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    Was ist ein Data Lakehouse?

    Ein Data Lakehouse ist eine flexible Datenarchitektur, die den skalierbaren Speicher eines Data Lake mit den Verwaltungsfunktionen eines Data Warehouse kombiniert. Es hilft Teams, dieselben vertrauenswürdigen Daten für Analysen und KI zu nutzen, wodurch sich verschiedene Workloads leichter unterstützen lassen, ohne separate Lake- und Warehouse-Umgebungen verwalten zu müssen.

    Erweiterte Definition

    Ein Data Lakehouse löst ein praktisches Problem für Datenteams: wie sich die Flexibilität eines Data Lake mit der Struktur eines Data Warehouse verbinden lässt. Data Lakes bieten Flexibilität bei der Speicherung großer Mengen unterschiedlicher Daten, während Data Warehouses die Verwaltung und Analyse strukturierter Daten erleichtern. Ein Data Lakehouse vereint diese Stärken in einer umfassenderen Datenarchitektur, sodass Teams Daten nicht ständig zwischen separaten Umgebungen hin- und herbewegen müssen.

    Was ein Data Lakehouse unterscheidet, ist die zusätzliche Struktur und Kontrolle rund um die Daten. Ein Data Lakehouse hilft Teams dabei, Daten geordnet und konsistent zu halten und erleichtert so deren Nutzung. Data Governance hilft dann dabei, die Regeln für den Zugriff auf diese Daten und deren Verwaltung festzulegen.

    Viele Data Lakehouses trennen auch Speicher von Rechenleistung. Dadurch erhalten Teams mehr Flexibilität, um verschiedene Arten von Analysen auf denselben zugrunde liegenden Daten auszuführen, anstatt für jeden Workload eine weitere Kopie zu erstellen.

    Diese Flexibilität ist ein Grund dafür, dass das Interesse an Data Lakehouses wächst. Grand View Research schätzt den globalen Data-Lakehouse-Markt im Jahr 2026 auf 17,1 Milliarden US-Dollar und erwartet bis 2033 ein jährliches Wachstum von 23,2 %. Immer mehr Unternehmen suchen nach Datenumgebungen, die Analysen und KI unterstützen können, ohne weitere nicht verbundene Systeme hinzuzufügen.

    Wie ein Data-Lakehouse in Unternehmen und Daten angewendet wird

    Ein Data Lakehouse ermöglicht technischen Teams und geschäftlichen Benutzer:innen eine stärker vernetzte Zusammenarbeit mit denselben Daten. Es hält detaillierte Quelldaten verfügbar, wenn jemand tiefer einsteigen muss, während Analysten zuverlässige, aufbereitete Daten für die Berichterstattung und Modellierung nutzen können. Das bedeutet weniger zu verwaltende Kopien und weniger Hin und Her, wenn eine neue Geschäftsfrage aufkommt.

    Es kann auch dazu beitragen, Daten bei verschiedenen Arbeitsarten leichter wiederzuverwenden. Gartner stellt fest, dass Unternehmen die Bereitstellung und Skalierbarkeit von Datenprodukten verbessern können, indem sie von veralteten Datenarchitekturen migrieren. Eine Lakehouse-Architektur kann Teams auch dabei helfen, die Governance zu stärken und wiederverwendbare Datenprodukte über verschiedene Workloads hinweg einfacher zu unterstützen.

    Diese Flexibilität erstreckt sich auch auf KI. IDC stellte fest, dass 36 % der Befragten Lakehouse-Plattformen als Teil ihrer Workflows für agentenbasierte KI nutzen oder voraussichtlich nutzen werden. Die Erkenntnis zeigt, wie Lakehouses neuere KI-Anforderungen neben vertrauteren Analyseaufgaben unterstützen.

    Unternehmen nutzen eine Data-Lakehouse-Architektur, um gängige Datenarbeiten einfacher zu verwalten:

    • Bringen Sie Analysedaten zusammen: Detaillierte Quelldaten und vorbereitete Geschäftsdaten können sich in derselben umfassenderen Umgebung befinden, was den Übergang von der Exploration zu wiederholbaren Analysen erleichtert.
    • Unnötige Datenkopien reduzieren: Teams können näher an demselben Datenpool arbeiten, anstatt für jeden Bericht oder nachgelagerten Prozess eine neue Version zu erstellen.
    • Geben Sie Analysten mehr Freiraum zum Erkunden: Gemeinsame Zugriffskontrollen können Self-Service-Analysen unterstützen, während Data Governance dabei hilft, angemessene Schutzmechanismen aufrechtzuerhalten.
    • Daten für eine breitere Nutzung vorbereiten: Die Datenvorbereitung kann detaillierte Datensätze in zuverlässige Daten verwandeln, die sich für unterschiedliche geschäftliche Anforderungen einfacher wiederverwenden lassen.
    • Unterstützen Sie Analysen und KI auf derselben Grundlage: Die geschäftliche Berichterstattung kann aufbereitete Daten nutzen, während technischere Workloads auf die benötigten Details zugreifen – ohne beide Gruppen in separate Umgebungen zu zwingen.

