Data Lakehouse: Die Brücke zwischen Datenlagerung und Analyse für transformative Einblicke

In diesem Blogbeitrag werden wir uns näher mit dem Thema Data Lakehouses befassen. Wir werden erklären, was ein Data Lakehouse ist, welche Funktionen es bietet und warum es für Unternehmen so wichtig ist, dieses Konzept zu verstehen und zu nutzen. Lassen Sie uns eintauchen und die faszinierende Welt der Data Lakehouses erkunden.

Einleitung

In der heutigen datengetriebenen Welt sind die effektive Verwaltung und Analyse von Daten für Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Traditionell haben Unternehmen Data Lakes und Data Warehouses eingesetzt, um ihre Daten zu speichern und zu analysieren. Während Data Lakes die Flexibilität bieten, große Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten zu speichern, liefern Data Warehouses die Leistung und Datenqualität für Analysezwecke.

Doch was passiert, wenn man die Stärken dieser beiden Ansätze vereint? Hier kommt das Konzept des Data Lakehouses ins Spiel. Ein Data Lakehouse ist eine innovative Datenarchitektur, die die Flexibilität von Data Lakes mit der Leistung von Data Warehouses kombiniert. Es bietet Unternehmen eine ganz neue Möglichkeit, ihre Daten zu verwalten und zu analysieren.

Was ist ein Data Lakehouse?

In der heutigen Ära der datengetriebenen Entscheidungsfindung sind Data Lakehouses zu einem wesentlichen Bestandteil vieler Unternehmen geworden. Doch was genau verbirgt sich hinter diesem Begriff, und wie unterscheidet er sich von herkömmlichen Datenarchitekturen wie Data Lakes und Data Warehouses?

Definition und Konzepterklärung

Ein Data Lakehouse ist eine fortschrittliche Datenarchitektur, die die Vorteile von Data Lakes und Data Warehouses kombiniert. Es dient als zentraler Speicherort für alle Arten von Daten, von Rohdaten bis hin zu verarbeiteten Analysedaten. Im Gegensatz zu traditionellen Data Lakes, die hauptsächlich für die Speicherung großer Mengen unstrukturierter Daten verwendet werden, und Data Warehouses, die strukturierte Daten für Analysen optimieren, bietet ein Data Lakehouse eine umfassende Lösung für die Datenspeicherung, -verarbeitung und -analyse.

Unterschiede zu traditionellen Data Lakes und Data Warehouses

In der Welt der Datenarchitektur stehen Unternehmen vor der Herausforderung, die richtige Strategie zur Speicherung und Analyse ihrer Daten zu wählen. Dabei spielen Data Warehouses und Data Lakes eine entscheidende Rolle. Ein aufstrebendes Konzept, das Data Lakehouse, vereint die Stärken beider Ansätze. Um die Unterschiede und Vorteile dieser Ansätze zu verdeutlichen, haben wir eine Tabelle zusammengestellt. Lassen Sie uns einen Blick darauf werfen, wie sich Data Warehouses, Data Lakes und das aufstrebende Data Lakehouse voneinander unterscheiden und welche Vorteile sie bieten können.

Ein wesentlicher Unterschied zwischen einem Data Lakehouse und einem traditionellen Data Lake besteht darin, dass ein Data Lakehouse strukturierte und unstrukturierte Daten gleichermaßen unterstützt. Während ein Data Lake in der Regel dazu neigt, unstrukturierte Daten in ihrer Rohform zu speichern, ermöglicht ein Data Lakehouse die Integration und Verarbeitung von strukturierten Daten auf derselben Plattform. Dies ermöglicht eine nahtlose Analyse von Daten in verschiedenen Formaten, was zu umfassenderen Einblicken und Erkenntnissen führt.

Im Vergleich zu einem herkömmlichen Data Warehouse bietet ein Data Lakehouse eine höhere Flexibilität und Skalierbarkeit. Während Data Warehouses oft für bestimmte Arten von Analysen optimiert sind und Schwierigkeiten haben, mit dem Wachstum und der Vielfalt der Daten Schritt zu halten, ermöglicht ein Data Lakehouse eine einfache Skalierung und Anpassung an sich ändernde Anforderungen und Datenquellen.

