Data Lakehouse
Was ist ein Data Lakehouse?
Ein Data Lakehouse kombiniert die Flexibilität eines Data Lakes mit den strukturierten Funktionen eines Data Warehouse und bietet eine einheitliche Plattform zur Speicherung und Analyse unterschiedlicher strukturierter und unstrukturierter Daten. Eine hybride Data-Lakehouse-Architektur führt Datenverarbeitung und Speicherung On-Premises und in der Cloud aus.
Wie haben sich Data Warehouses in den letzten Jahrzehnten verändert?
Herkömmliche Data Warehouses wurden für strukturierte Daten entwickelt, die On-Premises gespeichert werden. Sie unterstützten vorrangig BI-Funktionen (Business Intelligence) wie Berichterstellung und Dashboards. Moderne Data Warehouses eignen sich für ein breiteres Spektrum an Datenformaten, unterstützen Cloud-Plattformen für die Speicherung und Verarbeitung und integrieren Data Science Tools und Algorithmen für maschinelles Lernen, um tiefgreifendere Einblicke aus den Daten zu gewinnen.
Data Warehouses haben sich von isolierten, strukturierten Daten-Repositorys zu flexiblen, Cloud-basierten Plattformem entwickelt, die fortschrittliche Analysen in verschiedenen Datenformaten unterstützen. Sie haben mehr Automatierungsfunktionen, werden benutzerfreundlicher und achten mehr auf die Sicherheit und Daten-Governance.
Was sind Data Lakes?
Data Lakes sind speziell entwickelte Architekturen zur Verarbeitung und Speicherung großer Mengen unstrukturierter und teilstrukturierter Daten von verschiedenen Unternehmensanwendungen, Systemen und Geräten in einem Unternehmen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Datenbanken lassen sich darin mithilfe einer Datei-API und kostengünstiger Speicherinfrastruktur zahlreiche Arten von Daten wie unverarbeiteter Text, Bilder und Videos speichern.
Aufgrund ihrer Skalierbarkeit und Zugänglichkeit sind Data Lakes vorteilhaft für erweiterte Analysen, insbesondere für Algorithmen für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz. Die Verwendung offener Dateiformate verbessert die Interoperabilität. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass Data Lakes von Natur aus keine stabilen Mechanismen haben, um die Datenintegrität und Governance zu gewährleisten.
Ohne richtige Verwaltung können sich in Data Lakes redundante und unorganisierte Daten ansammeln, wodurch „Datensümpfe“ entstehen. Kommt die Navigation solcher Sümpfe hinzu, wird es komplizierter, aussagefähige Einblicke zu gewinnen. Fehlende integrierte Governance erfordert eine aufmerksame Benutzerüberwachung, um die Datenintegrität, Metadaten und Zugriffskontrolle aufrechtzuerhalten.
Trotz dieser Probleme sind Data Lakes in modernen Datenarchitekturen weiterhin nützlich und bieten eine kosteneffektive Lösung zur Verarbeitung heterogener Daten. Organisationen implementieren oftmals weitere Technologien wie Datenkatalogisierung und Metadaten-Management, um Datensümpfe zu verhindern und strukturierte, zuverlässige und analytisch passende Daten im Data Lake zu gewährleisten.
Was sind die Hauptunterschiede zwischen einem Data Lakehouse, einem Data Warehouse und einem Data Lake?
Data Warehouse, Data Lake und Data Lakehouse repräsentieren unterschiedliche Datenmanagement-Architekturen, die jeweils auf bestimmte Probleme mit Unternehmensdaten zugeschnitten sind.
Datenstruktur und -schema:
- Unabhängig von der Struktur speichern Data Lakes Daten in ihrem Originalformat.
- Data Warehouses sind für strukturierte Daten mit einem vordefinierten Schema bestimmt.
- Data Lakehouses können strukturierte und unstrukturierte Daten speichern und bieten Flexibilität für beide, verfügen aber auch über ein Schema, das die Datenverwaltung verbessert.
Datenverarbeitung:
- Data Lakes speichern unverarbeitete Rohdaten.
- Data Warehouses speichern vorverarbeitete, bereinigte und transformierte Daten, sodass sie zum Zeitpunkt der Speicherung für Analysen geeignet sind.
- Data Lakehouses können Rohdaten speichern, diese aber auch in der Lakehouse-Umgebung aufbereiten.
