Was ist ein Data Lakehouse?
Ein Data Lakehouse ist eine moderne Datenarchitektur, die die Stärken eines Data Warehouse und eines Data Lake in einer Plattform vereint. Die Idee ist einfach: Sie möchten die Flexibilität und niedrigen Kosten eines Data Lake (alles speichern, jedes Format) kombiniert mit der Struktur, Performance und Zuverlässigkeit eines Data Warehouse (schnelle Abfragen, ACID-Transaktionen, Schema-Enforcement).
Das Konzept entstand aus Frustration. Viele Organisationen bauten ein Data Warehouse für strukturiertes Reporting neben einem Data Lake für unstrukturierte Daten. Das Ergebnis: zwei Systeme, die gewartet werden müssen, Daten, die zwischen ihnen kopiert werden, und eine komplexe Architektur, die teuer und fehleranfällig ist.
Das Lakehouse löst dies durch die Verwendung einer Speicherschicht (typischerweise Cloud Object Storage) mit einer Transaktionsschicht darüber, die Warehouse-ähnliche Eigenschaften hinzufügt. Sie speichern alle Daten an einem Ort und können trotzdem schnelle SQL-Abfragen darauf ausführen.
Data Warehouse vs. Data Lake vs. Lakehouse
| Merkmal | Data Warehouse | Data Lake | Data Lakehouse |
|---|---|---|---|
| Datentypen | Nur strukturiert | Alle Typen | Alle Typen |
| Schema | Schema-on-Write | Schema-on-Read | Beides |
| Performance | Sehr schnelles SQL | Langsamer, formatabhängig | Schnell (Indexierung, Caching) |
| ACID-Transaktionen | Ja | Nein (standardmäßig) | Ja (Delta Lake, Iceberg) |
| Speicherkosten | Hoch | Niedrig | Niedrig |
| ML/AI-Unterstützung | Eingeschränkt | Gut | Gut |
Viele Data Lakes entwickelten sich zu „Data Swamps" — unorganisierten Repositorys, in denen niemand etwas finden konnte. Das Lakehouse begegnet diesem Problem, indem es eine Transaktionsschicht über den günstigen Lake-Speicher legt und so Warehouse-Zuverlässigkeit zu Lake-Preisen bietet.
Wie ein Lakehouse funktioniert
Ein Lakehouse besteht aus drei Schichten:
1. Speicherschicht — Offene Dateiformate (Parquet, ORC, Avro) auf günstigem Cloud Object Storage. Kein Vendor Lock-in.
2. Transaktionsschicht — Tabellenformate wie Delta Lake, Apache Iceberg und Apache Hudi fügen Warehouse-Funktionen hinzu: ACID-Transaktionen, Schema-Enforcement, Zeitreisen und Versionierung.
3. Abfrageschicht — SQL-Engines (Spark SQL, Trino, integrierte Engines) ermöglichen schnelle Analysen durch Data Skipping, Z-Ordering und Caching. Abfragen sind nahezu so schnell wie auf einem traditionellen Warehouse.
Vorteile eines Lakehouse
- Niedrigere Kosten — Object Storage ist 10-100x günstiger als Warehouse-Speicher.
- Flexibilität — Speichern Sie jeden Datentyp, ohne vorab zu entscheiden, was des Warehouse „würdig" ist.
- Keine Datenkopien — Ein Speicherort, eine Version der Wahrheit. Kein Kopieren zwischen Lake und Warehouse.
- Offene Standards — Parquet, Delta, Iceberg bedeuten keinen Vendor Lock-in.
- ML und BI auf denselben Daten — Data Scientists und BI-Analysten arbeiten mit demselben Datensatz.
- Integrierte Governance — Feingranulare Zugriffskontrolle, Audit-Logging, Data Lineage.
Lakehouse-Plattformen
Wichtige Plattformen mit Lakehouse-Funktionalität:
- Microsoft Fabric — All-in-One-Datenplattform mit OneLake. Ideal für Microsoft-Umgebungen und Power BI-Teams.
- Databricks — Der Lakehouse-Pionier (Delta Lake). Stark bei ML/AI und großen Datenvolumen.
- Snowflake — Ursprünglich ein Warehouse, jetzt mit Iceberg-Unterstützung. Ideal für SQL-lastige Teams.
- Google BigQuery — Serverless mit BigLake für Lakehouse-Szenarien. Bezahlen Sie nur, was Sie nutzen.
- AWS — Kombination aus S3 + Glue + Athena + Lake Formation. Flexibel, aber komplexer einzurichten als integrierte Plattformen.
Wann sollten Sie ein Lakehouse wählen?
Wählen Sie ein Lakehouse, wenn:
- Sie große Datenvolumen haben (Terabytes+) und Warehouse-Kosten zu hoch sind
- Sie sowohl BI-Reporting als auch Machine Learning auf denselben Daten benötigen
- Sie gemischte Datentypen haben (strukturiert, semi-strukturiert, unstrukturiert)
- Sie Vendor Lock-in vermeiden möchten
- Sie bereits in der Cloud arbeiten
Ein traditionelles Warehouse genügt, wenn:
- Sie nur strukturierte Daten haben
- Datenvolumen gering sind (Gigabytes)
- Sie nur BI-Berichte benötigen, kein ML
Beginnen Sie mit Power BI, wenn: Sie ein kleines Team sind, das gerade erst mit der Datenanalyse beginnt, und Ihre Daten in das Power BI-Datenmodell passen.