Ein Data Lakehouse vereint im einfachsten Sinne die besten Funktionalitäten eines Data Lake und eines Data Warehouse. Es bietet eine einheitliche Plattform für die nahtlose Integration sowohl strukturierter als auch unstrukturierter Daten und bietet Unternehmen Agilität, Skalierbarkeit und Flexibilität in ihren Datenanalyseprozessen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Data Warehouses, die auf starren Schemata zum Organisieren und Speichern strukturierter Daten basieren, verwendet ein Data Lakehouse a flexibel Schema-on-Read-Ansatz. 

Dies bedeutet, dass rohe, unverarbeitete Daten ohne vordefinierte Struktur in das System aufgenommen werden können, was eine Analyse und Erkundung im laufenden Betrieb ermöglicht. Darüber hinaus ist ein wesentlicher Vorteil des Data Lakehouse seine Fähigkeit, sowohl Batch- als auch Echtzeitverarbeitungsfunktionen zu nutzen. Durch die Kombination dieser beiden Verarbeitungsansätze in einer einzigen Architektur können Unternehmen wertvolle Erkenntnisse sowohl aus historischen als auch aus aktuellen Streaming-Datensätzen gewinnen.

Ein entscheidender Aspekt, der die Data-Lakehouse-Architektur leistungsstark macht, ist ihre Integration mit Spark-basierten Analysen. Durch Hebelwirkung Die Rechenleistung von Sparkkönnen Organisationen komplexe Analyseaufgaben an den im Lakehouse gespeicherten Daten durchführen. Dazu gehört auch das Laufen für Fortgeschrittene Maschinelles Lernen Algorithmen, die Durchführung komplexer Aggregationen und Transformationen sowie die Ausführung iterativer Berechnungen. Darüber hinaus ermöglicht ein Data Lakehouse Echtzeit-Streaming-Analysen durch die nahtlose Integration mit Streaming-Frameworks wie Apache Kafka oder Apache Flink. Dies ermöglicht es Unternehmen, ständig fließende Datenströme zu analysieren und daraus Erkenntnisse abzuleiten, sobald diese eingehen.

Was sind häufige Herausforderungen bei Data Lakehouse?

Das Data Lakehouse bringt trotz seiner vielen Vorteile einige Herausforderungen im Zusammenhang mit Daten mit sich Governance, Sicherheit, Datenschutz und Compliance die angegangen werden müssen. Data Governance ist entscheidend für die Gewährleistung der Genauigkeit, Konsistenz und Zuverlässigkeit der Daten innerhalb eines Data Lakehouse. Unternehmen müssen klare Richtlinien und Prozesse festlegen, um die Datenqualitätskontrolle, das Metadatenmanagement und die Zugriffskontrollen im gesamten Ökosystem zu verwalten.

Sicherheit ist ein weiteres wichtiges Anliegen beim Umgang mit großen Datenmengen. Da sich vertrauliche Informationen im Data Lakehouse befinden, müssen Unternehmen robuste Sicherheitsmaßnahmen wie Verschlüsselungstechniken und Zugriffskontrollen implementieren, um sich vor unbefugtem Zugriff oder Verstößen zu schützen. Datenschutzbestimmungen Wie DSGVO oder CCPA verlangen Organisationen, personenbezogene Daten angemessen zu schützen. 

Was sind die Hauptmerkmale der Data Lakehouse-Architektur?

Die verschiedenen Schichten einer Data Warehouse-Architektur

Im Kern besteht eine Data-Lakehouse-Architektur aus drei Schichten: Speicherung, Datenverarbeitung und Katalog. Die Speicherschicht speichert Rohdaten strukturiert und unstrukturiert Daten ohne Änderungen. Die Rechenschicht ermöglicht Verarbeitungs- und Analysefunktionen zusätzlich zu diesen gespeicherten Informationen, indem sie verschiedene Engines wie Apache Spark oder Presto nutzt. Schließlich fungiert die Katalogebene als Metadaten-Repository, das eine organisierte Ansicht der verfügbaren Datensätze innerhalb der Architektur bietet. 