Schwerpunkt und Anwendungsfälle:
- Data Lakes sind ideal für explorative Analysen, zum Aufdecken versteckter Muster in großen Datensätzen und zur Unterstützung erweiterter Analysen wie maschinellem Lernen.
- Data Warehouses sind für Business Intelligence (BI) und Berichterstellung entwickelt. Sie bieten historische Datenanalysen für Trends und Erkenntnisse zur Unterstützung der strategischen Entscheidungsfindung.
- Data Lakehouses kombinieren die Stärke erweiterter Analysen in allen Datentypen und bieten gleichzeitig ein gewisses Maß an Daten-Governance für BI-Zwecke.
Kosten und Skalierbarkeit:
- Data Lakes sind im Allgemeinen wirtschaftlicher, da sie Daten in Rohformaten auf günstigen Speicherlösungen aufbewahren. Sie lassen sich gut erweitern, um wachsenden Datenmengen gerecht zu werden.
- Aufgrund der Verarbeitung und der Anforderungen durch die strukturierte Speicherung können Data Warehouses teurer sein. Die Skalierbarkeit ist möglicherweise im Vergleich zu Data Lakes begrenzt.
- Data Lakehouses bieten ein Gleichgewicht zwischen Kosten und Skalierbarkeit. Sie können bei der Speicherung roher Daten kosteneffizient sein, es können jedoch zusätzliche Verarbeitungskosten innerhalb der Lakehouse-Umgebung anfallen.
Wie verhindern Data Lakehouses Datensümpfe?
Data Lakes bieten eine flexible Speicherlösung für große Datenmengen. Ohne die passende Verwaltung können diese sich jedoch in einen Sumpf verwandeln – Repositorys an nicht organisierten, minderwertigen Daten, die sich schwer analysieren lassen. Data Lakehouses gehen dieses Problem gezielt an und integrieren Funktionen von Data Warehouses, damit keine Datensümpfe entstehen. So funktioniert es:
Daten-Governance:
- Data Lakehouses implementieren Daten-Governance-Praktiken wie die Bestimmung von Dateneigentum, Zugriffskontrolle und Datenqualitätsstandards. Damit wird die Datenkonsistenz, Genauigkeit und Rückverfolgbarkeit sichergestellt, was eine Ansammlung von nicht relevanten oder unzuverlässigen Daten im Data Lake verhindert. Data Warehouses setzen diese Praktiken bereits um.
- Data Lakes fehlt andererseits häufig die starke Governance, was zu unkontrollierter Datenerfassung sowie möglichen Duplikaten und Fehlern führt.
Datenschema:
- Data Lakehouses ermöglichen eine gewisse Schema-Definition, die bis zu einem bestimmten Grad bei der Organisation von Daten hilft. Das erleichtert die Datenermittlung und den Datenabruf für Analysen im Vergleich zu völlig unstrukturierten Data Lakes. Zwar legen sie damit nicht die starre Struktur eines Data Warehouse auf, bieten aber einen Mittelweg für eine bessere Datenverwaltung.
- Data Lakes speichern Daten in ihrem Originalformat, das unstrukturiert oder teilstrukturiert sein kann. Das bietet zwar Flexibilität, die Untersuchung und Analyse von Daten wird aber komplexer.
Data Lifecycle Management:
- Data Lakehouses machen das Data Lifecycle Management einfacher. Dabei handelt es sich um Prozesse zur Identifizierung, Klassifizierung und möglichen Archivierung oder Löschung von Daten auf Basis vordefinierter Regeln. Das hilft, die Ansammlung nicht relevanter oder veralteter Daten im Lakehouse zu verhindern, sodass es schlank und effizient bleibt.
- Data Lakes fehlt häufig ein richtiges Data Lifecycle Management, was zu Datenwildwuchs führt und es schwierig macht, aus nicht relevanten Informationen wertvolle Einblicke zu gewinnen.
Datenqualitätstools:
- Data Lakehouses können Datenqualitätstools integrieren, um Daten bei der Erfassung oder innerhalb der Lakehouse-Umgebung zu bereinigen und zu validieren. Damit werden die Genauigkeit und die Zuverlässigkeit der im Lake gespeicherten Daten sichergestellt.
- Data Lakes können vor Analysen separate Datenbereinigungprozesse erfordern. Das kann die Komplexität erhöhen und mögliche Verzögerungen bei der Gewinnung von Erkenntnissen verursachen.