    Wann ein Data Lakehouse sinnvoll ist

    Ziehen Sie ein Data Lakehouse in Betracht, wenn für verschiedene Aufgaben dieselben Quelldaten benötigt werden, jedoch nicht unbedingt in derselben Form. Es wird besonders relevant, wenn getrennte Lake- und Warehouse-Umgebungen doppelte Daten oder zusätzlichen Wartungsaufwand für die Teams verursachen, die sie pflegen.

    Hier sind einige Anzeichen dafür, dass ein Data Lakehouse gut geeignet sein könnte:

    • Dieselben Daten unterstützen unterschiedliche Workloads: Teams für die Berichterstattung benötigen möglicherweise aufbereitete Daten, während für Data Science oder KI Zugriff auf mehr Details erforderlich ist.
    • Daten bewegen sich kontinuierlich zwischen Systemen: Die Pflege separater Umgebungen kann zusätzliche Datenpipelines und doppelte Kopien erzeugen, die Teams synchron halten müssen.
    • Neue Workloads bringen die aktuelle Architektur an ihre Grenzen: Teams müssen möglicherweise die Verarbeitung skalieren oder neue analytische Arbeiten hinzufügen, ohne das Datenfundament jedes Mal neu aufbauen zu müssen.

    Ein Data Lakehouse muss nicht jedes bestehende Datensystem ersetzen. Die wichtigere Frage ist, ob die Verlagerung weiterer analytischer Workloads auf eine gemeinsame Datengrundlage genügend Redundanzen und Reibungsverluste beseitigt, damit sich die Umstellung lohnt.

    Die Alteryx Platform kann mit Daten in einem Lakehouse arbeiten, sodass Business-Benutzer vertrauenswürdige Daten aufbereiten und analysieren können, ohne die zugrunde liegende Architektur verwalten zu müssen. Sie hilft Teams außerdem dabei, wiederkehrende Datenaufgaben zu automatisieren, sodass sie weniger Zeit mit der Datenaufbereitung und mehr Zeit damit verbringen, die benötigten Antworten zu erhalten.

    Wie ein Data Lakehouse funktioniert

    Ein Data Lakehouse speichert Daten in einem gemeinsamen Speicher und fügt dann die Struktur hinzu, die nötig ist, um diese Daten für verschiedene Arten von Aufgaben zuverlässig zu machen. Teams können auf derselben Datenbasis arbeiten und dort mehr Struktur anwenden, wo sie benötigt wird, anstatt für jeden neuen Use Case eine separate Umgebung aufzubauen.

    Die meisten Data Lakehouses folgen einem Ablauf wie diesem:

    1. Daten in das Lakehouse bringen: Bei der Datenerfassung werden Informationen aus einer Datenquelle in den gemeinsamen Speicher übertragen. Teams können die ursprüngliche Detailtiefe beibehalten, anstatt im Vorfeld zu entscheiden, wie die einzelnen Daten letztendlich verwendet werden.
    2. Organisieren Sie sie nach unterschiedlichen Anforderungen: Einige Benutzer benötigen möglicherweise detaillierte Quelldaten, während andere übersichtlichere Tabellen für die Berichterstattung benötigen. Das Lakehouse kann beides unterstützen, ohne dass für jeden Bereich eine komplett separate Umgebung erstellt werden muss.
    3. Leitplanken für wichtige Daten einrichten: Zugriffsregeln legen fest, wer bestimmte Informationen nutzen darf, und Prozesse zur Datenqualität tragen dazu bei, dass vertrauenswürdige Daten verlässlich bleiben, je mehr Personen damit arbeiten.
    4. Daten für die Analyse formen: Datenumwandlung wandelt detaillierte Datensätze in Informationen um, mit denen sich leichter arbeiten lässt. Teams können aufbereitete Daten für wiederkehrende Analysen erstellen, ohne den Zugriff auf die zugrunde liegenden Details zu verlieren.
    5. Verwenden Sie die Daten für verschiedene Workloads: Dieselbe breitere Basis kann sowohl Business Intelligence als auch Machine Learning unterstützen. Da Speicher und Rechenleistung separat verwaltet werden können, können Teams die Verarbeitung bei sich änderndem Bedarf skalieren, ohne das gemeinsame Dataset verschieben zu müssen.

