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5. August 2021

Data Lakes und Data Warehouses sind zwei gängige Methoden für Unternehmen, Daten zu speichern und zu verwalten. Die Branche und die Bedürfnisse eines Unternehmens beeinflussen, welche Speicheroption am besten funktioniert. Das Verständnis ihrer einzigartigen Eigenschaften kann Unternehmen dabei helfen, fundierte Entscheidungen über die Datenverwaltung zu treffen. In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf Data Lakes und Data Warehouses, heben fünf Unterschiede hervor und diskutieren, wann beide Speicheroptionen verwendet werden sollten.

Was ist der Unterschied zwischen einem Data Lake und einem Data Warehouse?

Data Lakes und Data Warehouses dienen der Speicherung großer Datenmengen. Allerdings weisen sie deutliche Unterschiede auf.

Was ist ein Datensee?

Ein Data Lake ist ein digitales Repository, das häufig ungefilterte Daten ohne bestimmte Zwecke in großem Umfang speichert. Sie ermöglichen es Benutzern, Informationen zu speichern, ohne die Daten zunächst zu organisieren oder zu kategorisieren. Stattdessen können Benutzer Analysen oder maschinelles Lernen auf Seen anwenden, um fundierte Entscheidungen zur Datenverwaltung zu treffen. Beispielsweise könnte ein Unternehmen einen Data Lake nutzen, um alle seine Verbraucherdaten zu speichern und diese dann zu analysieren, um zu ermitteln, wie es Verbraucher am besten erreicht.

Was ist ein Data Warehouse?

Ein Data Warehouse ist ebenfalls ein digitaler Speicherort, der große Mengen gefilterter und strukturierter Daten für bestimmte Zwecke verwaltet. Typischerweise stammen die Informationen in diesen Repositories aus verschiedenen Systemen oder Datenbanken und werden regelmäßig aktualisiert. Unternehmen können mehrere Datenbanken an einem einzigen Ort speichern und verschiedene Organisationsebenen nutzen, um ihre Daten zu verwalten und darauf zuzugreifen.

5 Unterschiede zwischen Data Lakes und Data Warehouses

Berücksichtigen Sie bei der Entscheidung, ob ein See oder ein Lagerhaus besser für Ihr Unternehmen ist, diese fünf Unterschiede:

1. Datentyp

Die in Data Lakes und Data Warehouses gespeicherten Daten unterscheiden sich, da Lakes Rohdaten verwenden, während Warehouses verarbeitete Daten verwenden. Aufgrund der Art der Daten verfügen Seen in der Regel über eine große Speicherkapazität, um sicherzustellen, dass genügend Platz für alle Rohinformationen vorhanden ist. Sie funktionieren auch gut mit maschinellem Lernen, das mithilfe von Algorithmen Muster in Rohdaten erkennt. Data Lakes erfordern jedoch möglicherweise eine regelmäßige Wartung, um den Verlust unorganisierter Rohdaten zu verhindern.

Bei einer Lagerstruktur organisiert das System die Daten höchstwahrscheinlich automatisch. Die Kriterien für diese Organisationsstrukturen können von der Datenquelle abhängen. Dazu gehören typischerweise Kategorien wie Unternehmensdaten, Betriebsdaten und allgemeine Daten. Beliebige allgemeine Daten können auch in Unterkategorien wie abhängig, unabhängig und hybrid angezeigt werden.

2. Zweck der Daten

In Seen gespeicherte Daten haben einen unbestimmten Verwendungszweck, während Lagerhäuser nur Daten mit einem bestimmten Verwendungszweck speichern. Beispielsweise können ungefilterte Daten in einem See landen und lange Zeit ungenutzt bleiben, bis Unternehmen ihren Zweck bestimmen. In Lagern können Daten hingegen automatisch im Organisationssystem gespeichert werden, basierend auf ihrer vorgegebenen Verwendung. Repositories können beispielsweise Daten im Zusammenhang mit Webanalysen automatisch gruppieren. Durch diese verbesserte Organisation kann möglicherweise weniger Speicherkapazität genutzt werden.

