Datenarchitektur

Data Lakehouse

Modernes Fundament für ganzheitliches Datenmanagement und fortschrittliche Analytik.

Das Data Lakehouse hat sich als moderne Datenarchitektur etabliert. Es vereint die Vorteile eines Data Lakes, also die Speicherung großer, unstrukturierter Datenmengen, mit den strukturierten und leistungsfähigen Analysefunktionen eines Data Warehouses.

Ihre Datenplattform für zukunftssicheres Datenmanagement

Durch den Einsatz moderner Technologien wird eine zuverlässige Datenverwaltung mit ACID-Transaktionen, Versionierung und Data Governance sichergestellt. Unternehmen erhalten eine einheitliche Plattform, die sowohl für Rohdaten als auch für strukturierte Analysen geeignet ist. Aufgebaut gemäß modularer Architekturprinzipien wird es zum Open Lakehouse und ermöglicht

hohe Agilität,
geringere Datenredundanz und
konsistente Datenbasis über verschiedene Quellen hinweg.

In Projekten definieren wir gemeinsam mit Ihnen die zu Ihrem Vorhaben und Rahmenparametern passende Datenarchitektur, Plattform und Technologie, implementieren und betreuen diese für Sie. Profitieren Sie dabei vom Know-how unserer Consulting Teams, Data Engineers, Architekten und Entwickler.

Video

Nicht nur Lakehouse sondern Open Lakehouse!

Das Data Lakehouse bringt Skalierbarkeit, Struktur und Governance. Aber nicht jedes Lakehouse ist auch automatisch ein Open Lakehouse. Erst als Open Lakehosue entfaltet die Datenarchitektur ihr vollen Potenzial, überwindet Systemgrenzen und erlaubt die beschleunigte Umsetzung neuer datengetriebener Use Cases oder mehr Unabhängigkeit im Fachbereich.

Ein Open Lakehouse zeichnet sich aus durch

technologische Offenheit
Interoperabilität
modulare Architekturprinzipien

Viele Unternehmen betreiben bereits ein Lakehouse, der Grad der Offenheit ist jedoch oft stark eingeschränkt. Holen Sie sich unseren Selbst-Check und finden Sie heraus, wie offen Ihr Lakehouse ist.

Flexibilität und Skalierbarkeit

Data Lakehouses ermöglichen die Speicherung und Verarbeitung verschiedenster Datentypen
Strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Daten können in ihrem Originalformat gespeichert werden
Hochgradig skalierbar, um mit wachsenden Datenmengen Schritt zu halten
Einfache Integration neuer Datenquellen

Kostenffizienz

Nutzung kostengünstiger Cloud-Speicher und -Rechenressourcen
Reduzierung der Kosten für mehrere separate Speichersysteme
Pay-per-Use-Modelle ermöglichen Bezahlung nur für tatsächlich genutzte Kapazitäten

Verbesserte Analysen und KI/ML-Fähigkeiten

Unterstützung für fortschrittliche Analysen wie Data Mining und maschinelles Lernen
Ermöglicht Echtzeit-Analysen auf aktuellsten Daten
Vereinfachte Datenpipelines reduzieren Komplexität von ETL-Prozessen

Einheitliche Datenplattform

Zentraler Speicherort für alle Unternehmensdaten
Reduzierung von Datensilos
Verbessertes Datenmanagement und Data Governance

Optimierte Performance

Indexierung und Abfrageoptimierung für schnelle Verarbeitung
Direkte Abfrage der Daten im Speicher ohne Umwandlung

Schritt 1

Strategie & Roadmap

Der Grundstein für eine belastbare Datenarchitektur wird gelegt.

Für ein nachhaltiges Data & Analytics-Projekt und den Aufbau der passenden Datenarchitektur braucht es ein tiefes Verständnis der Ziele und einen klaren Plan.
Gemeinsam mit Ihnen entwickeln wir eine Data & Analytics-Strategie, die genau festlegt, wie die Datenziele erreicht werden können.
Wie beim Architekturentwurf eines Hauses definieren wir, welche „Datenbausteine“ nötig sind.
Wir strukturieren das Gesamtprojekt, definieren, welche organisatorischen Voraussetzungen zu schaffen sind und wie sich Technologien zusammenfügen.

Schritt 1

Schritt 2

Use-Case-Identifizierung

Unser Ansatz: „Slice the Elephant.“

Wir teilen das Projekt in konkrete, umsetzbare Einheiten ein und brechen das große Ziel in kleine Use Cases auf.
Die Use Cases werden Schritt für Schritt umgesetzt und bewertet.
So zeigen wir schon früh erste Erfolge und steigern den Business-Value mit jeder Umsetzung.
In dieser Phase macht auch die Bereitstellung von kleinen Demos und MVPs für die Fachbereiche sehr viel Sinn, um die Anforderungen zu schärfen.

Schritt 2

Schritt 3

Implementierung & laufender Betrieb

Der Plan wird Realität: Es entsteht eine belastbare Datenarchitektur, die Ihren Insights und Visualisierungen eine stabile Basis gibt.

Mit einer agilen Implementierung stellen wir sicher, dass die Use Cases nicht nur realisiert, sondern von Anfang an fest in Ihre Geschäftsprozesse integriert werden.
Die Infrastruktur wächst schrittweise und passt sich den dynamischen Anforderungen an, ohne dass ständig neu gebaut werden muss.

Schritt 3

Schritt 4

Ausbildung & Training

Know-how aufbauen und selbstständig agieren.

