Data Engineering ist ein sich st\u00e4ndig weiterentwickelndes Feld, in dem st\u00e4ndig neue Konzepte und Ideen auftauchen. Obwohl die Begriffe Data Lake<\/em>, Data Warehouse<\/em> und Data Lakehouse<\/em> eng miteinander verwandt sind, bezeichnen sie unterschiedliche Architekturans\u00e4tze. Da Unternehmen mehr denn je auf Daten angewiesen sind, ist es wichtig, die Unterschiede zwischen diesen Architekturans\u00e4tzen zu verstehen. In diesem Beitrag gehen wir auf die wichtigsten architektonischen Unterschiede zwischen diesen Konzepten ein. Lassen Sie uns eintauchen!<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div> Das Konzept des Data Warehouse wurde vor mehr als 50 Jahren entwickelt. Die Hauptidee besteht darin, Zugang zu hochwertigen, vertrauensw\u00fcrdigen Daten zu bieten, die die Entscheidungsfindung auf Unternehmensebene erleichtern. Zu den Funktionen eines Data Warehouse geh\u00f6ren also: <\/p>\n Die High-Level-Architektur:<\/p>\n<\/div> Ein typisches modernes Data Warehouse kann aus den folgenden Komponenten bestehen:<\/p>\n Zu den Hauptnutzern des Data Warehouse geh\u00f6ren Top-Manager, Marketing- und Vertriebsspezialisten und andere Entscheidungstr\u00e4ger, die die Richtung der Unternehmensgesch\u00e4fte bestimmen.<\/p>\n In den 2010er Jahren sind neue Ans\u00e4tze f\u00fcr die Datenanalyse aufgetaucht und haben zusammen mit den neuen Rollen an Popularit\u00e4t gewonnen: Data Scientist und Data Analyst. Die neuen Analysen erforderten keine teure Datenaufbereitung und konnten mit rohen, unstrukturierten oder halbstrukturierten Daten ohne strenges Format durchgef\u00fchrt werden. Etwa zur gleichen Zeit wurden skalierbare Datenverarbeitungsl\u00f6sungen wie Hadoop, Spark, Kafka und skalierbare analytische Datenbankmanagementsysteme entwickelt und verbreitet, die den Zugang zur Verarbeitung wesentlich gr\u00f6\u00dferer Datenmengen er\u00f6ffneten, als dies mit den klassischen Data Warehouses m\u00f6glich war. <\/p>\n Data Lakes erm\u00f6glichen die Speicherung von Daten in beliebigen Formaten, CSV, JSON oder effizienteren Formaten wie Avro und Parquet. Sie haben keine strengen Anforderungen an die Datenqualit\u00e4t und Datenkonsistenzgarantien. Um die Nachfrage aller Datenkonsumenten zu befriedigen, wurde Data Lake daher oft zusammen mit dem klassischen Data Warehouse eingef\u00fchrt:<\/p>\n<\/div> In einer solchen Architektur werden zus\u00e4tzlich zu den klassischen Datenquellen gro\u00dfe Mengen an Daten von Ger\u00e4ten oder benutzerorientierten Diensten in den Data Lake geladen.<\/p>\n Die Pflege sowohl einer relationalen Datenbank als auch eines unstrukturierten Speichers, der viele doppelte Daten enthalten kann, ist teuer, w\u00e4hrend die Anwendungsf\u00e4lle f\u00fcr die Daten immer noch unterschiedlich sind. Es w\u00e4re besser, diese Architektur irgendwie zu optimieren. <\/p>\n Bei der weiteren Entwicklung von Data Lakes traten Probleme mit der Datenkonsistenz und der Datenqualit\u00e4t zutage: Ein Data Lake k\u00f6nnte zu einem „Datensumpf“ werden. Im Gegensatz zu einem Data Warehouse, das auf einer relationalen Datenbank aufbaut, bietet ein Data Lake keine vollst\u00e4ndigen ACID-Garantien (Atomarit\u00e4t, Konsistenz, Isolation, Dauerhaftigkeit). Bei einem schlechten Design der Datenpipeline kann es beispielsweise