Das Beste beider Welten. DWH + DL = DLH

DWH + DL = DLH

Die Vorteile einer ETL-Transaktion aus dem DWH kombiniert mit der Möglichkeit unstrukturierte und semistrukturierte Daten gemeinschaftlich zu nutzen. Das ist ein Data Lakehouse.

 

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Das Data Warehouse (DWH)

Ein Data Warehouse (DWH) enthält ausschließlich strukturierte Daten, die über Transformationsschichten integriert und bereinigt werden, bevor sie an ein Speicherziel geladen werden. Dabei müssen die Daten in einem Data Warehouse einem vordefinierten Schema folgen. Data Warehouses haben Schwächen im Umgang mit un- und semistrukturierten Daten. Aber auch das Datenvolumen, die Vielfältigkeit der Daten, etc. stellen Probleme im Produktiveinsatz dar.

Bevor in einem DWH Daten abgelegt werden und für Business Intelligence, Data Analytics oder operativem Reporting verwendet werden können sind viele Schritte der Aufbereitung und Umwandlung notwendig. Sobald die Daten jedoch geladen sind, ist das Verwenden der Daten sehr einfach.

Der Data Lake (DL)

Im Gegensatz zum DWH stellt der Data Lake (DL) eine relativ lose Sammlung aller Unternehmensdaten dar. In vielen Fällen sind dabei die Daten unstrukturiert oder sogar in einem für Analyse nicht nutzbarem Format, z.B. Video-Streams, Audio-Aufzeichnungen, etc. Der DL ist dabei stark auf operative Belange ausgelegt; die Daten im DL sind für Analyse und Reporting nur nach aufwändigen Transformationen geeignet, z.B. einer Audio-Transkription.

Das Data Lakehouse verbindet das Beste beider Welten

Mehrere Data Warehouses und ein Datalake bilden ein „Single Source of Truth“ (Alleinige Quelle der Wahrheit/Daten). Mit dem Data Lakehouse ist es nicht notwendig, mehrere Systeme zeitaufwändig und kostspielig zu pflegen. Anstatt Rohdaten aus dem Data Lake in das Data Warehouse hochzuladen und umzuwandeln, wird das Abfragetool direkt mit dem Data Lake verbunden.

Ihr Ansprechpartner

Jens Horstmann, Vorstand

Jens Horstmann

Vorstand

Trevisto AG
Nunnenbeckstraße 6/8
90489 Nürnberg

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