Insgesamt bietet ein Data Lakehouse eine moderne und ganzheitliche Lösung für die Datenverwaltung und -analyse, die es Unternehmen ermöglicht, ihre Daten effektiver zu nutzen und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. In den folgenden Abschnitten werden wir uns eingehender mit den Komponenten, Architekturen und Vorteilen eines Data Lakehouses befassen.

Wofür dient ein Data Lakehouse?

Ein Data Lakehouse ist eine fortschrittliche Lösung, die skalierbare Speicher- und Verarbeitungskapazitäten für moderne Unternehmen bietet, die eine integrierte Plattform zur Verarbeitung verschiedener Arbeitslasten wie Machine Learning (ML) und Business Intelligence (BI) benötigen. Es ermöglicht Organisationen, isolierte Systeme zu vermeiden und eine konsistente Datenquelle zu schaffen, um redundante Kosten zu eliminieren und die Aktualität der Daten zu gewährleisten.

Data Lakehouses nutzen oft ein Datenentwurfsmuster, das Daten schrittweise verbessert, erweitert und optimiert, während sie durch verschiedene Ebenen von Staging und Transformation fließen. Jede Ebene des Data Lakehouses kann mehrere Schichten umfassen. Dieses Muster wird häufig als Medallion-Architektur bezeichnet.
Die Begriffe “Bronze” (roh), “Silber” (validiert) und “Gold” (angereichert) charakterisieren die Datenqualität auf den jeweiligen Schichten.

Die Bausteine eines Data Lakehouses

In der Welt des modernen Datenmanagements steht die Architektur eines Data Lakehouse als robuste Lösung, die eine einheitliche Plattform für die Speicherung, Verarbeitung und Analyse von umfangreichen Datenmengen bietet. Doch welche grundlegenden Komponenten bilden eine belastbare Lakehouse-Architektur und wie tragen sie zu einem effizienten Datenmanagement bei? Lassen Sie uns jede Schlüsselkomponente genauer betrachten und ihre Rollen aufdecken:

• Skalierbare Speicherinfrastruktur:
  • Im Herzen einer Lakehouse-Architektur befindet sich ihre Speicherinfrastruktur, die darauf ausgelegt ist, die stetig wachsenden Datenmengen zu bewältigen, die von Organisationen generiert werden. Diese Infrastruktur zeichnet sich durch ihre Skalierbarkeit aus und ermöglicht eine nahtlose Erweiterung, um zunehmende Datenlasten zu bewältigen, ohne die Leistung oder Zuverlässigkeit zu beeinträchtigen. Ob strukturierte, halbstrukturierte oder unstrukturierte Daten – die Speicherschicht bietet ein flexibles Repository, das verschiedene Datentypen aufnehmen kann.
• Metadatengetriebenes Datenmanagement:
  • Metadaten spielen eine entscheidende Rolle bei der Orchestrierung von Daten innerhalb einer Lakehouse-Umgebung. Indem sie wesentliche Informationen über die Struktur und Herkunft von Daten erfassen, treiben Metadaten verschiedene Datenmanagementprozesse an. Sie erleichtern die Datenentdeckung, die Verfolgung von Abstammungslinien und die Evolution von Schemata und ermöglichen es Organisationen, fundierte Entscheidungen zu treffen, sowie die Datenqualität und -konformität sicherzustellen.
• ACID-Transaktionen zur Datenintegrität:
  • Die Sicherstellung der Integrität und Konsistenz von Daten ist in jedem Datenmanagementsystem von entscheidender Bedeutung. ACID-Transaktionen bieten einen robusten Mechanismus zur Aufrechterhaltung der Datenintegrität, selbst in komplexen Verarbeitungsszenarien. Durch die Durchsetzung von Transaktionsgarantien, wie etwa die Gewährleistung, dass alle oder keine der Operationen innerhalb einer Transaktion ausgeführt werden, schützt die ACID-Konformität Daten vor Anomalien oder Inkonsistenzen und stärkt so das Vertrauen und die Zuverlässigkeit.
• Verarbeitungsframeworks für Batch- und Echtzeitoperationen:
  • Eine Data Lakehouse-Architektur unterstützt eine Vielzahl von Datenverarbeitungsoperationen, die von Batch- bis Echtzeitanalysen reichen. Durch den Einsatz von Verarbeitungsframeworks wie Apache Spark können Organisationen komplexe Daten Transformationen und Aggregationen und Analysen über umfangreiche Datensätze hinweg effizient und schnell durchführen. Ob die Verarbeitung von Streaming-Daten in Echtzeit oder die Durchführung von Batch-Analysen auf historischen Daten – diese Frameworks bieten die Vielseitigkeit, um verschiedene analytische Anforderungen zu erfüllen.
• Governance- und Sicherheitsmaßnahmen:
  • Robuste Governance- und Sicherheitsmechanismen sind entscheidend, um sensible Daten zu schützen und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sicherzustellen. Innerhalb einer Lakehouse-Architektur definieren umfassende Governance-Frameworks Zugriffskontrollen, Datenrichtlinien und Überwachungsmechanismen, um die Datenverwendung zu regeln und vor unbefugtem Zugriff oder Datenverletzungen zu schützen. Verschlüsselungs-, Authentifizierungs- und Autorisierungsprotokolle stärken die Sicherheitsstruktur weiter und stärken das Vertrauen in die Datenschutzpraktiken.