Speicherung, Verarbeitung und Integration in einem Data Lakehouse

Die Schlüsselkomponenten eines Data Lakehouse sind Speicherung, Verarbeitung und Integration. Die Speicherkomponente eines Data Lakehouse ermöglicht es Unternehmen, große Mengen unterschiedlicher Datentypen in ihren nativen Formaten zu speichern. Diese Flexibilität ermöglicht einen einfachen Zugriff und eine einfache Analyse beider historische und Echtzeitdaten. 

Die Verarbeitung ist eine weitere wichtige Komponente, die es Benutzern ermöglicht, wertvolle Erkenntnisse aus den gespeicherten Daten abzuleiten. Durch den Einsatz verteilter Computertechnologien wie Apache Spark oder Presto können Unternehmen komplexe Analyseaufgaben wie maschinelles Lernen, Ad-hoc-Abfragen oder Stapelverarbeitung in ihrem Data Lakehouse durchführen. Integration spielt eine entscheidende Rolle bei der Verbindung verschiedener Systeme und Anwendungen innerhalb der Infrastruktur eines Unternehmens. Es ermöglicht die nahtlose Datenerfassung aus mehreren Quellen wie z Datenbanken, Cloud-Dienste oder Streaming-Plattformen in das Data Lakehouse.

Skalierbarkeit und Flexibilität der Data Lakehouse-Architektur  

Einer der Hauptvorteile der Data-Lakehouse-Architektur ist ihre Skalierbarkeit. Herkömmliche Data Warehouses haben oft Schwierigkeiten, das ständig wachsende Volumen, die Vielfalt und die Geschwindigkeit moderner Daten zu bewältigen. Mit einem Data Lakehouse können Unternehmen ihre Speicherkapazität jedoch nahtlos horizontal skalieren, indem sie ihrem Cluster weitere Knoten hinzufügen. Das verteilt Der Ansatz ermöglicht eine effiziente Verarbeitung großer Datenmengen ohne Leistungseinbußen. 

Die von der Architektur gebotene Flexibilität ist entscheidend für die Anpassung an sich ändernde Geschäftsanforderungen. Daten in einem Lakehouse können in ihrer Rohform ohne vordefiniertes Schema oder Struktur gespeichert werden, sodass neue Arten von Informationen problemlos berücksichtigt werden können, sobald sie entstehen. Diese Flexibilität ermöglicht es Unternehmen, verschiedene Datensätze aus verschiedenen Quellen zu erfassen und zu speichern, ohne sich um Vorabtransformationen oder Schemaänderungen kümmern zu müssen.

Die Skalierbarkeit und Flexibilität der Data-Lakehouse-Architektur ermöglicht es Unternehmen, große Mengen strukturierter und unstrukturierter Informationen effizient zu speichern und gleichzeitig an zukünftige Änderungen ihrer Analyseanforderungen anpassbar zu bleiben.     

Datenaufnahme und -transformation in Data Lakehouse

Echtzeitanalysen und Stapelverarbeitung sind entscheidende Komponenten einer Data-Lakehouse-Architektur, die es Unternehmen ermöglicht, die Leistungsfähigkeit von Daten zu nutzen Einnahme und Transformation. Diese Funktionen erleichtern die Gewinnung wertvoller Erkenntnisse sowohl aus Echtzeit- als auch aus historischen Daten, stellen eine zeitnahe Entscheidungsfindung sicher und verbessern die allgemeine Geschäftsflexibilität. 

Datenverwaltung und Qualitätsmanagement in Data Lakehouses 

Daten-Governance und -Qualität sind zwei entscheidende Aspekte einer Data-Lakehouse-Architektur – sie umfassen verschiedene Schlüsselkomponenten wie Schema-Durchsetzung, Metadaten Management und Datenverwaltung. 