Für den Aufbau von unternehmensinternem Know-how bieten wir Ihnen eine umfassende Palette an Schulungs- und Trainingeinheiten zu Technologien, Tools, Werkzeugen, Methoden, Abläufen und Strukturen von Business Intelligence, Big Data, Advanced Analytics und AI.
Wir trainieren in Standardschulungen oder nach Bedarf ganz individuell. Als Vorbereitung für die nächsten Projektschritte, für Ihr generelles Verständnis, einen Überblick oder im Sinne des Enablements zum Arbeiten mit einer Technologie oder auf Ihrer eigenen Lösung.

Schritt 4

Moderne Lakehouse-Architekturen ermöglichen durch ihren modularen Aufbau eine automatische Kostensenkung im Vergleich zum traditionellen Data Warehouses. Um die Plattform möglichst effizient zu nutzen, lohnt es sich, auf Best Practices und bewährte Methoden zurückzugreifen. QUNIS bringt diese direkt in Ihr Projektmit ein.

Der ideale Einstieg erfolgt mit einem konkreten Use Case, der als Basis für die Entwicklung weiterer Use Cases dient.

Es gibt keine allgemeingültige Antwort auf diese Frage. Die passende Architektur hängt von verschiedenen organisatorischen, fachlichen und technischen Kriterien ab, die individuell betrachtet und bewertet werden müssen. Diese führen Sie dann zur Architektur, die am besten zu Ihren Anforderungen passt. QUNIS begleitet und leitet Sie hier gerne. Sprechen Sie mit uns!

QUNIS legt großen Wert auf die Wartbarkeit und Wiederverwendbarkeit von Architekturen. Wir stellen dies sicher durch den Einsatz von Infrastructure as Code, Code-Automatisierung und die Anwendung methodischer sowie technischer Standards. Ein umfassendes Schulungsangebot und strukturierte Übergabeprozesse sorgen dafür, dass Sie die Lösung selbstständig weiterentwickeln können.

Ja, ein Lakehouse kann sowohl Cloud-native, On-Premises oder als hybride Lösung aufgebaut werden – unabhängig von der konkreten Cloud-Strategie.

Das Know-how aus dem Data Warehousing ist größtenteils auch auf das Lakehouse anwendbar. Ergänzend benötigen Sie nur das notwendige Wissen zu neuen Technologien, in denen Sie sich fort- und weiterbilden sollten.

Senec: Implementierung einer Data & Analytics-Plattform im Bereich Erneuerbare E…

Implementierung einer leistungsstarken Data & Analytics-Plattform bei Senec, um den steigenden Anforderungen im Bereich Erneuerbare Energien gerecht zu werden und tiefere Geschäftseinblicke zu gewinnen.

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Danone: Sell-Out-Applikation in Lakehouse-Architektur

Eine globale Plattform für Data & Analytics hilft bei der operativen und strategischen Steuerung des Konzerns. Für den Bereich Danone D-A-CH hat QUNIS eine Sell-Out-Applikation realisiert, die sich nahtlos in die zentrale Datenplattform einfügt.

Mehr erfahren

Das Data Lakehouse: Modernes Fundament für flexible, skalierbare Data & Analytics-Lösungen. So überführen Sie Ihr bestehendes Warehouse gezielt und nachhaltig in ein Lakehouse – ohne Risiken, aber mit klaren Erfolgsfaktoren!

In unserer Checkliste erhalten Sie Antworten auf folgende Fragen:

Warum ist jetzt der Zeitpunkt zum Umdenken?
An welche Grenzen stößt mein Warehouse?
Was zeichnet eine zukunftsfähige Datenplattform aus?
Wie gelingt der Übergang vom Warehouse zum Lakehouse?

Finden Sie heraus, wie es um die Offenheit Ihrer aktuellen Lakehouse-Architektur steht.

Mit unserem Selbst-Check erhalten Sie:

Eine systematische Einordnung
entlang sechs zentraler Aspekte
mit Bewertung des Reifegrad Ihrer Architektur.
Mehr Infos dazu, was ein Lakehouse offen macht
und welche Vorteile Sie davon haben.

info@qunis.de

Schreiben Sie uns

+49 8034 99591 0

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Kompetenzen

Leistungen

Data Lakehouse

Skalierbare und leistungsfähige Datenarchitektur

Ihre Datenplattform für zukunftssicheres Datenmanagement

Nicht nur Lakehouse sondern Open Lakehouse!

Vorteile für Ihr Unternehmen

Flexibilität und Skalierbarkeit

Kostenffizienz

Verbesserte Analysen und KI/ML-Fähigkeiten

Einheitliche Datenplattform

Optimierte Performance

Das Data Lakehouse ist die ideale Lösung, wenn es um eine moderne Dateninfrastruktur geht. Es ist die Datenarchitektur für die Zukunft datengetriebener Unternehmen.

So geht's

Strategie & Roadmap

Use-Case-Identifizierung

Implementierung & laufender Betrieb

Ausbildung & Training

Unsere Technologien

Vom Warehouse zum Lakehouse

Häufige Fragen zum Data Lakehouse

Wie kann ich bei der Implementierung einer D&A-Plattform Kosten sparen, methodisch und infrastrukturell?

Wie und wo fange ich am besten an?

Welche Datenarchitektur passt zu mir?

Werde ich in der Lage sein, eine Lakehouse-Lösung mit hoher Qualität selbst weiterzuentwickeln?

Unsere Cloud-Strategie ist noch unklar. Kann ich trotzdem ein Lakehouse aufbauen?

Wir haben intern kein Lakehouse-Know-how. Wie kann ich dieses aufbauen?

Erfolgreiche QUNIS Projekte

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In 5 Schritten zum Lakehouse

Wie offen ist Ihr Lakehouse?

Das QUNIS Versprechen

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