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Was ist ein Data Lake / Lakehouse?
Ein Data Lake ist ein zentraler Speicher für große Mengen an Rohdaten — in ihrem ursprünglichen Format. Anders als ein Data Warehouse werden Daten nicht vorab strukturiert, sondern erst bei der Nutzung interpretiert (schema-on-read).
Ein Lakehouse kombiniert die Flexibilität eines Data Lake mit den Struktur- und Konsistenz-Features eines Data Warehouse. Moderne Formate wie Delta Lake, Apache Iceberg oder Apache Hudi machen ACID-Transaktionen und Schema-Evolution im Lake möglich.
Typische Plattformen: Microsoft Fabric (mit OneLake als Lakehouse-Fundament), Databricks (Delta Lakehouse-Konzept), Snowflake (Data Cloud mit Lakehouse-Features) sowie native Cloud-Angebote von AWS (S3 + Glue) und Google (BigQuery + Cloud Storage).
Für den Mittelstand sind Lakehouses die logische Weiterentwicklung des Data Warehouse — flexibler, günstiger und KI-ready. Der Umstieg lohnt sich fast immer.
Best Practices für Lakehouse-Projekte
Diese sechs Prinzipien machen den Unterschied:
- Medaillon-Architektur einführen: Bronze/Silver/Gold — klar getrennte Qualitätsstufen.
- Offene Formate wählen: Delta oder Iceberg — Vendor-Lock-in vermeiden.
- Governance früh aufsetzen: Rollen, Rechte und Lineage — nicht nachträglich.
- Streaming einplanen: Auch wenn erst Batch — Streaming-Ready bauen.
- Kostenkontrolle: Compute skalierbar aber ohne Kontrolle wird schnell teuer — Alerts einrichten.
- Data Contracts: Zwischen Datenlieferant und -konsument klare Verträge — Qualität explizit.
Häufige Fehler bei Lakehouse-Projekten
Diese Fallstricke sehen wir häufig:
- Data Swamp: Ohne Governance verwahrlost der Lake — niemand findet oder vertraut den Daten.
- Keine Zonen: Bronze/Silver/Gold nicht getrennt — Rohdaten landen in Reports.
- Klein-teilige Files: Millionen winziger Dateien machen jede Abfrage langsam — Optimize regelmäßig.
- Falsches Format: CSV oder JSON statt Parquet/Delta — schlechte Performance und Kosten.
- Kein Metadaten-Katalog: Ohne Katalog kein Findbarkeitspfad — Nutzung bleibt niedrig.
Data Lake vs. Data Warehouse vs. Lakehouse
Drei Speicher-Ansätze mit klaren Stärken:
- Data Lake: Rohdaten in allen Formaten. Flexibel und günstig — aber ohne strukturelle Garantien.
- Data Warehouse: Strukturierte Daten mit ACID-Garantien. Optimiert für BI-Abfragen — teurer, weniger flexibel.
- Lakehouse: Kombination beider Welten. Flexibilität + Struktur — der moderne Standard.
Lakehouse für Ihre Daten & KI
In einem kostenlosen Erstgespräch schauen wir uns Ihre Datenlandschaft an und identifizieren, ob und wie ein Lakehouse Ihnen den größten Nutzen bringt — inklusive Plattform-Empfehlung.
Als Daten- und KI-Partner für den Mittelstand bauen wir Ihr Lakehouse pragmatisch auf — Fabric, Databricks oder Snowflake — mit Fokus auf Business-Nutzen.
Was wir dazu anbieten
- BI-Beratung — Lakehouse als Basis Ihrer BI-Landschaft.
- Software & Pipelines — Ingest, Transformation und Integration.
- KI-Beratung — Machine Learning auf Ihrem Lakehouse.
- Data Warehouse im Glossar — der klassische Vorgänger im Vergleich.