Wie wird das Databricks Lakehouse betrieben?

Es gibt unterschiedliche Ansätze, um eine Data Lakehouse-Architektur umzusetzen. In diesem Artikel werden wir uns anhand des spezifischen Beispiels der Data Lakehouse-Architektur von Databricks näher damit befassen.

Die Architektur des Databricks Lakehouse baut auf Apache Spark auf, einer massiv skalierbaren Plattform, die unabhängig von Speicherressourcen läuft. Apache Spark in Azure Databricks bietet eine solide Grundlage für die Datenverarbeitung und -analyse.

Das Databricks Lakehouse nutzt zwei zusätzliche Schlüsseltechnologien:

Delta Lake: Diese spezialisierte Speicherebene ermöglicht ACID-Transaktionen und unterstützt die Durchsetzung von Schemas, was die Datenkonsistenz und -integrität gewährleistet.

Unity Catalog: Dies ist eine umfassende Governance-Lösung, die es ermöglicht, Daten und KI-Modelle einheitlich zu verwalten und zu überwachen.

Die effektive Verarbeitung und Verwaltung von Daten in Unternehmen erfordert einen gut durchdachten und strukturierten Ansatz. Die Datenerfassung, -verarbeitung, -kuration und -integration, sowie die Bereitstellung spielen dabei eine entscheidende Rolle. In diesem Abschnitt werden wir die verschiedenen Ebenen dieser Prozesse näher betrachten und verstehen, wie sie im Rahmen des Databricks Lakehouse funktionieren.

• Datenerfassung:
  • Auf dieser Ebene gelangen Batch- oder Streamingdaten aus verschiedenen Quellen und Formaten in das System. Die Daten landen hier zunächst im Rohformat. Durch die Konvertierung dieser Dateien in Delta-Tabellen können Sie die Delta-Schemaerzwingung nutzen, um fehlende oder unerwartete Daten zu identifizieren. Das Unity Catalog ermöglicht es Ihnen, Tabellen entsprechend Ihrem Datengovernancemodell zu registrieren und die Datenherkunft nachzuverfolgen.
• Datenverarbeitung, -kuration und -integration:
  • Nach der Datenerfassung können Sie Ihre Daten zusammenführen und verfeinern. Datenwissenschaftler und Datenexperten beginnen in dieser Phase oft mit der Bereinigung und Erstellung neuer Features. Nach der gründlichen Bereinigung können die Daten in Tabellen integriert und neu organisiert werden, um den spezifischen Geschäftsanforderungen gerecht zu werden. Änderungen auf dieser Ebene können, dank des Schema-on-Write-Ansatzes in Verbindung mit den Delta-Schemaentwicklungsfunktionen, ohne Neuschreiben der nachgelagerten Logik vorgenommen werden.
• Datenbereitstellung:
  • Auf dieser letzten Ebene werden saubere, angereicherte Daten für Endbenutzer bereitgestellt. Die Tabellen werden so gestaltet, dass sie Daten für alle Anwendungsfälle liefern. Ein einheitliches Governancemodell ermöglicht die Rückverfolgbarkeit der Datenherkunft bis zur einzigen Quelle der Wahrheit. Verschiedene Datenlayouts, optimiert für verschiedene Aufgaben, ermöglichen den Zugriff auf Daten für Machine Learning-Anwendungen, Datentechnik und Business Intelligence.