Die Schemadurchsetzung spielt eine entscheidende Rolle bei der Aufrechterhaltung der Konsistenz und Zuverlässigkeit der Daten innerhalb eines Data Lakehouse. Dabei werden vordefinierte Schemata für verschiedene Datensätze definiert und durchgesetzt, um sicherzustellen, dass Struktur und Format der Daten bestimmten Standards entsprechen. Durch die Durchsetzung von Schemaregeln können Unternehmen Inkonsistenzen oder Diskrepanzen in ihren Datensätzen verhindern und so eine nahtlose Integration und Analyse ermöglichen. 

Das Metadatenmanagement ist eine weitere wesentliche Komponente, die bei der Organisation und Beschreibung der in einem Data Lakehouse gespeicherten Daten hilft. Dabei geht es um die Erfassung umfassender Metadaten, einschließlich Informationen über die Quelle, Struktur, Beziehungen und Nutzungsmuster der Daten. Eine effektive Metadatenverwaltung ermöglicht ein besseres Verständnis und Auffinden verfügbarer Datensätze und erleichtert gleichzeitig effiziente Abfrage- und Abrufvorgänge. 

Datenamt ist von entscheidender Bedeutung, um die Einhaltung gesetzlicher Anforderungen, Datenschutzrichtlinien, Sicherheitsmaßnahmen und ethischer Überlegungen sicherzustellen. Dabei geht es um die Festlegung von Richtlinien, Verfahren, Rollen, Verantwortlichkeiten und Rahmenwerken zur Steuerung der gesamten Datenverwaltung innerhalb einer Organisation. Durch die Datenverwaltung wird sichergestellt, dass geeignete Kontrollen für Zugriffskontrolle, Autorisierungsmechanismen, Prüfpfade, Aufbewahrungsrichtlinien und andere Aspekte im Zusammenhang mit der Datensicherheit vorhanden sind.

Integrierte Abfrage-Engine und einheitlicher Datenzugriff

Die integrierte Abfrage-Engine ermöglicht die nahtlose Abfrage und Verarbeitung großer Datenmengen, die im Data Lakehouse gespeichert sind. Dies ermöglicht es Unternehmen, Echtzeitanalysen für verschiedene Datensätze durchzuführen, ohne diese verschieben oder in ein separates System umwandeln zu müssen. 

Darüber hinaus stellt die einheitliche Datenzugriffsfunktion sicher, dass über eine einzige Abfragesprache oder Schnittstelle auf alle Datentypen zugegriffen werden kann. Dies vereinfacht den gesamten Datenverwaltungsprozess und verkürzt die Lernkurve für Analysten und Ingenieure. 

Erweiterte Funktionen für Analyse und Sicherheit

Die Data-Lakehouse-Architektur umfasst erweiterte Analysefunktionen und Sicherheitsfunktionen. Ein entscheidender Aspekt ist die Fähigkeit, Echtzeit-Streaming-Daten zu nutzen, die es Unternehmen ermöglicht, eingehende Informationen zu verarbeiten und zu analysieren und so eine zeitnahe Entscheidungsfindung zu ermöglichen. 

Die ML-Integration ist ein weiterer wichtiger Bestandteil einer Data-Lakehouse-Architektur, die es Unternehmen ermöglicht, wertvolle Muster und Trends aufzudecken, umsetzbare Erkenntnisse abzuleiten und genaue Vorhersagen zu treffen. 

Angesichts der zunehmenden Fälle von Datenschutzverletzungen und Verstößen gegen die Privatsphäre haben Sicherheitsmaßnahmen für globale Unternehmen höchste Priorität. Data Lakehouses bieten erweiterte Sicherheitsmaßnahmen wie erweiterte Verschlüsselungsmethoden, rollenbasierte Zugriffskontrollen, Prüffunktionen und die Einhaltung von Industriestandards. 

Was sind die Vorteile der Data Lakehouse-Architektur?

