Lakehouse

Was ist ein Data Lakehouse?

Ein Data Lakehouse ist eine hybride Datenarchitektur, die kostengünstigen Object Storage (wie Data Lakes) mit strukturierten Management- und Query-Funktionen (wie Data Warehouses) kombiniert – ohne Daten mehrfach kopieren zu müssen.

Die drei Kern-Eigenschaften:

• Unified Storage: Alle Datentypen (strukturiert, semi-strukturiert, unstrukturiert) in einem Repository
• ACID Transactions: Datenbank-ähnliche Konsistenz-Garantien auch auf Object Storage
• Open Table Formats: Delta Lake, Apache Iceberg, Apache Hudi – keine Vendor-Lock-ins

Die Evolution der Datenarchitekturen:

Warum Data Lakehouse für Ihr Business entscheidend ist

Konkrete Business-Vorteile:

Kostenreduktion um 50-70% – Object Storage (S3, Azure Blob, GCS) kostet ~€20/TB/Monat vs. €200-500/TB/Monat für Data Warehouse-Storage. Bei 100TB Daten: €480k/Jahr gespart.

Vereinfachte Architektur – Statt Data Lake für Raw Data + ETL-Jobs + Data Warehouse für Analytics + separates Feature Store für ML → Ein System für alles. Weniger Moving Parts = weniger Fehlerquellen.

Echtzeit-Analytics möglich – Streaming-Daten (Kafka, Kinesis) können direkt ins Lakehouse geschrieben und sofort abgefragt werden – ohne Batch-ETL-Verzögerung.

Data Science & BI aus einer Quelle – Data Scientists trainieren ML-Modelle auf denselben Daten, die Business-Analysten in Dashboards nutzen – keine Diskrepanzen mehr durch separate Systeme.

Die 3-Schicht-Architektur eines Data Lakehouse

Layer 1: Storage Layer (Foundation)

Funktion: Persistente Speicherung aller Rohdaten in kostengünstigem Cloud Object Storage

Technologien:

• AWS S3, Azure Data Lake Storage Gen2, Google Cloud Storage
• On-Premise: MinIO, Ceph

Datentypen:

• Strukturiert: CSV, Parquet, ORC
• Semi-strukturiert: JSON, XML, Avro
• Unstrukturiert: PDFs, Bilder, Videos, Logs

Vorteil: Storage und Compute sind entkoppelt – Sie zahlen nur für genutzten Speicher, nicht für ständig laufende Server.

Layer 2: Metadata & Table Format Layer (Brain)

Funktion: Transformation von Object-Storage-Files in abfragbare "Tabellen" mit ACID-Garantien

Open Table Formats:

Delta Lake (Databricks):

• Time Travel (Versionierung)
• Schema Evolution
• Z-Ordering für schnellere Queries
• Tight integration mit Spark

Apache Iceberg (Netflix, ursprünglich):

• Hidden Partitioning (automatisch optimiert)
• Snapshot Isolation
• Multi-Engine-Support (Spark, Trino, Flink)

Apache Hudi (Uber, ursprünglich):

• Record-Level Updates/Deletes
• Change Data Capture (CDC)
• Incremental Processing

Kernfunktionen:

• Schema Enforcement: Daten müssen definiertem Schema entsprechen
• ACID Transactions: Keine Race Conditions bei parallelem Lesen/Schreiben
• Time Travel: Zugriff auf historische Daten-Versionen
• Data Governance: Fine-grained Access Control, Audit Logs

Layer 3: Compute & Analytics Layer (Interface)

Funktion: Verschiedene Engines greifen auf dieselben Daten zu – für unterschiedliche Workloads

SQL Analytics (BI-Use-Cases):

• Databricks SQL, Trino, Presto, Dremio
• Für Business-Analysten und Business Intelligence

Data Science & ML:

• Apache Spark, Pandas, PyTorch, TensorFlow
• Für Data Scientists und Machine Learning-Workflows

Streaming Analytics:

• Spark Structured Streaming, Flink, Kafka Streams
• Für Echtzeit-Verarbeitung und Event-Driven-Architectures

Data Engineering:

• dbt, Airflow, Prefect für Orchestration
• Für Data Engineering-Teams

Data Lakehouse vs. Traditional Architectures

Szenario 1: Sie haben nur ein Data Warehouse

Problem: Unstrukturierte Daten (PDFs, Bilder) passen nicht rein, ML-Workloads zu teuer, Skalierung limitiert

Lakehouse-Lösung: Migrieren Sie zu Lakehouse – behalten Sie SQL-Performance, gewinnen Sie Flexibilität und sparen Kosten

Szenario 2: Sie haben nur einen Data Lake

Problem: Business-User können nicht ad-hoc queryen, langsame Performance, "Data Swamp" ohne Governance

Lakehouse-Lösung: Implementieren Sie Table Format (Delta/Iceberg) auf bestehendem Lake → sofort BI-ready

Szenario 3: Sie haben Data Lake + Data Warehouse

Problem: Daten werden mehrfach kopiert (ETL), Diskrepanzen zwischen Systemen, doppelte Kosten

Lakehouse-Lösung: Konsolidieren Sie auf Lakehouse – eine Single Source of Truth für alle Use Cases

