Data Warehouse vs. Data Lakehouse – Paradigmenwechsel oder Evolution?
Das klassische Data Warehouse (DWH) gilt als bewährtes Fundament für analytische Anwendungen in Unternehmen. Mit dem Aufkommen neuer Technologien, wachsender Datenmengen und vielfältigerer Datenquellen stellt sich nun die Frage:
Ist das DWH ein Konzept der alten Schule oder bietet das Data Lakehouse die moderne, zukunftsfähige Antwort?
Um diese Frage zu beantworten, reicht es nicht, Technologien zu vergleichen. Entscheidend ist ein methodisches Vorgehen: Wo steht man heute, wo will man hin und welche Architektur unterstützt diesen Weg am besten?
Vorgehen zur Entscheidungsfindung
Der folgende, strukturierte Ansatz hilft, die Wahl zwischen Weiterentwicklung des bestehenden DWH oder einem möglichen Umstieg auf ein Lakehouse vorzubereiten.
Der erste Schritt ist die Ist-Analyse. Hierbei werden die aktuelle Architektur, das bestehende Datenmodell sowie die Ladeprozesse untersucht. Darüber hinaus werden zentrale Leistungsaspekte wie Antwortzeiten, Performance und Skalierbarkeit bewertet. Ein weiterer wichtiger Punkt ist die Überprüfung der Wartbarkeit und Erweiterbarkeit des Systems.
Darauf folgt die Anforderungsanalyse, die sich mit der Frage beschäftigt, was im bestehenden DWH bereits gut funktioniert und wo Schwächen bestehen, die behoben werden müssen. Zudem werden neue Anforderungen identifiziert, wie beispielsweise die Integration von KI-Anwendungen, die Verarbeitung von Streaming-Daten oder der Umgang mit unstrukturierten Daten.
Im dritten Schritt erfolgt die Bewertung. Hierbei wird der Ist-Zustand und der angestrebte Soll-Zustand gegenübergestellt. Anschließend werden mögliche Handlungsoptionen wie die Weiterentwicklung des bestehenden Systems, die Einführung eines hybriden Modells oder eine vollständige Neuimplementierung identifiziert und bewertet.
Lakehouse – andere Konzepte, andere Schwerpunkte
Ein Data Lakehouse unterscheidet sich in mehreren zentralen Aspekten von der klassischen Data-Warehouse-Architektur.
Dies beinhaltet die Schichtenarchitektur. Während in klassischen DWH-Systemen eine Staging-Schicht und eine in 3NF oder Data Vault modellierte Core-Schicht üblich sind, setzt das Lakehouse-Modell auf eine Rohdatenschicht (Raw Layer). Anstelle einer streng normalisierten Core-Schicht kommt ein flexibler Storage-Layer zum Einsatz, der eine deutlich höhere Anpassungsfähigkeit bei der Datenhaltung bietet.
Darüber hinaus basiert ein Lakehouse auf dateibasierter Speicherung. Offene und standardisierte Dateiformate wie Parquet ersetzen die blockbasierte Speicherung innerhalb eines traditionellen Datenbanksystems. Dadurch wird die Interoperabilität mit verschiedenen Analyse- und Verarbeitungstools erleichtert.
Ein weiterer Unterschied zeigt sich bei den Transformationsprozessen. Während in klassischen DWH-Umgebungen Transformationsschritte häufig mithilfe grafischer ETL-Tools umgesetzt werden, erfolgen sie im Lakehouse-Ansatz überwiegend durch Programmiercode. Dieser Ansatz ermöglicht eine höhere Flexibilität und Modularisierung, erfordert jedoch erweiterte Entwicklerkompetenzen.
Zudem setzt das Lakehouse auf Streaming-Verarbeitung anstelle der klassischen Batch-Verarbeitung. Anstatt Daten in periodischen Ladezyklen – beispielsweise einmal täglich – zu verarbeiten, können Informationen nahezu in Echtzeit verarbeitet werden. Dies eröffnet neue Möglichkeiten für zeitkritische Analysen und den Einsatz moderner Anwendungen.
Vorteile – neue Möglichkeiten mit Data Lakehouse-Architekturen
Data Lakehouse eröffnet Spielräume, die über das klassische DWH hinausgehen:
- Speicherung, Analyse und Integration von semi- und unstrukturierten Daten
- Skalierbarkeit durch Entkopplung von Datenspeicherung und Rechenleistung
- Zentraler Datenkatalog der Metadaten für Glossare, Data Lineage, Governance und Monitoring
- Einfache Anbindung von Machine-Learning-Funktionalitäten
- Datenmodellierung ist nicht mehr so stringent wie im DWH
Nachteile – die Kehrseite der Medaille
Trotz aller Vorteile ist ein Data Lakehouse kein Allheilmittel:
- Dateien sind unveränderlich und werden bei Änderungen neu geschrieben (redundante Speicherung)
- Keine Primär-/Fremdschlüssel, wodurch JOINs aufwendiger werden
- Schlüsselfunktionalität muss durch Jobs sichergestellt werden
- Lose Integration des Datenbestands und Gefahr einer Silobildung
Fazit: Welche Architektur unterstützt die Geschäftsanforderungen Ihres Unternehmens am besten?
Die Entscheidung über das weitere Vorgehen hängt maßgeblich von Ihrem spezifischen Anwendungsszenarien ab. Dies sind:
- Hat das DWH sein technisches oder fachliches Ende erreicht? Wäre ein modernisiertes DWH oder ein analytisches Datenbanksystem weiterhin zukunftsfähig?
- Ist ein Data Lakehouse oder ein hybrider Ansatz eine ernsthafte Option? Sie möchten Lakehouse-Formate verarbeiten, flexibel skalieren und semi-strukturierte Daten wie JSON performant handhaben.