Klassische Data Warehouses sind teuer, unflexibel und nicht für unstrukturierte Daten optimiert. Gleichzeitig fehlt reinen Data Lakes oft die Möglichkeit, Daten effizient für Business-Intelligence-Analysen zu nutzen.
Das Data Lakehouse verbindet das Beste aus beiden Welten: die Flexibilität eines Data Lakes mit der Struktur und Abfrageperformance eines Data Warehouses – als zukunftsfähige Datenplattform für Analytics, Reporting und Machine Learning.
Ein Data Lakehouse erfordert eine Architektur, die Speicherung, Verarbeitung, Abfrage und Sicherheit in einer Plattform vereint. Ziel ist eine zentrale Datenbasis für unterschiedliche Anwendungsfälle – von Batch-Analyse bis Echtzeit.
Wir entwerfen Architekturen, die auf Cloud-Speichern wie AWS S3, Azure Data Lake Storage oder Google Cloud Storage basieren, kombiniert mit Engines wie Databricks Delta Lake, Apache Hudi oder Apache Iceberg, die Transaktionen, Versionierung und ACID-Compliance ermöglichen. Ergänzt wird dies durch Query-Engines wie Presto, Trino oder Apache Spark SQL, um strukturierte Abfragen performant zu unterstützen.
Diese Architektur erlaubt es, sowohl Rohdaten als auch kuratierte Daten in einer Plattform zu halten – mit flexibler Abfrage und konsistenten Ergebnissen.
Data Lakehouses müssen Daten aus unterschiedlichen Quellen aufnehmen – Batch, Streaming, APIs. Dabei gilt es, Datenformate zu harmonisieren, zu validieren und zu transformieren.
Wir setzen auf Apache Spark oder Databricks für skalierbare Batch-Verarbeitung, während Apache Kafka, Apache Flink oder AWS Kinesis für Echtzeit-Streaming sorgen. Orchestrierungstools wie Apache Airflow steuern ETL/ELT-Pipelines und sichern transparente Workflows.
Damit schaffen wir eine Plattform, die kontinuierlich neue Daten aufnimmt, bereinigt und in konsistente Strukturen überführt – die Basis für Analytics und Machine Learning.
Die Wahl der Speicherebene und Datenformate beeinflusst Kosten, Performance und Abfrageflexibilität. Im Lakehouse setzen wir auf offene, spaltenorientierte Formate wie Parquet, ORC oder Avro, die für Big-Data-Analysen optimiert sind. Mit Engines wie Delta Lake oder Apache Hudi fügen wir Metadaten-Management, Time-Travel und Datenversionierung hinzu.
Durch Partitionierung, Zoning (Raw, Clean, Curated Layers) und Kompression optimieren wir Abfragen und reduzieren Speicherbedarf – ohne Datenredundanz oder komplizierte ETL-Prozesse.
Ein Data Lakehouse verbindet den offenen Charakter eines Data Lakes mit SQL-ähnlichen Abfragemöglichkeiten eines Data Warehouses. Wir integrieren Engines wie Presto, Trino, Apache Hive oder Databricks SQL, um Abfragen direkt auf dem Storage zu ermöglichen – ohne Datenkopien.
Durch Data Catalogs wie AWS Glue Catalog oder Apache Hive Metastore verwalten wir Metadaten und vereinfachen die Anbindung von BI-Tools. So wird der Data Lakehouse zum direkten Datenlieferanten für Power BI, Tableau oder Looker.
Flexibilität darf nicht zu Chaos führen. Wir etablieren Data-Governance-Mechanismen, die Zugriffe, Datenqualität und Datenherkunft steuern. Mit Apache Atlas, AWS Lake Formation oder Unity Catalog (Databricks) implementieren wir Rollen- und Rechteverwaltung, Lineage-Tracking und Richtlinienmanagement.
Tools wie Great Expectations oder Deequ integrieren wir in Pipelines, um Daten bereits beim Laden zu validieren. Das Ergebnis: ein kontrolliertes Datenökosystem, das regulatorische Anforderungen erfüllt und Vertrauen schafft.
Ein Lakehouse muss sich nahtlos in bestehende Analysetools integrieren. Wir verbinden BI-Plattformen wie Power BI, Tableau, Qlik Sense oder Looker direkt mit dem Lakehouse via SQL-Endpunkte, ODBC/JDBC-Connectoren oder APIs.
Für Data Science und Machine Learning erstellen wir Zugänge über Databricks ML, SageMaker, MLflow oder TensorFlow. So dient das Lakehouse nicht nur als Speicher, sondern als aktiver Bestandteil datengetriebener Wertschöpfung.
Schreiben Sie uns und wir finden gemeinsam die passende Lösung.