Industrial Data Analytics: Was ist ein Data Lakehouse?

Die Quadratur des Kreises ist bekanntlich unmöglich. Umgekehrt passt das Runde auch nicht immer in das Eckige – außer beim Sport. Doch manchmal klappt es eben doch, zwei Ansätze zusammenzubringen, die lange Zeit separat gedacht und genutzt wurden: Das Data Warehouse und der Data Lake werden zum Data Lakehouse. Was steckt dahinter?

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Mit unserer IoT-Expertise setzen wir bei Device Insight die Mehrwerte des Lakehouse-Konzepts für unsere Kunden gezielt um. Wir integrieren Maschinendaten mit Databricks Services, um Use Cases im Bereich Advanced Analytics und Machine Learning zu verwirklichen.

Datenmanagement per Data Lakehouse Architektur – ein Konzept auf Erfolgskurs

Unternehmen suchen nach Lösungen, um die stets wachsende Komplexität der Datenverarbeitung zu reduzieren und gleichzeitig fortschrittliche Analyse- und ML-Funktionen zu nutzen, ohne an bestehenden Datensilos zu scheitern. Der mittlerweile führende Big Data- & AI-Spezialist Databricks, gegründet von den Entwicklern von Apache Spark, hat mit seiner flexiblen Lakehouse-Plattform für Datenanalyse eine innovative Lösung entwickelt, die die traditionellen Konzepte des Data Lake und Data Warehouse miteinander verbindet. 

Das Konzept Data Lakehouse vereinfacht und erweitert die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Daten für unternehmerische Entscheidungen, Optimierungen und Produktentwicklungen einsetzen können. Weltweit nutzen Kunden wie H&M oder Siemens Databricks Services, um ihre Geschäftsprozesse zu steuern oder ganz neu zu denken. Als IoT-Spezialist sind auch wir bei Device Insight von den weitreichenden Möglichkeiten überzeugt, weshalb wir offizieller Databricks Partner sind. 

Was ist ein Data Lakehouse?

Was also ist ein Data Lakehouse? Zunächst ist es eine fortschrittliche Datenarchitektur, die die besten Eigenschaften von Data Lakes und Data Warehouses miteinander verbindet. Die Idee ist, die Flexibilität, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz eines Data Lakes mit den leistungsstarken Analysefunktionen, der Governance und den strukturierten Abfragefähigkeiten eines Data Warehouses zu verbinden. 

Dabei ermöglicht das Lakehouse die Speicherung sowohl von strukturierten Daten – wie beispielsweise klassische Tabellen in Datenbanken, die für klare Abfragen optimiert sind – als auch von unstrukturierten Daten. Letztere können aus verschiedenen Quellen stammen, wie beispielsweise Nutzungsdaten von vernetzten Produkten, Sensor- und Telemetriedaten sowie Bildaufnahmen von Produkten und Fertigungsprozessen. Das Lakehouse-Konzept schafft also eine kohärente Plattform, die die Vielfalt der Datenarten bewältigt und gleichzeitig eine leistungsfähige Basis für umfassende Abfragen, Analysen und Datenverarbeitung bereitstellt.

Das Data Lakehouse von Databricks: Eine Plattform mit vielen Vorteilen

Der Databricks-Ansatz für ein Data Lakehouse geht aber noch weiter als bisher beschrieben. Er bietet eine integrierte Plattform, die eine Vielzahl von Funktionen für Datenverarbeitung, Data Engineering, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz in einer zentralen, einfach zu bedienenden Umgebung vereint. Die Vorteile:

Leistungsoptimierung: Dank Apache Spark bietet Databricks eine skalierbare und leistungsstarke Verarbeitung von Big Data. Die Delta Engine beschleunigt Abfragen und verbessert die Gesamtleistung.

Echtzeitverarbeitung: Die Plattform unterstützt die Echtzeitverarbeitung von Daten (Real Time Data Processing), um aktuelle Einblicke zu gewinnen und schneller auf sich ändernde Bedingungen zu reagieren.

Data Governance: Databricks ermöglicht eine effektive Datenverwaltung mit Funktionen für Datenqualität, Zugriffskontrollen, Auditierung und Data Lineage. So ist es z.B. möglich, personenbezogene Daten für bestimmte Nutzergruppen auszublenden, so dass Gruppen mit unterschiedlichen Berechtigungen dennoch auf dem selben Lakehouse arbeiten können.

Kollaboration und Notebooks: Die Plattform fördert die Zusammenarbeit von Teams durch kollaborative Arbeitsbereiche und Hardware, die gemeinsame Datenanalysen ermöglichen.

Integrierte ML und AI: Sie erleichtert die Integration von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz in Datenanalysen und Projekten.

Flexibles Schema: Mit Delta Lake können Unternehmen das Datenbankschema kontinuierlich anpassen, um es beispielsweise mit zusätzlichen Informationen anzureichern.

Flexibilität für neue Use Cases und digitale Produkte

Durch die Vereinigung von Flexibilität und Analyseleistung bietet diese innovative Lösung einen Weg, umfassende Erkenntnisse aus großen Datenmengen zu gewinnen, Daten effizient zu verwalten und datengesteuerte Entscheidungen schneller zu treffen. Dank der Einbindung von Cloud Analytics wird es zudem möglich, Textdaten aus verschiedenen Quellen zu analysieren und visuell darzustellen, wodurch Schlüsselbegriffe und Trends leichter identifiziert werden können. Hinzu kommt, dass der Databricks Service unabhängig von den Cloudanbietern Microsoft Azure, Amazon Web Services und Google Cloud nutzbar ist und damit auch eine Multicloud-Strategie unterstützt.

Ein Lakehouse kann ein flexibles Fundament für datenbasierte Geschäftsmodelle bilden, die auch Machine Learning und Künstliche Intelligenz einbinden. So können zum Beispiel Einzelhändler ihre Verkaufsdaten mit Social Media-Feedback kombinieren, um gezieltere Marketingkampagnen zu erstellen und so den Umsatz zu steigern. Produzierende Unternehmen wiederum nutzen den Lakehouse-Ansatz, um sensorbasierte Daten in Echtzeit zu analysieren und Produktionsprozesse effizienter steuern zu können, bis hin zur Entwicklung eines neuen digitalen Produkts.

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