Welche Vorteile bietet ein Lakehouse?

• Transaktionsunterstützung:
  • Durch die Implementierung von ACID-Transaktionen gewährleistet das Lakehouse die Konsistenz der Daten, selbst wenn mehrere Benutzer gleichzeitig darauf zugreifen.
• Schemadurchsetzung und Governance:
  • Das Lakehouse ermöglicht die Durchsetzung und Weiterentwicklung von Schemata und bietet robuste Governance- und Prüfmechanismen zur Sicherung der Datenintegrität.
• BI-Support:
  • Lakehouses ermöglichen die direkte Nutzung von Business Intelligence-Tools auf den Quelldaten, was zu einer Reduzierung der Latenzzeit, Veralterung und Kosten führt und die Aktualität der Datenoperationalisierung verbessert.
• Entkopplung von Speicherung und Verarbeitung:
  • Durch die Trennung von Speicherung und Berechnung in separaten Clustern kann das System problemlos für eine größere Anzahl von Benutzern und größeren Datenmengen skaliert werden.
• Offenheit:
  • Die Speicherformate im Lakehouse sind offen und standardisiert, was eine effiziente Integration mit einer Vielzahl von Tools und Engines ermöglicht, einschließlich maschinellem Lernen und Python/R-Bibliotheken.
• Unterstützung für verschiedene Datentypen:
  • Das Lakehouse kann eine breite Palette von Datentypen speichern, verfeinern, analysieren und darauf zugreifen, darunter unstrukturierte, strukturierte Daten und mehr.
• Unterstützung für verschiedene Workloads:
  • Das Lakehouse unterstützt eine Vielzahl von Arbeitslasten, darunter Data Science, maschinelles Lernen, SQL und Analysen, und ermöglicht die nahtlose Integration mehrerer Tools auf derselben Datenplattform.
• End-to-End-Streaming:
  • Das Lakehouse unterstützt End-to-End-Streaming, was Unternehmen ermöglicht, in Echtzeit auf Berichte zuzugreifen und separate Systeme für die Bereitstellung von Echtzeitdatenanwendungen überflüssig zu machen.

Ein speziell entwickeltes Data Lakehouse bietet eine umfassende Lösung für die Verwaltung und Analyse einer Vielzahl von Datenquellen, ohne dabei Kompromisse bei der Datenspeicherung, Geschwindigkeit und Skalierung eingehen zu müssen. Hier sind einige der wichtigsten Features und Vorteile:

Die Vorteile des Data Lakehouses für Mitarbeiter

Welchen Nutzen haben die Mitarbeiter davon?

Das Data Lakehouse bietet den Mitarbeitern eine Reihe von Vorteilen, indem es die Stärken eines Data Lakes und eines Data Warehouses kombiniert und sie an einem Ort vereint. Dadurch können Data Engineers, Data Scientists und Analysten effizient zusammenarbeiten.

Durch die Zusammenführung der Datenteams an einem zentralen Ort erhalten die Mitarbeiter einen vereinfachten Zugang zu den Daten in verschiedenen Formen. Dies ermöglicht es den Fachbereichen, problemlos auf die benötigten Informationen zuzugreifen. Dies wird durch die Auflösung von Datensilos erleichtert: Anstelle von isolierten Datenspeichern werden alle Daten in einem zentralen Ort, dem Data Lakehouse, gespeichert.