    Das klingt auf dem Papier recht einfach. Der schwierigere Teil folgt, sobald die Architektur steht: die Umgebung bei zunehmender Nutzung vertrauenswürdig und verwaltbar zu halten.

    Herausforderungen bei der Data-Lakehouse-Implementierung

    Ein Data Engineer, der auf Medium schreibt, argumentiert, dass Plattformdisziplin wichtiger ist als Tools. Das bedeutet, an bewährten täglichen Praktiken festzuhalten und nicht nur die richtige Technologie zu wählen.

    Hier sind die drei größten Herausforderungen bei der Implementierung eines Data Lakehouse:

    • Daten vertrauenswürdig halten: Data Governance und Datenqualität müssen Schritt halten, wenn mehr Personen die Umgebung nutzen und neue Workloads von denselben Daten abhängen.
    • Neue Silos vermeiden: Verschiedene Tools und Dienste müssen zusammenarbeiten, damit das Lakehouse nicht die Fragmentierung neu erzeugt, die es eigentlich reduzieren sollte.
    • Die erforderlichen Fähigkeiten für einen erfolgreichen Betrieb: Klare Verantwortlichkeiten und solide Betriebspraktiken gewinnen mit wachsenden Arbeitslasten an Bedeutung. Grand View Research weist zudem auf die Nachfrage nach Migrations- und Implementierungsdiensten hin, die komplexe Data-Lakehouse-Umgebungen unterstützen, und unterstreicht damit das Fachwissen, das über die anfängliche Architekturarbeit hinaus erforderlich sein kann.

    Da Lakehouses eine immer größere Rolle bei der KI-gestützten Arbeit spielen – insbesondere da agentenbasierte KI-Systeme die Unabhängigkeit erhalten, auf Grundlage der ihnen bereitgestellten Informationen zu handeln –, verweist Forrester auf Vertrauen als grundlegende Komponente für KI. Architektonische Offenheit ist ebenfalls wichtig, da sie Unternehmen mehr Flexibilität bei der Anbindung neuer Daten- und KI-Dienste bietet.

    Beispiele und Use Cases

    Unterschiedliche Unternehmensbereiche können ein Data Lakehouse auf ihre eigene Weise nutzen, selbst wenn sie mit demselben Datenbestand arbeiten.

    Hier sind einige Beispiele dafür, wie ein Data Lakehouse im gesamten Unternehmen genutzt wird:

    • Finanzen: Finanzteams können mit konsistenten Daten für Planung und Berichterstattung arbeiten und haben dennoch Details auf Transaktionsebene zur Verfügung, wenn eine Zahl genauer betrachtet werden muss. Wenn sich Annahmen ändern, können Analysten tiefer ins Detail gehen, ohne darauf warten zu müssen, dass ein weiteres Extrakt erstellt wird.
    • Marketing: Marketingfachleute benötigen möglicherweise eine verlässliche Kundensicht für wiederkehrende Kampagnenanalysen, während Analysten detailliertere Verhaltensdaten für die Segmentierung wünschen. Ein Data Lakehouse kann beides unterstützen, ohne jedes Mal eine separate Umgebung zu erstellen, wenn sich die Zielgruppe oder Fragestellung ändert.
    • Betrieb: Planer können aktuelle Betriebsdaten mit historischen Informationen kombinieren, um zu verstehen, ob eine Verschiebung ein einmaliges Problem oder Teil eines größeren Musters ist. Sie können aufbereitete Daten für die regelmäßige Berichterstattung verwenden und sich dann detailliertere Datensätze genauer ansehen, wenn sich etwas ändert oder einer genaueren Betrachtung bedarf.
    • Risiko und Compliance: Prüfer:innen benötigen häufig eine klare Berichterstattungsansicht sowie die Möglichkeit, eine Ausnahme bis zu ihrer Quelle zurückzuverfolgen. Ein Data Lakehouse kann diese Nachverfolgung unterstützen, wenn Datenverlauf und Data Governance Teil des umgebenden Prozesses sind.
    • Data Science: Data Scientists benötigen häufig detailliertere Informationen, als ein standardmäßiger Geschäftsbericht liefert. Ein Data Lakehouse kann diese Details bewahren, während andere Teams weiterhin aufbereitete Daten für ihre eigenen Analysen nutzen.

    Branchenbeispiele

    Branchen greifen für eine Vielzahl von Anforderungen auf Data Lakehouses zurück, abhängig von den Daten, mit denen sie arbeiten, und den Problemen, die sie lösen müssen.

