Data Lakehouse & Data Fabric

Das Ziel eines Data Lakehouses ist es, eine einzige, kohärente Plattform für das Speichern, Verwalten, Analysieren und Teilen von Daten jeglichen Umfangs und jeder Struktur zu bieten, von rohen und unstrukturierten bis hin zu hochorganisierten und strukturierten Daten.

Im Kern vereint das Lakehouse-Modell die kosteneffiziente Datenlagerung und die breite Datenkompatibilität eines Data Lakes mit Transaktionsunterstützung (ACID-Transaktionen), Datenmanagementfunktionen und Optimierungen für analytische Workloads, die traditionell mit Data Warehouses assoziiert werden. Dies ermöglicht Organisationen, komplexe Datenanalyse-, Machine-Learning- und KI-Workloads direkt auf den im Data Lake gespeicherten Daten auszuführen, ohne dass eine aufwändige Datenbewegung oder -transformation erforderlich ist.

Durch die Implementierung eines Data Lakehouse können Unternehmen von einer vereinfachten Datenarchitektur profitieren, die eine einheitliche Sicht auf alle Daten ermöglicht, die Governance und Sicherheit verbessert und gleichzeitig die Flexibilität für zukünftige Datenanforderungen beibehält. Es unterstützt eine breite Palette von Datenverarbeitungs- und Analyseaufgaben und ermöglicht es Benutzern, auf einfache Weise wertvolle Einsichten aus ihren Daten zu gewinnen, unabhängig von deren Komplexität oder Volumen.

Während ein Data Lakehouse darauf abzielt, die Vorteile von Data Lakes und Data Warehouses innerhalb einer einzigen Architektur zu vereinen, fokussiert sich ein Data Fabric auf die Verbindung und Orchestrierung dieser und anderer Datenressourcen über alle Systemgrenzen hinweg. Eine zentrale Rolle kommt dabei dem Data Catalog zu, der in einem Data Fabric um komplexe KI und Knowledge Graph Funktionen erweitert wird. Der Data Catalog speichert alle Informationen über alle Systeme und kann bei Abfragen selbst entscheiden, wie und von wo die Daten für die entsprechende Abfrage abgezogen werden. Data Fabric wird derzeit viel diskutiert. Es ist aber wichtig zu verstehen, dass in diesem Bereich entscheidende Entwicklungsarbeit aussteht und einige Ansätze sich zunächst noch bewähren müssen. Unabhängig davon bietet sich das Data Lakehouse allerdings als optimaler Startpunkt an. Jede Data Lakehouse Architektur wird zukünftig auch einfach in eine Data Fabric erweitert werden können.