{"id":8290,"date":"2020-06-24T10:55:23","date_gmt":"2020-06-24T08:55:23","guid":{"rendered":"https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/?p=8290"},"modified":"2026-02-10T14:28:19","modified_gmt":"2026-02-10T13:28:19","slug":"koennen-lakehouses-einen-paradigmenwechsel-anstossen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/koennen-lakehouses-einen-paradigmenwechsel-anstossen\/","title":{"rendered":"K\u00f6nnen Lakehouses einen Paradigmenwechsel anstossen?"},"content":{"rendered":"\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><\/h2>\n\n\n\n<p>By<strong> <\/strong>Stefan Koch aus dem <a href=\"https:\/\/www.hslu.ch\/de-ch\/informatik\/weiterbildung\/data-intelligence-and-big-data\/cas-business-intelligence-and-analytics\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">CAS Business Intelligence &amp; Analytics<\/a><\/p>\n\n\n\n<p>Data Lakehouses vereinfachen Dateninfrastrukturen auf radikale Weise. Sie kombinieren die Zuverl\u00e4ssigkeit von <a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/www.controlling-wiki.com\/de\/index.php\/Data_Warehouse\" target=\"_blank\">Data Warehouses<\/a> und die Gr\u00f6sse von <a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/de.wikipedia.org\/wiki\/Data-Lake\" target=\"_blank\">Data Lakes<\/a>. Das versprach die kalifornische Software-Firma <a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Databricks\" target=\"_blank\">Databricks<\/a> vor Kurzem in einem <a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/databricks.com\/blog\/2020\/01\/30\/what-is-a-data-lakehouse.html\" target=\"_blank\">Blogbeitrag \u00fcber Lakehouses<\/a>. Darin bezeichnete sie die Einf\u00fchrung der neuen Lakehouse-Technologie als \u00abneues Paradigma im Datenmanagement\u00bb. Ob das Data Lakehouse eine disruptive Technologie darstellt und das Data Warehouse verdr\u00e4ngt, wage ich (heute noch) zu bezweifeln. Das klassische Data Warehouse hat noch immer seine Daseinsberechtigung. Aber als Apple-Mitbegr\u00fcnder Steve Jobs das erste iPad vorstellte, wurde er zun\u00e4chst auch als Tr\u00e4umer bel\u00e4chelt. Mittlerweile benutzt die ganze Welt Tablets. Die Frage, ob das Lakehouse einen \u00e4hnlichen Siegeszug hinlegen wird, wird sich erst in einigen Jahren beantworten lassen.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Der Bedarf nach einem flexiblen Hochleistungssystem steigt<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Es gilt indes schon heute, sich die neue Technologie n\u00e4her anzuschauen. Denn das klassische Data Warehouse st\u00f6sst zunehmend an seine Grenzen. Es erm\u00f6glicht zwar schnelle Abfragen auf grossen Datenmengen und eignet sich hervorragend f\u00fcr strukturierte Daten. Heutzutage kommen neue Datenquellen aber zunehmend in ganz unterschiedlichen Formaten daher: mal strukturiert, mal unstrukturiert oder semistrukturiert. Die Datenmengen steigen exponentiell an; die Geschwindigkeit, mit der Daten geliefert werden, erh\u00f6ht sich. Die Anforderungen an die Analyse \u00e4ndern sich in immer k\u00fcrzeren Zyklen.<\/p>\n\n\n\n<p>Daher braucht es zunehmend flexible Frameworks, die sich sehr schnell diesen neuen Anforderungen anpassen k\u00f6nnen. So ist es fraglich, ob das klassische Data Warehouse mit seinen aufw\u00e4ndigen, langen Entwicklungsprozessen noch lange mithalten kann. F\u00fcr gewisse Daten und Anwendungsf\u00e4lle m\u00fcssen also andere L\u00f6sungen gefunden werden.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Via Datensee zum Datenhaus<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Gewisse Unternehmen begannen darum schon vor rund einem Jahrzehnt, Daten aus verschiedenen Quellsystemen im Rohdatenformat in sogenannten \u00abData Lakes\u00bb abzuspeichern. Ein Data Lake ist ein skalierbarer Datenspeicher, der f\u00fcr grosse Datenmengen ausgelegt ist.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Ein Data Lake bietet unter anderem folgende Vorteile:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Er kann sowohl strukturierte wie<strong> auch unstrukturierte<\/strong> Daten enthalten.<\/li>\n\n\n\n<li>Er l\u00e4sst sich f\u00fcr <strong>Big-Data-Analysen<\/strong> einsetzen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Geringe Kosten<\/strong>.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Flexible<\/strong> Speicher.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>Hybrides Konzept: Eine neue Mischform entsteht<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Um die Vorteile von Warehouse und Data Lake zu vereinen, entwickelten viele Unternehmen eine Mischform der <a href=\"https:\/\/de.wikipedia.org\/wiki\/Business_Intelligence\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">BI<\/a>-Umgebung. Sie speichern unterschiedlichste Rohdaten in grossen Mengen in Data Lakes, w\u00e4hrend sie Teile davon bei Bedarf in das Data Warehouse laden.