Hier ist eine Zusammenfassung der wichtigsten Vorteile eines Data Lakehouse:

• Zentralisierte Datenspeicherung: Diese Funktion bietet mehrere Vorteile für eine verbesserte Datenverwaltung und eine optimierte Datenintegration. Mit einem zentralisierten Ansatz können Unternehmen große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten an einem einzigen Ort speichern, wodurch die Notwendigkeit mehrerer isolierter Systeme entfällt. 

• Zugriff auf mehrere Datenquellen: Daten aus verschiedenen Abteilungen, Anwendungen und externen Quellen können in das Data Lakehouse aufgenommen werden, wodurch eine ganzheitliche Sicht auf die Informationsbestände des Unternehmens entsteht. Unternehmen können konsistente Richtlinien und Kontrollen für alle gespeicherten Informationen durchsetzen und so die Einhaltung gesetzlicher Anforderungen sicherstellen. 

• Verbessertes Datenqualitätsmanagement: Datenbereinigungs- und Transformationsprozesse können einheitlich angewendet werden.     

• Skalierbarkeit und Flexibilität: Die Skalierbarkeit und Flexibilität einer Data-Lakehouse-Architektur ermöglicht es Unternehmen, die Leistungsfähigkeit einer kostengünstigen Datenverwaltung zu nutzen. Mit einem Data Lakehouse können Unternehmen problemlos große Mengen unterschiedlicher Datensätze speichern und verarbeiten, ohne dass umfangreiche Transformationen oder vordefinierte Schemata erforderlich sind. 

• Cloud-Vorteil: Durch die Nutzung cloudbasierter Plattformen können Unternehmen ihre Speicher- und Rechenressourcen je nach Bedarf dynamisch skalieren und so die Kosten optimieren und gleichzeitig ein hohes Leistungsniveau aufrechterhalten. 

• Echtzeitanalysen und schnellere Entscheidungsfindung: Die Einführung der Data-Lakehouse-Architektur bringt Vorteile bei Echtzeitanalysen und schnelleren Entscheidungsprozessen. Echtzeitanalysen werden möglich, da Daten nahezu in Echtzeit erfasst und verarbeitet werden, wodurch zeitaufwändiges ETL entfällt. Durch die Konsolidierung strukturierter und unstrukturierter Daten in einem einzigen Repository ermöglicht das Data Lakehouse Unternehmen den schnellen und effizienten Zugriff auf große Informationsmengen.

• Verbesserte Zusammenarbeit und Datendemokratisierung: Die Data-Lakehouse-Architektur bietet außerdem erweiterte Funktionen für die Zusammenarbeit. In herkömmlichen Datenarchitekturen behindern Datensilos häufig die Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Abteilungen oder Teams innerhalb einer Organisation. Bei einem Data Lakehouse werden jedoch alle Daten in einem zentralen Repository gespeichert, wodurch diese Silos beseitigt und die Zusammenarbeit gefördert werden. 

• Optimierte Ressourcennutzung und ML-Funktionen: Das Data Lakehouse nutzt die Leistungsfähigkeit des Cloud Computing, um große Datenmengen in ihrer Rohform effizient zu speichern und zu verarbeiten. Durch die Konsolidierung strukturierter und unstrukturierter Daten in einem einzigen Repository können Unternehmen ihre vorhandenen Ressourcen optimal nutzen. 

Was ist die Zukunft der Data Lakehouse-Architektur?

Data Engineering wird eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung spielen Zukunft eines Data Lakehouse. Dateningenieure spielen eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung, dem Aufbau und der Wartung der Infrastruktur, die für erfolgreiche Data-Lakehouse-Implementierungen erforderlich ist. Sie sind für die Entwicklung skalierbarer und effizienter Datenpipelines verantwortlich, die große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten aufnehmen, transformieren und speichern. 

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• Quelle: https://www.dataversity.net/data-lakehouse-architecture-101/