Daten und Informationen spielen in Unternehmen eine zunehmend wichtigere Rolle. Damit haben vor allem die Speicherung und Nutzbarmachung dieser Daten einen sehr hohen Stellenwert.
DWH versus Data Lake
Nicht nur die Menge der anfallenden Daten, sondern auch neue Arten von Daten machen eine klassische Verwaltung mit Data Warehouse-Ansätzen unmöglich. Während bei traditionellen DWH-Lösungen eingehende Daten aufwändigen Datenqualitätssicherungs- und Integrationsverfahren unterzogen werden, bevor sie in vorher definierten Strukturen abgelegt werden können (Schema-on-write), werden Daten im Data Lake als Rohdaten abgelegt und erst dann umgewandelt und aufbereitet, wenn sie tatsächlich benötigt werden (Schema-on-read).
Dies ermöglicht eine deutlich effizientere Speicherung großer heterogener Datenmengen. Beliebige Daten können so schnell und einfach für Analysen nutzbar gemacht und verknüpft werden.
Das Data-Lake-Konzept
Das Data Lake-Konzept eröffnet gänzlich neue Möglichkeiten, Daten und Informationen im Unternehmen gewinnbringend zu nutzen. Parallel dazu gewinnen allerdings Fragen nach der Quelle, Vertrauenswürdigkeit, dem Schutz und dem Lifecycle-Management der Daten zunehmen an Bedeutung.
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