3. Datennutzer

Abhängig vom Zweck der Daten unterscheiden sich die Fachleute, die Seen oder Lagerhäuser nutzen. Dies liegt daran, dass die raue Struktur von Seen oft schwieriger zu navigieren ist. Normalerweise ist es für Menschen einfacher, verarbeitete Informationen in Lagerhäusern zu verstehen. Zu den Lake-Benutzern können Fachleute gehören, die wissen, wie man Daten filtert, etwa Datenwissenschaftler oder Dateningenieure. Benutzer des Warehouse können Unternehmensanalysten oder Finanzexperten sein, die die gefilterten Daten nutzen, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

4. Datenverfügbarkeit

Die Verfügbarkeit variiert zwischen beiden Speicheroptionen. Da es für die Architektur von Seen keine definierte Struktur gibt, können Menschen die Daten einfach eingeben und Änderungen vornehmen. Mittlerweile verfügen Lagerhäuser über eine spezifische Architekturstruktur, die das Verständnis der Daten für alle Benutzer erleichtert. Da es sich bei den Daten jedoch nicht mehr um Rohdaten handelt, ist die Änderung der gespeicherten Informationen oft ein komplexerer Prozess.

5. Datenqualität

Data Lakes und Data Warehouses weisen aufgrund ihres Kontrollniveaus eine unterschiedliche Datenqualität auf. Da sich Lager in erster Linie auf die Speicherung hochorganisierter und kuratierter Daten konzentrieren, enthalten sie Daten von höherer Qualität. Die Qualität der Daten ermöglicht eine vollständige Analyse und sofortige Nutzung. Bei Seen sind die Daten von geringerer Qualität, da sie nicht gefiltert sind.

Wann sollten Data Lakes verwendet werden?

Hier sind einige Branchen, die Data Lakes nutzen können:

Gesundheitspflege

Gesundheitsunternehmen können von der Nutzung von Data Lakes profitieren, da sie unstrukturierte Informationen wie Krankenakten verwalten. Im Umgang mit Patienten benötigen Ärzte oder Pflegepersonal möglicherweise Echtzeitinformationen und die Möglichkeit, Informationen manuell zu korrigieren. Data Lakes können sowohl unstrukturierte als auch strukturierte Informationen bereitstellen, was eine effektive Option zur Analyse und Speicherung von Patientendaten sein kann.

Ausbildung

Bildungsexperten nutzen Daten, um Anwesenheit, Noten oder Verwaltungsaufgaben zu verfolgen. Lehrer können diese Informationen nutzen, um den Schülern Ressourcen zur Verfügung zu stellen oder einzelne Noten und Anwesenheitslisten zu aktualisieren. Dieser Bedarf an Flexibilität macht Data Lakes zu einer idealen Speicheroption für Bildungsunternehmen oder Bildungseinrichtungen.

Transport

Transportunternehmen können von der Nutzung von Data Lakes zur Prognose ihrer Supply-Chain-Management-Abläufe profitieren. Durch flexible Daten und Informationen wird sichergestellt, dass sie unterschiedliche Ergebnisse prüfen können. Dadurch können sie bei Bedarf alle betrieblichen Faktoren wie Treibstoffkosten, Lieferzeiten und Import-/Exportzölle analysieren.

Wann sollten Data Warehouses verwendet werden?

Hier sind einige Branchen, die Data Warehouses nutzen können:

Finanzen

Data Warehouses sind aufgrund ihrer Organisationsstruktur und klaren Formate ideal für die Finanzbranche. Dies erhöht die Zugänglichkeit für Finanzmitarbeiter, die mit Datenverarbeitungstechniken nicht vertraut sind, um Informationen manuell zu sortieren und zu filtern. Finanzexperten können Speicher zum Speichern wichtiger Daten oder Informationen wie Geschäftsberichten nutzen. Unternehmen in dieser Branche bevorzugen möglicherweise auch die Kosteneffizienz der Lagerhaltung gegenüber anderen Optionen.

Produktion

Fertigungsunternehmen müssen häufig Trends analysieren und vergleichen, um fundierte Geschäftsentscheidungen über Produktverkäufe und Preise zu treffen. Die Daten, die sie vergleichen, können aus verschiedenen Unternehmensbereichen stammen und erfordern eine ständige Untersuchung, um einen hohen Return on Investment (ROI) oder Gewinn sicherzustellen. Data Warehouses ermöglichen es Unternehmen, komplexe Datensätze einfach zu vergleichen und vereinfachte Ergebnisse auszutauschen.

Studie

Data Warehouses können ideal für Forschungsunternehmen sein, die Daten und Informationsberichte für die zukünftige Verwendung speichern müssen. Nachdem ein Arzneimittelforschungsunternehmen beispielsweise einen ersten Versuch abgeschlossen hat, muss es möglicherweise bei nachfolgenden Versuchen mit demselben Arzneimittel auf diese Daten zurückgreifen. Data Warehouses bieten ihnen Platz zum Speichern und einfachen Abrufen von Berichten bei Bedarf.