vorkommen, dass bei einem Problem beim Laden oder Umwandeln der Daten die alten Daten nicht mehr verf\u00fcgbar sind, w\u00e4hrend die neuen Daten noch nicht erfolgreich geliefert wurden. Oder wenn die neuen Daten erfolgreich geliefert werden, kann der Analyst oder ein anderer Datenkonsument feststellen, dass sich das Datenschema ge\u00e4ndert hat und nun eine Inkonsistenz in der Dateistruktur besteht. Da keine Metadaten vorhanden sind, kann die Datenstruktur unklar werden. <\/p>\n Um diese Probleme zu l\u00f6sen, wurden neue Abstraktionen, sogenannte Tabellenformate<\/em>, eingef\u00fchrt. Apache Iceberg, Delta Table von Databrick und Apache Hudi sind drei beliebte Tabellenformate. Diese Tabellenformate basieren auf den beliebtesten Datenformaten f\u00fcr Data Lakes (Parquet, ORC, Avro) und bieten ACID-Garantien, transparente Datenschemaentwicklung, Metadatenverwaltung, Sicherheit und viele andere Funktionen. All diese Funktionen bringen Data Lakes viel n\u00e4her an Data Warehouses heran. <\/p>\n Gleichzeitig unterst\u00fctzen viele relationale Datenbankmanagementsysteme, darunter auch beliebte analytische Datenbanken, die zum Aufbau von Data Warehouses verwendet werden, jetzt unstrukturierte Daten und maschinelles Lernen und erm\u00f6glichen die Entkopplung von Speicherung und Verarbeitung (d.h. die Abfrage der erw\u00e4hnten offenen, extern gespeicherten Tabellenformate).<\/p>\n Es ist offensichtlich, dass die Grenze zwischen dem Data Warehouse-Konzept und dem Data Lake immer mehr verschwimmt. Da wir nun die Abfrage-Engines vom Speicher entkoppeln k\u00f6nnen und eine hochwertige Datenverwaltung im Data Lake haben, k\u00f6nnen wir eine neue Architektur des Data Lake House einf\u00fchren:<\/p>\n<\/div> Mit der Data Lakehouse-Architektur gibt es keine Datenduplizierung mehr, und wir behalten nur die Komponenten, die wir f\u00fcr unsere Datenanalyseanforderungen ben\u00f6tigen.<\/p>\n Auf diese Weise bietet Data Lakehouse gen\u00fcgend Flexibilit\u00e4t, um verschiedene Anforderungen effizient zu erf\u00fcllen. Ein Beispiel f\u00fcr ein Data Lakehouse kann auf Plattformen wie Databricks, Google Cloud Platform oder mit Open-Source-Komponenten erstellt werden. Ein Beispiel: <\/p>\n Data Warehouse, Data Lake und Data Lakehouse sind \u00e4hnliche und voneinander abh\u00e4ngige Architekturen, die im Zuge der Entwicklung von Datenplattformen entstanden sind. Die wichtigsten Unterschiede ergeben sich aus der Art der Datenspeicherung, der Zielgruppe der Daten, dem Volumen, der Vielfalt und der Geschwindigkeit der Daten sowie dem Ansatz f\u00fcr die Datenverwaltung. <\/p>\n Die Entwicklung von Datenplattformen geht weiter. Der Bereich der Datenanalyse ist hart umk\u00e4mpft und voller unterschiedlicher L\u00f6sungen und Tools, was die Orientierung erschwert. Dieser \u00dcberblick \u00fcber Datenarchitekturen auf hoher Ebene gibt Aufschluss \u00fcber die Richtung und die Landschaft moderner Datenplattformen.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>Data Warehouse<\/span><\/span><\/h2>\n
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Datensee<\/span><\/span><\/h2>\n
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<\/span><\/div>Data Lakehouse<\/span><\/span><\/h2>\n
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Fazit<\/span><\/span><\/h2>\n