Data Warehouse / Lake / Lakehouse
Datenspeicher- und Architekturkonzepte moderner Datenplattformen
Die Wahl des richtigen Datenspeicherkonzepts ist keine rein technische Entscheidung. Sie hängt maßgeblich davon ab, welche Unternehmensziele verfolgt werden, wer mit den Daten arbeitet und welche Anforderungen an Governance, Analyse und Skalierbarkeit bestehen.
Data Warehouse
Wenn Reporting, Compliance und transaktionale Daten im Vordergrund stehen
Data Lake
Wenn KI-Experimente, Exploration und Rohdatenanalyse dominieren
Data Lakehouse
Wenn beide Welten zusammengeführt werden sollen.
In der Praxis ist das Datenarchitektur- und Betriebskonzept Lakehouse für viele Organisationen heute der modernste und zukunftssicherste Ansatz, insbesondere wenn Daten als strategisches Asset verstanden werden.
Data Warehouse
Strukturierte Analysen, Reporting und Compliance im Fokus
Einsatzszenarien
Strukturierte Geschäftsentscheidungen
Zentrale Datenquelle für Fachbereiche wie Controlling, Buchhaltung oder Risikomanagement – mit konsistenten Kennzahlen und reproduzierbaren Reports.
Hohe Governance- und Compliance-Anforderungen
Besonders geeignet für regulierte Umfelder, in denen Nachvollziehbarkeit, Datenherkunft und Datenqualität essenziell sind (z. B. Finanz- oder Auditberichte).
Standardisierte Abfragen und BI‑Nutzung
Effizienter Zugriff über SQL und etablierte BI-Tools wie Power BI oder Tableau – ohne tiefgehende technische Expertise.
Wichtiger Hinweis:
Ohne klare Governance-Mechanismen kann ein Data Lake schnell zum Datensilo oder „Datensumpf“ werden.
Für klassische Business-Anwender ist er daher nur eingeschränkt geeignet.
Data Lake
Das bevorzugte Modell für datengetriebene Innovation
Einsatzszenarien
Forschung & Entwicklung
Zentrale Sammelstelle für strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Daten – etwa Texte, Bilder, Logdaten oder IoT-Sensordaten
Machine Learning & Prognosen
Ideale Basis für Data Scientists, die mit Python, R oder Spark komplexe Modelle entwickeln, trainieren und iterativ verbessern
Automatisierte, expertengetriebene Workflows
Besonders geeignet für Organisationen mit erfahrenen Data-Science-Teams und hohem Automatisierungsgrad
Data Lakehouse
Die Antwort auf hybride Anforderungen moderner Datenorganisationen
Das Data Lakehouse kombiniert die Flexibilität eines Data Lakes mit den Governance- und Strukturmechanismen eines Data Warehouse. Es vermeidet Datensilos und schafft eine gemeinsame Datenarchitektur für Analyse, Reporting und KI.
Einsatzszenarien
Kosteneffizienz und Skalierbarkeit
Nutzung günstiger Objektspeicher bei gleichzeitiger Einführung von Metadatenmanagement, Versionierung und Schema-Kontrolle
Datenqualität, Sicherheit und DSGVO-Konformität
Granulare Zugriffskontrollen, saubere Datenmodelle und kontrollierte Änderungen – auch bei personenbezogenen Daten
Vielseitiger Datenzugriff
Alle arbeiten auf derselben Datenbasis: Business-Anwender per SQL und BI-Tool und Data Scientists mit Snapshots und Experimentierumgebungen
Unsere Angebote
Unabhängig davon, welches Datenspeicher- und Architekturkonzept deine individuellen Anforderungen erfordern – ob Data Warehouse, Data Lake, Lakehouse oder eine hybride Lösung. Wir unterstützen dich sowohl beim Neuaufbau als auch bei der Weiterentwicklung bestehender Architekturen – technologieoffen, methodisch fundiert und praxisnah.
Dein Mehrwert
- Modell-agnostische Beratung statt Tool-Fixierung
- Klare Trennung zwischen Business-, Governance- und Technikperspektive
- Praxisnahe Umsetzung mit Fokus auf langfristige Nutzbarkeit
Anforderungsanalyse & Einführungsberatung
Data Warehouse, Data Lake oder Lakehouse?
Gemeinsam entwickeln wir eine fundierte Entscheidungsgrundlage für Ihre zukünftige Datenplattform – strukturiert bewertet und abgestimmt auf Geschäftsziele, Nutzergruppen und Governance-Anforderungen.
Das sind die Vorteile:
- Klare Einordnung von Data Warehouse, Data Lake und Lakehouse
- Zielbild und Architekturleitplanken vor der Toolfestlegung
- Investitionssicherheit durch strukturierte Anforderungsanalyse
Neueinrichtung & Implementierung
Vom Zielbild zur produktiven Datenplattform
Gemeinsam entwickeln und implementieren wir eine Datenplattform, die von Anfang an zum gewählten Modell passt: Data Warehouse, Data Lake oder Lakehouse.
Das sind die Vorteile:
- Klare Zielarchitektur je Datenmanagement-Modell
- Sauber integrierte Datenpipelines und Plattformstrukturen
- Governance, Qualität und Sicherheit von Beginn an mitgedacht
Modernisierung & Migration
Bestehende Datenspeicherlösungen zukunftssicher weiterentwickeln
Gemeinsam analysieren wir Architektur, Reifegrad und Potenziale und definieren einen klaren Pfad zur Modernisierung oder Transformation in Richtung Lakehouse.
Das sind die Vorteile:
- Strukturierte Bewertung deiner bestehenden Architektur
- Klarer Modernisierungs- oder Migrationsfahrplan
- Vorbereitung auf neue Analytics-, KI- und Governance-Anforderungen