Ein Data Lake ist eine zentrale Speicherplattform, die es ermöglicht, große Mengen an strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Daten in ihrem Rohzustand zu speichern und flexibel für Analysen, Machine Learning und Big-Data-Anwendungen zu nutzen.

Unter einem Data Lake versteht man eine zentrale Speicherplattform, die die Speicherung und Verwaltung großer Mengen von Daten unterschiedlichster Formate ermöglicht. Rohdaten werden in ihrem natürlichen Format aufgenommen und gespeichert. Dies bedeutet, dass sowohl strukturierte Daten, wie Tabellen aus Datenbanken, als auch unstrukturierte Daten, wie Textdokumente, Videos oder Social-Media-Inhalte, in einem Data Lake abgelegt werden können.

Die gespeicherten Daten können anschließend für Big-Data-Analysen, Machine Learning, Echtzeitanalysen, Reporting und andere moderne Anwendungsfälle genutzt werden. So ermöglichen Data Lakes einen umfassenden und dynamischen Blick auf Daten, was strategische Vorteile für datengetriebene Entscheidungen schafft.

Ein Data Lake kann sowohl strukturierte als auch unstrukturierte und semi-strukturierte Daten speichern:

Diese Fähigkeit, Daten in unterschiedlichen Formaten zu speichern, macht Data Lakes zu einer wertvollen Ressource für Organisationen, die umfassende und vielfältige Datensätze für Analysen und innovative Anwendungen nutzen möchten.

Ein Data Lake ist keine herkömmliche Datenbank, sondern vielmehr eine flexible Speicherplattform zur Aufnahme großer Mengen an Rohdaten in ihrem ursprünglichen Format. Während Datenbanken speziell strukturiert sind, um bestimmte Arten von Daten in Tabellenform zu speichern und Abfragen in Echtzeit zu ermöglichen, dient ein Data Lake als zentrales Repository für unterschiedlichste Datentypen – von strukturierten bis hin zu unstrukturierten Daten.

Data Lakes bieten Unternehmen eine leistungsstarke Möglichkeit, große Datenmengen zu speichern, zu verwalten und für Analysen nutzbar zu machen. Einige der wichtigsten Vorteile von Data Lakes sind:

Ein Data Warehouse basiert in der Regel auf relationalen Datenbankmanagementsystemen und organisiert Daten aus verschiedenen Quellen in einem zentralen Repository mit vordefinierten Schemata. Ein Data Warehouse ist für strukturierte Daten optimiert.

Im Gegensatz dazu speichert ein Data Lake auch Daten aus nicht-relationalen Datenbanken in ihrem rohen Format ohne feste Schemata und ist somit noch flexibler. Data Lakes werden oft bevorzugt, wenn es um unstrukturierte und semi-strukturierte Daten geht.

Da sie sich ergänzen, kombinieren Unternehmen oft beide Systeme, um die Vorteile von strukturierten Abfragen und flexiblen Analysen zu nutzen.

Die Architektur eines Data Lakes setzt sich aus mehreren Schichten zusammen:

Ein Data Lakehouse ist eine moderne Datenarchitektur, die die Flexibilität eines Data Lakes mit den Analysefunktionen eines Data Warehouses kombiniert. Es integriert u. a. ACID-Transaktionen, Datenversionierung und Schema-Enforcement und sorgt damit für:

Ein Data Lakehouse beseitigt Datensilos und macht es möglich, strukturierte und unstrukturierte Daten gemeinsam zu verwalten und auszuwerten.

Mit DeltaMaster können Unternehmen flexibel auf Daten aus Data Lakes zugreifen, sie analysieren und über Dashboards oder Berichte weiterverarbeiten – unabhängig davon, ob es sich um strukturierte, semi-strukturierte oder unstrukturierte Daten handelt. Die Integration mit modernen Data-Lake-Architekturen ermöglicht einen durchgängigen Analyseprozess bis hin zur Entscheidung.

Dank standardisierter Kennzahlenlogik, automatischer Visualisierung und intelligenter Abweichungsanalyse unterstützt DeltaMaster dabei, das volle Potenzial großer Datenmengen nutzbar zu machen – für schnelle, fundierte und nachvollziehbare Entscheidungen.