Was sind die Vorteile eines Data Lakehouse?
Data Lakehouses bieten mehrere Vorteile. Das macht sie zu einer überzeugenden Wahl für Unternehmen, die ihre gesamten Daten für bessere Entscheidungsfindung und Analysen nutzen möchten. Hier sind einige der wichtigsten Vorteile:
- Einheitliche Datenplattform: Data Lakehouses kombinieren die Vorteile von Data Lakes und Data Warehouses und bieten eine einzige Plattform zur Speicherung und Verwaltung Ihrer gesamten Daten, ungeachtet des Formats (strukturiert, teilstrukturiert, unstrukturiert). Das erspart separate Systeme für unterschiedliche Arten von Daten, vereinfacht die Datenverwaltung und macht Daten für verschiedene Analyseprojekte einfach zugänglich.
- Verbesserte Daten-Governance: Data Lakehouses integrieren Daten-Governance-Funktionen von Data Warehouses. Damit können Sie das Dateneigentum bestimmen, Zugriffskontrollen implementieren und Datenqualitätsstandards festsetzen. Die Konsistenz, Genauigkeit und Nachvollziehbarkeit Ihrer Daten wird sichergestellt, was verhindert, dass sich Datensümpfe bilden – Repositorys nicht organisierter, minderwertiger Daten, die sich schwer analysieren lassen.
- Flexibilität und Skalierbarkeit: Data Lakehouses übernehmen die Flexibilität der Data Lakes. Sie können alle Daten unverändert speichern und müssen sich keine Gedanken über vordefinierte Strukturen machen. Desweiteren bieten sie die Skalierbarkeit von Data Lakes und können problemlos nach oben oder unten skaliert werden, um wachsende Datenmengen zu bewältigen.
- Support für erweitere Analysen: Da sie rohe, unverarbeitete Daten speichern, bieten Data Lakehouses eine Grundlage für verschiedene Analyseanforderungen. Diese Daten sind wertvoll für das Training von Modellen für maschinelles Lernen sowie beim Ausführen anderer Arten von erweiterten Analysen wie Data Mining und künstliche Intelligenz.
- Kosteneffizienz: Data Lakehouses können im Vergleich zu herkömmlichen Data Warehouses kosteneffektiver sein. Sie nutzen oftmals günstigere Speicherlösungen für die Rohdaten. Außerdem können sie das Data Lifecycle Management implementieren, um unnötige Daten zu entfernen, was die Speicheranforderungen verringert.
- Schnellere Time-to-Insights: Wenn Sie alle Ihre Daten an einem einzigen, zugänglichen Ort haben, werden die Datenermittlung und der Datenabruf leichter. Data Analysts und Data Scientists müssen weniger Zeit für die Suche nach Daten aufwenden und haben mehr Zeit, wertvolle Einblicke zu gewinnen.
- Verbesserte Entscheidungsfindung: Data Lakehouses bieten eine ganzheitliche Sicht auf Ihre Daten und ermöglichen so eine datenorientierte Entscheidungsfindung. Sie können die Einblicke aus verschiedenen Datenquellen kombinieren, um ein umfassenderes Verständnis Ihrer Kunden, Ihres Betriebs und der Markttrends zu erlangen, das Sie zu besser informierten Entscheidungen führt.
Was sind die Elemente eines Data Lakehouse?
Eine Data-Lakehouse-Architektur ist eine hybride Methode der Datenverwaltung, bei der die Freiheit eines Data Lakes mit den strukturierten Qualitäten eines Data Warehouse kombiniert wird. Sie hat im Allgemeinen zwei wichtige Ebenen:
Lakehouse-Plattform:
- Direkter Query-Zugriff: Auf der Verarbeitungsebene lassen sich Daten, die im Lake gespeichert sind, unmittelbar abfragen, ohne dass diese in ein Data Warehouse geladen oder in ein proprietäres Format konvertiert werden müssen. Durch diesen Direktzugriff können BI-Anwendungen, KI- und ML-Technologien die Daten besser nutzen.
- Toolunabhängigkeit: Eine Verarbeitungs-Engine ist in der Lage, die Daten in ihrem Originalformat zu lesen, sodass unterschiedliche Tools und Systeme die vorbereiteten Daten untersuchen können. Diese Anpassungsfähigkeit steigert die Verarbeitungs- und Analyseleistung sowie die Kosteneffizienz.