Leading Lakehouse-Plattformen 2025

Databricks Lakehouse Platform

• Tightest Delta Lake integration (sie haben es erfunden)
• Unity Catalog für Governance
• Databricks SQL für BI-Workloads
• Best für: Spark-Heavy-Workloads, Data Science-Teams

Snowflake with Iceberg Tables

• Hybrid: Native Snowflake Tables + External Iceberg Tables
• Separates Compute-Warehouses für Workload-Isolation
• Best für: Bestehende Snowflake-Kunden die Lakehouse-Features wollen

Google BigLake

• Unified Analytics über BigQuery, Storage, Bigtable
• Tight GCP-Integration
• Best für: GCP-native Unternehmen

AWS Lake Formation + Athena/EMR

• AWS-managed Lakehouse-Services
• Iceberg-Support in Athena
• Best für: AWS-native Architekturen

Open-Source Stack (DIY)

• MinIO/S3 + Apache Iceberg + Trino/Spark
• Maximale Flexibilität, kein Vendor-Lock-in
• Best für: Unternehmen mit starken Engineering-Teams

Implementierungs-Roadmap: 5 Phasen zum Lakehouse

Phase 1: Assessment & Strategie (4-6 Wochen)

• Inventarisierung aktueller Datenquellen und -systeme
• Use-Case-Priorisierung: Was sind die wichtigsten Workloads?
• Vendor-Evaluation: Databricks vs. Snowflake vs. Open-Source?

Output: Lakehouse-Strategie mit ROI-Projektion

Ein Data Audit bewertet Ihre Datenreife.

Phase 2: Foundation Setup (6-8 Wochen)

• Cloud-Infrastruktur-Setup (Storage, Networking, IAM)
• Lakehouse-Platform-Installation
• Initial Data Ingestion (kritische Datenquellen)

Output: Produktive Lakehouse-Umgebung mit ersten Daten

Phase 3: Data Migration (8-12 Wochen)

• Batch-Migration historischer Daten aus Warehouse/Lake
• Streaming-Pipelines für Echtzeit-Daten
• Schema-Definitions und Governance-Policies

Output: Vollständige Daten-Migration

Phase 4: Analytics & ML Enablement (6-8 Wochen)

• BI-Tool-Integration (Tableau, Power BI, Looker)
• ML-Plattform-Setup (MLflow, Feature Store)
• User-Trainings für Self-Service-Analytics

Output: Teams nutzen Lakehouse produktiv

Phase 5: Optimization & Governance (fortlaufend)

• Performance-Tuning (Partitioning, Z-Ordering, Caching)
• Data Governance-Refinement
• Cost-Monitoring und -Optimization

Gesamtdauer: 6-9 Monate von Strategie bis vollständiger Produktivbetrieb

Häufige Lakehouse-Implementierungs-Fehler vermeiden

Fehler 1: "Lift & Shift" ohne RedesignProblem: Data Warehouse 1:1 in Lakehouse kopieren – verpasste OptimierungschancenLösung: Nutzen Sie Migration für Data-Model-Refactoring

Fehler 2: Fehlende Governance von Anfang anProblem: Lakehouse wird zum Data Swamp 2.0Lösung: Schema Enforcement, Access Control, Data Catalog von Tag 1

Fehler 3: Falsche Table-Format-WahlProblem: Delta Lock-in bei Databricks, aber Sie wollen Multi-EngineLösung: Iceberg für Portabilität, Delta für Databricks-native Performance

Fehler 4: Unterschätzung von Compute-KostenProblem: Storage ist günstig, aber ständig laufende Clusters teuerLösung: Auto-Scaling, Serverless-Compute, Query-Optimization

Häufige Fragen zu Data Lakehouse

Ist ein Lakehouse nur für große Unternehmen?Nein. Startups profitieren von günstigen Storage-Kosten und Flexibilität. Lakehouse lohnt sich ab ~5TB Daten oder wenn Sie ML + BI kombinieren wollen.

Muss ich mein Data Warehouse komplett ersetzen?Nicht zwingend. Viele Unternehmen starten hybrid: Lakehouse für neue Use Cases, Warehouse für Legacy-Workloads. Schrittweise Migration über 1-2 Jahre.

Welches Table Format sollte ich wählen?Delta Lake wenn Sie auf Databricks setzen. Iceberg für Multi-Engine-Flexibilität und Cloud-Portabilität. Hudi für Upsert-Heavy-Workloads (z.B. CDC).

Wie ändert sich die Rolle von Data Engineers?Weniger ETL-Pipeline-Building, mehr: Data Modeling, Performance-Optimization, Governance-Implementation, Self-Service-Enablement für Analysts.

Ihre nächsten Schritte zum Data Lakehouse

Die erfolgreiche Lakehouse-Implementierung erfordert Cloud-Expertise, Data-Engineering-Skills und strategisches Architektur-Design. Wir unterstützen Sie End-to-End:

• Data Strategy – Lakehouse-Strategie mit Use-Case-Priorisierung und Vendor-Auswahl
• Data Audit – Assessment Ihrer aktuellen Datenlandschaft und Migrations-Readiness
• Data Engineering – Hands-on Lakehouse-Implementation, Pipelines und Optimization
• Data Governance – Setup von Access Control, Data Catalog und Compliance
• Business Intelligence – BI-Tool-Integration für Self-Service-Analytics auf Lakehouse

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