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>In der Folge davon kommt nun das Lakehouse ins Spiel: Es soll die Vorteile von Data Lakes und Data Warehouses zu einem hybriden Konzept vereinen. Die beiden Systeme werden nicht nebeneinander, sondern als ein neuartiges einzelnes System betrieben.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>So entsteht ein neues Systemdesign. Die Implementierung der Datenstrukturen und der Datenverwaltungsfunktionen werden vom Data Warehouse \u00fcbernommen, die Speicherung erfolgt aber auf dem kosteng\u00fcnstigen und flexibleren Speicher des Data Lakes. Ausserdem kann im Data Lake im Gegensatz zum Data Warehouse direkt auf den Quelldaten gearbeitet werden. Dadurch fallen die g\u00e4ngigen Marts weg.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large is-resized\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"538\" src=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/wp-content\/blogs.dir\/632\/files\/sites\/3\/lakehouse_grafic-1024x538.png\" alt=\"In einer Grafik des zu Beginn erw\u00e4hnten Blogbeitrags h\u00e4lt Databricks das Jahr 2020 als das Geburtsjahr des Data Lakehouses fest (Bild: Databricks).\" class=\"wp-image-8295\" style=\"width:590px;height:309px\" srcset=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/wp-content\/blogs.dir\/632\/files\/sites\/3\/lakehouse_grafic-1024x538.png 1024w, https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/wp-content\/blogs.dir\/632\/files\/sites\/3\/lakehouse_grafic-300x158.png 300w, https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/wp-content\/blogs.dir\/632\/files\/sites\/3\/lakehouse_grafic-768x403.png 768w, https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/wp-content\/blogs.dir\/632\/files\/sites\/3\/lakehouse_grafic-928x487.png 928w, https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/wp-content\/blogs.dir\/632\/files\/sites\/3\/lakehouse_grafic.png 1200w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\"><em>In einer Grafik des zu Beginn erw\u00e4hnten <\/em><a href=\"https:\/\/databricks.com\/blog\/2020\/01\/30\/what-is-a-data-lakehouse.html\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><em>Blogbeitrags<\/em><\/a><em> h\u00e4lt Databricks das Jahr 2020 als das Geburtsjahr des Data Lakehouses<\/em> <em>fest (Bild: Databricks)<\/em>.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p><strong>Einige Punkte, die Databricks als Vorteile eines Lakehouses auflistet:&nbsp;<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Entkopplung <\/strong>der Datenspeicherung von der Datenverarbeitung, um eine bessere Skalierbarkeit zu erzielen.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Offene standardisierte<\/strong> <strong>Speicherformate<\/strong> und Schnittstellen.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li>Unterst\u00fctzung f\u00fcr <strong>verschiedene Datentypen<\/strong>, von unstrukturierten bis hin zu strukturierten Daten.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li>Unterst\u00fctzung f\u00fcr <strong>verschiedene Workloads<\/strong> wie etwa Data Science, Machine Learning, SQL und Analytics.&nbsp;&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>End-<\/strong><strong>to<\/strong><strong>-End-Streaming<\/strong>: Durch die Unterst\u00fctzung von Streaming entf\u00e4llt die Notwendigkeit separater Systeme f\u00fcr die Bedienung von Echtzeit-Datenanwendungen.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>K\u00fcrzere Time-to-Value <\/strong>gegen\u00fcber einem Data Warehouse.&nbsp;<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>Es braucht das richtige Timing und eine gewisse Risikobereitschaft<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Daher kann es sich lohnen, beim Neubau einer BI-L\u00f6sung dieses neue Architektur-Paradigma in Betracht zu ziehen. Auch bei einer Modernisierung liesse sich ein veraltetes System Schritt f\u00fcr Schritt durch ein Lakehouse abl\u00f6sen.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Allerdings sollte der Zeitpunkt, an welchem man auf den Zug aufspringt, wohlbedacht sein. Sind wir schon bereit f\u00fcr das neue Paradigma? Ist das Lakehouse schon reif genug? Auch braucht es eine gewisse Risikobereitschaft, um gleich am Anfang einer neuartigen Technologie auf diese Karte zu setzen.<\/p>\n\n\n\n<p>Es ist gut m\u00f6glich, dass sich zun\u00e4chst eine Mischform zwischen Data Warehouse und Data Lakehouse durchsetzen wird. Diesen Weg hat Microsoft mit seiner neuen Analyseplattform \u00ab<a href=\"https:\/\/azure.microsoft.com\/de-de\/services\/synapse-analytics\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Azure Synapse Analytics<\/a>\u00bb eingeschlagen. Dabei setzt das Technologie-Unternehmen bereits mehrere Ans\u00e4tze des Lakehouses ein, so etwa die M\u00f6glichkeit, Daten aus einem Data Lake als virtuelle Tabelle einzubinden.