    Hier sind einige Beispiele dafür, wie Branchen Data Lakehouses einsetzen:

    • Einzelhandel: Filial- und digitale Aktivitäten können in eine gemeinsame Umgebung einfließen und anschließend aufbereitete Daten für die Nachfrageplanung oder Merchandising-Analysen bereitstellen. Wenn sich das Kaufverhalten unerwartet ändert, können Analysten auf die zentralen Details zurückgreifen, anstatt sich ausschließlich auf zusammenfassende Berichte zu verlassen.
    • Fertigung: Umfangreiche Gerätedaten können die Zustandsüberwachung unterstützen, während Betriebsleiter mit saubereren operativen Measures arbeiten. Beides in derselben übergeordneten Umgebung zu halten, macht es einfacher, das Geschehen in der Fertigung mit längerfristigen Leistungstrends zu verknüpfen.
    • Gesundheitswesen: Die Kapazitätsplanung kann auf genehmigte analytische Daten zurückgreifen, während rollenbasierte Zugriffskontrollen sensiblere Informationen schützen. Benutzer können auf der Detailebene arbeiten, die ihre Rollen erfordern, ohne für jede Analyse eine separate Speicherumgebung zu erstellen.
    • Telekommunikation: Netzwerkereignisse erzeugen große Mengen granularer Daten, die Ingenieure möglicherweise zur Fehlerbehebung benötigen. Die geschäftliche Berichterstattung kann auf vorbereitete Dienst-Measures auf derselben Grundlage zurückgreifen und Führungskräften einen klareren Überblick verschaffen, während die für die Untersuchung von Problemen erforderlichen technischen Details erhalten bleiben.

    Häufig gestellte Fragen

    Wann sollten Sie ein Data Lakehouse einem Data Warehouse vorziehen?

    Ein Data Lakehouse kann besser geeignet sein, wenn Teams dieselben zugrunde liegenden Daten für verschiedene Arten von Aufgaben benötigen, insbesondere wenn Analysen oder KI mehr Details erfordern als die herkömmliche Berichterstattung. Ein Data Warehouse kann weiterhin sinnvoller sein, wenn der Hauptbedarf in einer strukturierten Berichterstattung besteht und die vorhandene Umgebung dies bereits gut bewältigt.

    Ist ein Data Lakehouse günstiger als ein Data Warehouse?

    Nicht unbedingt – ein Data Lakehouse kann Kosten senken, die durch doppelte Daten und separate Speicherumgebungen entstehen, aber die Gesamteinsparungen hängen davon ab, wie das Lakehouse konzipiert und verwaltet wird. Compute-Nutzung und die laufende Verwaltung verursachen weiterhin Kosten, daher ist die wichtigere Frage, ob die Architektur Komplexität und Datenbewegungen ausreichend reduziert, damit sich die Investition lohnt.

    Kann ein Data Lakehouse Echtzeitanalysen unterstützen?

    Ja, aber das Lakehouse allein macht Analysen nicht echtzeitfähig. Die Geschwindigkeit hängt davon ab, wie schnell Daten in die Umgebung gelangen und wie die Verarbeitungsebene damit umgeht. Teams, die schnelllebige Erkenntnisse benötigen, sollten diese Anforderungen bei der Gestaltung von Ingestion- und Analyse-Workflows berücksichtigen.

    Wie unterscheidet sich ein Data Lakehouse von einem Data Mesh oder Data Fabric?

    Sie lösen unterschiedliche Probleme. Ein Data Mesh konzentriert sich darauf, wie Teams im gesamten Unternehmen Daten besitzen und verwalten, während eine Data Fabric dabei hilft, Daten über Systeme und Umgebungen hinweg zu verbinden. Ein Data Lakehouse konzentriert sich spezifischer darauf, wie analytische Daten für die Nutzung gespeichert und verwaltet werden.

    Wie migrieren Sie zu einem Data Lakehouse?

    Die Migration beginnt in der Regel damit, zu ermitteln, welche Daten und Workloads am meisten von einem gemeinsamen Lakehouse-Fundament profitieren, anstatt alles auf einmal zu verschieben. Teams können dann Workflows für die Datenerfassung und Datenumwandlung modernisieren, während sie ausgewählte Workloads migrieren. Ein phasenweiser Ansatz kann es erleichtern, die bestehende Berichterstattung zu schützen, während Teams kennenlernen, wie sich die neue Umgebung verhält.

    Weitere Ressourcen zum Data Lakehouse

    Quellen und Referenzen

    Synonyme

    • Lakehouse
    • Lakehouse-Architektur
    • Data-Lakehouse-Architektur

    Zuletzt überprüft: August 2026

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    Dieser Glossareintrag wurde vom Alteryx Content-Team erstellt und auf Klarheit, Genauigkeit und Übereinstimmung mit unserem Fachwissen in Data Analytics Automation überprüft.