Verarbeitungsebene:
- Direkter Query-Zugriff: Auf der Verarbeitungsebene lassen sich Daten, die im Lake gespeichert sind, unmittelbar abfragen, ohne dass diese in ein Data Warehouse geladen oder in ein proprietäres Format konvertiert werden müssen. Durch diesen Direktzugriff können BI-Anwendungen, KI- und ML-Technologien die Daten besser nutzen.
- Toolunabhängigkeit: Eine Verarbeitungs-Engine ist in der Lage, die Daten in ihrem Originalformat zu lesen, sodass unterschiedliche Tools und Systeme die vorbereiteten Daten untersuchen können. Diese Anpassungsfähigkeit steigert die Verarbeitungs- und Analyseleistung sowie die Kosteneffizienz.
Zentrale Prinzipien: ACID-Compliance für Datenbank-Transaktionen:
- Atomarität: Stellt sicher, dass Transaktionen entweder vollständig abgeschlossen oder überhaupt nicht bearbeitet werden. So werden Datenverluste oder Datenbeschädigungen bei Prozessunterbrechungen vermieden.
- Konsistenz: Sorgt für vorhersehbare und konsistente Transaktionsergebnisse, und wahrt dabei die Gültigkeit der Daten basierend auf festgelegten Kriterien und der allgemeinen Datenintegrität.
- Isolation: Stellt sicher, dass an laufenden Transaktionen bis zum Abschluss keine Änderungen vorgenommen werden. Damit können mehrere Parteien Daten gleichzeitig ohne Unterbrechungen lesen und schreiben.
- Beständigkeit: Durch ständige Speicherung transaktionsbedingter Änderungen wird sichergestellt, dass diese selbst bei Systemausfällen erhalten bleiben.
Dieses Design kombiniert die Kosteneffizienz eines Data Lakes mit der Flexibilität, analysebereite Daten auf mehreren Systemen zur Verfügung zu stellen. Solange sie feste Regeln für die Transaktionen einhalten, können mehrere Parteien die Daten gleichzeitig einsehen und schreiben. Damit wird das Konzept zu einer vielseitigen und zuverlässigen Lösung für aktuelle Datenverwaltungsprobleme.
KI und Data Lakehouses
Data Lakehouses und KI sind eine leistungsstarke Kombination, die erheblichen Mehrwert für Organisationen schaffen kann. So funktioniert es:
Vorteile von Data Lakehouses für KI:
- Zugriff auf alle Daten: Data Lakehouses speichern alle Arten von Daten – strukturiert, teilstrukturiert und unstrukturiert. Dadurch erhalten KI-Modelle einen ergiebigeren und umfassenderen Datensatz zum Trainieren, was zu potenziell besserer Leistung und genaueren Einblicken führt.
- Verbesserte Datenqualität: Daten-Governance-Funktionen in Data Lakehouses unterstützen die Datenkonsistenz und -genauigkeit. Das ist wichtig beim Training zuverlässiger KI-Modelle, da mangelhafte Daten zu voreingenommenen oder ungenauen Ergebnisse führen kann.
- Flexibilität zum Experimentieren: Data Lakehouses unterstützen die Speicherung roher, unverarbeiteter Daten. So können Data Scientists mit verschiedenen Techniken der Datenvorbereitung experimentieren und Entwicklungsansätze unterstützen, um die Leistung von KI-Modellen zu optimieren.
- Skalierbarkeit für größere Datenmengen: KI-Modelle entwickeln sich weiter und benötigen immer mehr Daten für das unermüdliche Neutraining. Um diesen steigenden Datenanforderungen gerecht zu werden, lassen sich Data Lakehouses einfach erweitern.
- Kosteneffizienz: Im Vergleich zu herkömmlichen Data Warehouses bieten Data Lakehouses eine kosteneffiziente Möglichkeit, große Datenmengen zu speichern. Organisationen können so mit mehreren KI-Modellen experimentieren, ohne sich Gedanken über übermäßige Speicherkosten machen zu müssen.
So vereinfachen Data Lakehouses KI-Projekte:
- Datenvorbereitung: Data Lakehouses lassen sich mit Datenbereinigungs- und Transformationstools integrieren, was den Datenvorbereitungsprozess für KI-Modelle optimiert.
