakehouses ermöglichen die Aggregation und Aktualisierung von Daten an einem Ort. Die Speicherung ist sicher und ermöglicht einen schnellen Zugriff auf Daten und die Verwendung verschiedener analytischer Tools, indem sie die Vorteile von Data Lakes und Data Warehouses kombiniert.
In Data Lakehouses können sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten gespeichert werden. Ihre flexible Speicherarchitektur erleichtert die Extraktion und Analyse beliebiger Metriken zur Bewertung neuer Hypothesen.
Wenn Ihr Unternehmen bahnbrechende Technologien einsetzen möchte, um effektive Lösungen auf der Basis von Datenanalysen zu entwickeln, sollten Sie Data Lakehouses in Betracht ziehen.
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