Unternehmen stehen vor der Herausforderung, ihre Daten effizient zu verwalten, um sie für fundierte Entscheidungen zu nutzen. Traditionelle Data Warehouses konkurrieren nun mit alternativen Ansätzen wie Data Lakes, Data Lakehouses und Data Mesh. Doch bedeutet das wirklich, dass das klassische Data Warehouse ausgedient hat? Lassen Sie uns einen genaueren Blick auf die verschiedenen Ansätze werfen und ihre Vor- und Nachteile beleuchten.
Das klassische Data Warehouse (DWH)
Das traditionelle Data Warehouse ist darauf ausgerichtet, strukturierte Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren, zu transformieren und für die Analyse bereitzustellen. Es hat sich als zuverlässige Lösung für die Berichterstattung und Analyse bewährt. Es zeichnet sich durch klare Strukturen und vordefinierte Schemata aus, was einfache Abfragen und Analysen ermöglicht. Das klassische DWH eignet sich besonders gut für Unternehmen mit stabilen und vorhersehbaren Datennutzungsanforderungen.
Der Data Lake
Data Lakes sind Repositorys, die es ermöglichen, grosse Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten in ihrem nativen Format zu speichern. Im Vergleich zum DWH bieten sie eine flexiblere Datenspeicherung und -verarbeitung. Data Lakes eignen sich gut für die Speicherung von Rohdaten und das Entdecken neuer Muster und Erkenntnisse. Sie sind besonders nützlich für Unternehmen, die eine breite Vielfalt von Datenquellen und flexible Analysen benötigen.
Das Data Lakehouse
Data Lake Houses versuchen, das Beste aus beiden Welten zu kombinieren. Sie integrieren die Flexibilität von Data Lakes mit der strukturierten Verarbeitung des klassischen DWHs. Ein Data Lake House kann eine gute Wahl sein, wenn Sie die Verlässlichkeit und Struktur eines klassischen DWHs benötigen, aber auch die Flexibilität von Data Lakes wünschen. Der Ansatz empfiehlt sich für Unternehmen, welche ihre Datenarchitektur zukunftssicher aufstellen wollen und perspektivisch mehr Flexibilität und Skalierbarkeit brauchen.
Das Data Mesh
Data Mesh ist ein neuer Ansatz, der auf der Idee basiert, die Verantwortung für Daten auf mehrere Teams zu verteilen. Es schlägt vor, Daten als Produkt zu behandeln und dezentrale Datenproduktteams zu schaffen. Data Mesh strebt danach, die Skalierbarkeit und Agilität bei der Datenverarbeitung zu verbessern. Dieser Ansatz kann besonders für grosse Organisationen mit verteilten Datenquellen und vielfältigen Anforderungen sinnvoll sein. Das Data Mesh Konzept ist kein reiner Architekturansatz, sondern bezieht sich auf die Verantwortlichkeiten. Somit kann dieser Ansatz auch mit den anderen Architekturen kombiniert werden.
Kriterien für die Auswahl des richtigen Ansatzes
Die Wahl der richtigen Zielarchitektur hängt von verschiedenen Faktoren ab:
- Datenquellen und -typen: Wenn Ihre Datenquellen vielfältig sind und Sie mit unstrukturierten Daten arbeiten, kann ein Data Lake oder Data Lakehouse die richtige Wahl sein.
- Analyseanforderungen: Für vordefinierte Analysen und Berichte ist ein klassisches DWH möglicherweise besser geeignet, während Data Lakes und Data Lakehouses für explorative Analysen und datengesteuerte Innovationen geeignet sein können.
- Skalierbarkeit: Bei wachsenden Datenmengen und Anforderungen an die Skalierbarkeit kann ein Data Mesh-Ansatz in Betracht gezogen werden, um die Verantwortung zu dezentralisieren und die Agilität zu verbessern.
- Unternehmensstruktur: Die Struktur und Grösse Ihres Unternehmens spielen eine entscheidende Rolle. Grössere, verteilte Organisationen könnten von einem Data Mesh-Ansatz profitieren, während kleinere Unternehmen mit einem klassischen DWH gut bedient sind.
- Datensicherheit und Compliance: Je nach den Anforderungen an Datensicherheit und Compliance in Ihrer Branche müssen Sie sicherstellen, dass der gewählte Ansatz diesen Standards entspricht.
Fazit
Es wäre zu einfach zu sagen, dass das klassische DWH ausgedient hat. Vielmehr bietet der Markt eine Vielzahl von Ansätzen, die auf die unterschiedlichen Anforderungen und Herausforderungen von Unternehmen zugeschnitten sind. Die Wahl der Architektur hängt von einer gründlichen Analyse der spezifischen Anforderungen ab. In vielen Fällen kann auch eine hybride Lösung die beste Option sein, um Vorteile der verschiedenen Ansätze zu kombinieren und so eine agile und leistungsfähige Dateninfrastruktur zu schaffen. Eine Studie von BARC unterstützt dies, welche zeigt, dass 40% der Best-in-Class Unternehmen einen (hybriden) Data Lakehouse bevorzugen. Zusätzlich lohnt es sich die Trends neuerer Ansätze wie Data Fabric zur Datenintegration zu betrachten und Elemente davon in der Zielarchitektur miteinzubeziehen.
Weiterführende Informationen zum Thema:
Ansatz für Datengetriebene Unternehmenssteuerung
Data Mesh: Vorteile und Herausforderungen aus der Controlling Perspektive