- Modelltraining und Entwicklung: Effiziente Modelltrainings- und Entwicklungszyklen sind möglich, da große Datensätze in der Data-Lakehouse-Umgebung gespeichert und abgerufen werden können.
- Management von Modellen für maschinelles Lernen: Data Lakehouses können als zentrales Repository für die Verwaltung verschiedener Versionen von Modellen für maschinelles Lernen und den damit verbundenen Daten dienen.
- Operationalisierung von KI-Modellen: Wenn Sie einmal trainiert sind, können Data Lakehouses die Datenpipeline für die Bereitstellung und Verarbeitung von KI-Modellen in der Produktion bereitstellen.
Insgesamt spielen Data Lakehouses eine wichtige Rolle im KI-Lebenszyklus. Sie bieten eine sichere, skalierbare und gut verwaltete Plattform für die Datenspeicherung, das Datenmanagement sowie den Datenzugriff. Das ermöglicht es Organisationen, leistungsstarke KI-Modelle zu entwickeln, zu trainieren und zu implementieren, die bessere Entscheidungsfindungen und Innovationen voranbringen.
HPE Data Lakehouse Solutions
Data Lakehouses kombinieren die Flexibilität von Data Lakes mit der Daten-Governance von Data Warehouses und revolutionieren so das Datenmanagement. HPE Ezmeral Data Fabric geht noch einen Schritt weiter und bietet ein einheitliches Data Lakehouse, das nahtlos mit Ihrer vorhandenen Dateninfrastruktur On-Premises und in der Cloud integriert.
- Vereinheitlichung und Vereinfachung: HPE Ezmeral Data Fabric bricht Datensilos auf und verwaltet Ihre gesamten Daten – strukturiert, teilstrukturiert und unstrukturiert – an einem zentralen Ort. HPE Ezmeral Data Fabric vereinfacht die Daten-Governance mit integrierten Tools und gewährleistet Datenqualität und -sicherheit für zuverlässige Analysen.
- Leistung für KI und Analysen: HPE Ezmeral Data Fabric bietet eine robuste Grundlage für erweiterte Analysen und KI-Initiativen. Es bietet einfachen Zugriff auf Ihre gesamten Daten für das Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen, das Durchführen umfassender Datenuntersuchungen und die Unterstützung datenorientierter Innovationen.
- Offenheit und Flexibilität: Ezmeral Data Fabric hat eine Open-Source-Grundlage, vermeidet Anbieterabhängigkeit und bietet die Flexibilität, Ihren spezifischen Datenanforderungen gerecht zu werden. Es spielt keine Rolle, ob Sie eine On-Premises-Lösung, ein Cloud-basiertes Data Lakehouse oder einen hybriden Ansatz benötigen – Ezmeral Data Fabric passt sich Ihrer Umgebung an.
- Skalierbarkeit für Wachstum: Erweitern Sie Ihren Datenspeicher und Ihre Datenverarbeitung mühelos, wenn Ihr Datenvolumen steigt. Ezmeral Data Fabric handhabt wachsende Datensätze mühelos und stellt sicher, dass Ihnen die Leistung zur Verfügung steht, die Sie für die Analyse Ihrer gesamten Informationen benötigen.
- Kosteneffizienz: Speichern Sie Ihre Daten effizient dank der Integration der Ezmeral Data Fabric mit kostengünstigeren Speicherlösungen. So können Sie Ihre Kosten optimieren, ohne beim Datenzugriff oder der Qualität Abstriche zu machen.
Mit HPE Ezmeral Data Fabric können Kunden Folgendes erreichen:
- Unformatierte Daten in umsetzbare Informationen verwandeln.
- Zuverlässige, datenorientierte Entscheidungen treffen.
- Durch erweiterte Analysen und KI Wettbewerbsvorteile erlangen.
Dieses einheitliche Datenerlebnis, das auf der HPE GreenLake Edge-to-Cloud-Plattform verfügbar ist, ermöglicht es Teams, sich sicher mit Daten dort zu verbinden, wo sie aktuell gespeichert sind, ohne die bestehenden Datenzugriffsmuster zu unterbrechen. Es umfasst eine skalierbare Data Lakehouse-Plattform, die für Apache Spark optimiert ist und vor Ort eingesetzt wird. Data Scientists sind in der Lage, eine elastische, einheitliche Analyseplattform für Daten und Anwendungen vor Ort, am Edge und in Public Clouds zu nutzen, um KI- und ML-Workflows zu beschleunigen.