Wir bei Bulut Consulting sind Umfassender Dienstleister und beraten Sie hinsichtlich Data Engineering oder Datenanalyse. Wir stehen Ihnen gerne zur Verfügung, um Sie bei Ihren datenbezogenen Herausforderungen zu unterstützen!g von Daten in Unternehmen erfordert einen gut durchdachten und strukturierten Ansatz. Die Datenerfassung, -verarbeitung, -kuration und -integration, sowie die Bereitstellung spielen dabei eine entscheidende Rolle. In diesem Abschnitt werden wir die verschiedenen Ebenen dieser Prozesse näher betrachten und verstehen, wie sie im Rahmen des Databricks Lakehouse funktionieren.

Die Vielfalt der Anwendungen eines Data Lakehouses

Ein Data Lakehouse ist eine vielseitige Datenarchitektur, die eine breite Palette von Anwendungsfällen unterstützt. Diese innovative Plattform ermöglicht es Unternehmen, wertvolle Einblicke aus ihren Daten zu gewinnen und diese effektiv zu nutzen.

1. Big Data-Analyse

Data Lakehouses eignen sich hervorragend für Big Data-Analysen. Sie ermöglichen die zentrale Speicherung großer Datenmengen und bieten leistungsstarke Analysetools. Dadurch können Unternehmen komplexe Analysen durchführen, um Muster, Trends und Zusammenhänge in ihren Daten zu identifizieren. Dies führt zu fundierten Geschäftsentscheidungen und wertvollen Erkenntnissen, die das Unternehmenswachstum fördern.

2. Echtzeit-Analysen

Ein weiterer Vorteil von Data Lakehouses ist die Unterstützung von Echtzeit-Analysen. Durch die Integration von Streaming-Datenquellen und die Verarbeitung von Daten in Echtzeit können Unternehmen schnell auf sich ändernde Situationen reagieren. Dies ermöglicht sofortige Maßnahmen zur Nutzung von Chancen oder zur Lösung von Problemen, bevor sie sich negativ auswirken.

3. Weitere potenzielle Anwendungsfelder

Neben Big Data-Analyse und Echtzeit-Analysen gibt es eine Vielzahl weiterer potenzieller Anwendungsfelder für ein Data Lakehouse. Dazu gehören Predictive Analytics, Machine Learning, Datenvisualisierung, Kundenanalytik, IoT-Anwendungen und mehr. Indem Unternehmen ihre Daten in einem Data Lakehouse zentralisieren und für eine Vielzahl von Anwendungen zugänglich machen, können sie das volle Potenzial ihrer Daten ausschöpfen und ihre Wettbewerbsfähigkeit steigern.

Ein Data Lakehouse bietet eine flexible und skalierbare Lösung für die umfassende Datennutzung. Es unterstützt verschiedene Anwendungsfelder und ermöglicht Unternehmen, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen. In der zunehmend datengetriebenen Geschäftswelt stellt ein Data Lakehouse eine unverzichtbare Plattform für Unternehmen dar, die ihre Daten effektiv nutzen möchten.

Fazit

Das Data Lakehouse vereint die Stärken von Data Lakes und Data Warehouses zu einer flexiblen und skalierbaren Datenarchitektur. Es ermöglicht Unternehmen, strukturierte und unstrukturierte Daten effizient zu speichern, zu verarbeiten und zu analysieren. Durch Technologien wie das Databricks Lakehouse werden Konsistenz, Datenqualität und vielseitige Workloads wie Machine Learning und Business Intelligence unterstützt.
Mit zentraler Datenverwaltung, reduzierten Kosten und verbesserten Zugriffsmöglichkeiten bietet das Data Lakehouse eine zukunftsweisende Lösung für Big Data-Analysen und Echtzeit-Auswertungen. Es stellt eine vielversprechende Grundlage dar, um datengetriebene Einblicke zu gewinnen und die digitale Transformation voranzutreiben.