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Es bleibt spannend zu beobachten, wohin die Entwicklung gehen wird.<\/p>\n\n\n\n<p><em>Ver\u00f6ffentlicht am: 24. Juni 2020<\/em><\/p>\n\n\n<div class=\"blue-box\">\n\t<div class=\"row\">\n\t\t<div class=\"col-md-12\">\n\t\t\t<figure id=\"attachment_8297\" aria-describedby=\"caption-attachment-8297\" style=\"width: 150px\" class=\"wp-caption alignright\"><a href=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/wp-content\/blogs.dir\/632\/files\/sites\/3\/Portrait_Stefan_Koch.jpeg\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"size-thumbnail wp-image-8297\" src=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/wp-content\/blogs.dir\/632\/files\/sites\/3\/Portrait_Stefan_Koch-150x150.jpeg\" alt=\"\" width=\"150\" height=\"150\" srcset=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/wp-content\/blogs.dir\/632\/files\/sites\/3\/Portrait_Stefan_Koch-150x150.jpeg 150w, https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/wp-content\/blogs.dir\/632\/files\/sites\/3\/Portrait_Stefan_Koch-300x300.jpeg 300w, https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/wp-content\/blogs.dir\/632\/files\/sites\/3\/Portrait_Stefan_Koch-1024x1024.jpeg 1024w, https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/wp-content\/blogs.dir\/632\/files\/sites\/3\/Portrait_Stefan_Koch-768x768.jpeg 768w, https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/wp-content\/blogs.dir\/632\/files\/sites\/3\/Portrait_Stefan_Koch-698x698.jpeg 698w, https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/wp-content\/blogs.dir\/632\/files\/sites\/3\/Portrait_Stefan_Koch.jpeg 1161w\" sizes=\"auto, (max-width: 150px) 100vw, 150px\" \/><\/a><figcaption id=\"caption-attachment-8297\" class=\"wp-caption-text\">Stefan Koch<\/figcaption><\/figure>\n<p style=\"text-align: left\"><strong>Kundschafter neuer Technologien<\/strong>: <a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/stefan-koch\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Stefan Koch<\/a> bloggt f\u00fcr unseren Weiterbildungs-Blog aus dem Unterricht des CAS <a href=\"https:\/\/www.hslu.ch\/de-ch\/informatik\/weiterbildung\/data-intelligence-and-big-data\/cas-business-intelligence-and-analytics\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u00a0Business Intelligence &amp; Analytics<\/a> und besch\u00e4ftigt sich gerne mit neuen Technologien. Er ist Consultant im Bereich Business Intelligence bei der <a href=\"https:\/\/www.trivadis.com\/de\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Trivadis AG<\/a>. Nebst seinen Aus- und Weiterbildungen in der Systemtechnik hat er eine fundierte Ausbildung in IT-Forensik und Cyberinvestigation.<\/p>\n<p><strong>Weiterkommen mit dem<\/strong> <a href=\"https:\/\/www.hslu.ch\/de-ch\/informatik\/weiterbildung\/data-intelligence-and-big-data\/cas-business-intelligence-and-analytics\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>CAS Business Intelligence &amp; Analytics<\/strong><\/a>: In diesem Weiterbildungsprogramm lernen die Teilnehmenden, wie sie kompetent und systematisch mit gesch\u00e4ftsrelevanten Informationen umgehen. Das CAS vermittelt alle wichtigen Grundlagen, Methoden und Werkzeuge im Bereich Business Intelligence.<\/p>\n<p><strong>Gef\u00e4llt Ihnen unser Informatik-Blog? <\/strong>Hier erhalten Sie Tipps und lesen \u00fcber Trends aus der Welt der Informatik. Wir bieten Einsichten in unser Departement und Portr\u00e4ts von IT-Vordenkerinnen, Vision\u00e4ren und spannenden Menschen: <a href=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/#newsletter\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Abonnieren Sie jetzt unseren Blog<\/a>!<\/p>\n<p><strong>St\u00f6bern Sie in unserem <\/strong><strong>Weiterbildungs-Blog<\/strong>: Was lernen unsere CAS-Teilnehmenden? Was sind ihre Fachgebiete? Im <a href=\"https:\/\/blog.hslu.ch\/informatik-wb\/2020\/03\/11\/richtig-gut-bloggen-auf-dem-wb-blog-der-hochschule-luzern-informatik\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Weiterbildungs-Blog<\/a> der Hochschule Luzern \u2013 Informatik erfahren Sie mehr. Aktuelle CAS-Teilnehmende bloggen aus ihren Weiterbildungsprogrammen heraus. Wir <a href=\"https:\/\/blog.hslu.ch\/informatik-wb\/2020\/03\/11\/richtig-gut-bloggen-auf-dem-wb-blog-der-hochschule-luzern-informatik\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">unterst\u00fctzen und f\u00f6rdern<\/a> die Bloggenden aktiv in diesem Qualifikationsschritt.m:<\/p>\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<p><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ein Data Lakehouse verbindet die Vorteile eines Data Warehouses und eines Data Lakes. 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