Datenarchitektur: Wie Unternehmen ihre Daten optimal strukturieren können

In einer datengetriebenen Welt ist eine effiziente Datenarchitektur entscheidend. Data Lakes, Warehouses und Lakehouses – Unternehmen brauchen eine durchdachte Strategie, um Daten optimal zu speichern, zu verarbeiten und zugänglich zu machen.

Durch den Einsatz von Cloud-Technologien, Automatisierung und KI-gestützten Analysen lassen sich wertvolle Erkenntnisse gewinnen und datengetriebene Entscheidungen schneller treffen.

Die Herausforderung: Daten effizient verwalten

Unternehmen stehen vor der Herausforderung, stetig wachsende Datenmengen effizient zu speichern, zu verarbeiten und für verschiedene Geschäftsanforderungen schnell zugänglich zu machen. Daten sind längst nicht mehr nur ein Nebenprodukt von Geschäftsprozessen – sie sind ein wertvolles Asset, das gezielt genutzt werden muss. Klassische Data Warehouses bieten eine stabile Struktur für Analysen, während sich Data Lakes durch ihre Flexibilität auszeichnen. Eine hybride Lösung – das Data Lakehouse – kombiniert die Vorteile beider Systeme und bietet Unternehmen neue Möglichkeiten zur Datenverarbeitung.

Data Lakes: Flexible Speicherung großer Datenmengen

Data Lakes sind Speichersysteme, die in der Lage sind, große Mengen an Rohdaten schnell und in ihrem ursprünglichen Format aufzunehmen. Die Daten können demnach in verschiedenen Formaten vorliegen – sei es strukturiert, semistrukturiert oder unstrukturiert. Diese Flexibilität macht sie zur idealen Wahl für Unternehmen, die große Mengen an Rohdaten sammeln und für verschiedene Anwendungsfälle nutzen möchten, etwa für Machine Learning (ML) oder Künstliche Intelligenz (KI). Ein weiterer Vorteil ist die Skalierbarkeit und Kosteneffizienz, da Data Lakes meist auf Cloud-Technologien basieren. Durch diese Architektur können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Daten nicht verloren gehen und bei Bedarf für unterschiedlichste Analysen zur Verfügung stehen.

Data Warehouses: Strukturierte Daten für präzise Analysen

Im Gegensatz zu Data Lakes arbeiten Data Warehouses mit einer klaren Datenstruktur. Durch die Anwendung eines vordefinierten Schemas sind die Daten standardisiert und lassen sich effizient für Business-Intelligence-Anwendungen nutzen. Dies ermöglicht es Analysten und Data Scientists, schnelle und präzise Erkenntnisse aus konsistenten Datenbeständen zu gewinnen. Ein Nachteil dieser Architektur ist die höhere Komplexität und der Aufwand, Daten vor der Speicherung aufzubereiten. Zudem kann die starre Struktur eines Warehouses in dynamischen Umgebungen einschränkend wirken.

Data Lakehouses: Die beste Kombination aus beiden Welten

Das Data Lakehouse vereint die Vorteile von Data Lakes und Warehouses in einer Plattform. Unternehmen können Daten in verschiedenen Formaten speichern und gleichzeitig eine optimierte Abfragegeschwindigkeit und Datenkonsistenz gewährleisten. Dies reduziert die Notwendigkeit, Daten zwischen Systemen zu verschieben, und ermöglicht effizientere Analysen. Zudem bietet das Lakehouse die Möglichkeit, mit modernen Technologien wie AI oder ML zu arbeiten, ohne die Struktur eines klassischen Warehouses aufzugeben. Unternehmen profitieren somit von hoher Performance und Flexibilität in einer einzigen Umgebung.

Welche Architektur passt zu welchem Unternehmen?

Die Wahl der richtigen Architektur hängt von den geschäftlichen Anforderungen ab. Dabei spielen verschiedene Faktoren eine Rolle: der Datenumfang, die Art der Verarbeitung und die gewünschte Performance.

• Unternehmen mit großen Rohdatenbeständen (ML, KI, Big Data) profitieren von Data Lakes, die unstrukturierte und semistrukturierte Daten flexibel speichern. Sie eignen sich für innovative Analysen, etwa in der autonomen Fahrzeugentwicklung.
• Data Warehouses sind ideal für standardisierte Berichte, Finanzanalysen und Dashboards. Banken, Versicherungen und Handelsunternehmen schätzen die hohe Datenqualität, müssen aber Daten vorab ins Schema integrieren.
• Data Lakehouses kombinieren beide Ansätze und ermöglichen sowohl operative als auch explorative Analysen. Besonders Tech-Startups und Industrieunternehmen profitieren von dieser hybriden Architektur.

Die optimale Lösung liegt oft in einer Kombination dieser Ansätze. Ein holistisches Datenmanagement ermöglicht es Unternehmen, ihre Daten optimal zu nutzen, ohne auf die Vorteile einer einzelnen Architektur verzichten zu müssen. Dabei spielt Data Governance eine zentrale Rolle: Sie sorgt dafür, dass Daten unabhängig vom gewählten Architekturansatz konsistent, sicher und nachvollziehbar genutzt werden können. Unterschiedliche Architekturen lassen sich gezielt für verschiedene Zwecke einsetzen – etwa hochstrukturierte Datenmodelle in einem Data Warehouse für Finanz- und Compliance-Berichte, während gleichzeitig ein Data Lake für explorative Analysen im Vertrieb oder Marketing genutzt wird. Durch klare Regeln zur Datenverantwortung, -qualität und -zugänglichkeit können Unternehmen die Flexibilität hybrider Architekturen voll ausschöpfen und gleichzeitig regulatorischen Anforderungen gerecht werden.

Fazit: Eine durchdachte Datenarchitektur für nachhaltigen Erfolg

Viele Unternehmen nutzen eine Kombination aller drei Lösungen in einer ganzheitlichen Datenstrategie. Ein Data Lake dient als zentrale Speicherlösung, während Data Warehouses und Lakehouses für spezifische Anforderungen genutzt werden. Die richtige Architektur hängt von den spezifischen Unternehmenszielen und den verwendeten Technologien ab. Durch eine strategische Planung können Unternehmen ihre Daten optimal strukturieren und die Grundlage für eine effiziente, skalierbare und innovative Datenverarbeitung legen.