Datenarchitekturen
Das Data Lakehouse
Modernes Fundament für flexible, skalierbare Data & Analytics-Lösungen.
Die Evolution der Datenarchitekturen
Im Laufe der Zeit haben sich verschiedene Datenarchitekturen entwickelt, um den wachsenden Anforderungen der Analytics und des modernen Datenmanagements gerecht zu werden:
Data Warehouses
Das Data Warehouse war lange Zeit die Lösung für eine zentrale, strukturierte Bereitstellung von Daten, optimal für den Einsatz rund um Business Intelligence und Reporting. Data Warehouses zeichnen sich durch eine hohe Datenqualität und die Möglichkeit zur schnellen Daten-Abfrage aus, sind jedoch oft sehr kostenintensiv und wenig flexibel.
Data Lakes
Data Lakes entstanden im Zuge von Big Data als Antwort auf die Explosion unstrukturierter Daten. Sie ermöglichen die kostengünstige Speicherung großer Datenmengen in ihrem Rohformat, bieten Flexibilität für verschiedene Analyseansätze, kämpfen aber mit Herausforderungen bei Datenqualität und Governance.
Data Lakehouses
Das Data Lakehouse hat sich heute als Lösung etabliert, die das Beste aus beiden Welten vereint: Es verbindet die Leistungsfähigkeit und Struktur eines Data Warehouses mit der Flexibilität und Skalierbarkeit des Data Lakes.
Durch die Überwindung traditioneller Grenzen zwischen Data Warehouse und Data Lake ebnet das Data Lakehouse den Weg für eine neue Ära des ganzheitlichen Datenmanagements und der fortschrittlichen Analytik.
Ist ein Lakehouse die richtige Architektur für Sie?
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So geht Lakehouse-Architektur
1. 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
2. Kosteneffizienz
- Nutzung kostengünstiger Cloud-Speicher und -Rechenressourcen
- Reduzierung der Kosten für mehrere separate Speichersysteme
- Pay-per-Use-Modelle ermöglichen Bezahlung nur für tatsächlich genutzte Kapazitäten
3. 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
4. Einheitliche Datenplattform
- Zentraler Speicherort für alle Unternehmensdaten
- Reduzierung von Datensilos
- Verbessertes Datenmanagement und Data Governance
5. Optimierte Performance
- Indexierung und Abfrageoptimierung für schnelle Verarbeitung
- Direkte Abfrage der Daten im Speicher ohne Umwandlung
Auch sie können ein Data Lakehouse haben
Erfahren Sie mehr dazu, wie Sie beim Aufbau einer Data-Lakehouse-Architektur vorgehen und in welchen Schritten wir Ihr Projekt zum Erfolg bringen.
So arbeiten wir mit Ihnen in einem Lakehouse-Projekt
Data LakehouseS – Vorteile für IHR Unternehmen
Durch die Kombination der Stärken eines Data Warehouse mit den Vorteilen eines Data Lake bietet das Data Lakehouse eine flexible, skalierbare und leistungsfähige Datenarchitektur für die Anforderungen der modernen Datenanalyse.
Einheitliche Datenansicht für die konsistente Analysen über alle Datentypen hinweg.
Beschleunigter Erkenntnisgewinn Dank reduzierter Datenpipelines.
Verbesserte Datenqualität mit Durchsetzung von Schemas und Datenintegrität.
Kostenoptimierung keine separaten Data Warehouse- und Data-Lake-Infrastrukturen.
Zukunftssicherheit durch Flexibilität für sich ändernde Datenanforderungen.
Nutzen Sie diese Vorteile für sich! In einem unverbindlichen Beratungsgespräch schauen wir uns gemeinsam mit Ihnen genauer an, wie Sie eine moderne Lakehouse-Architektur in Ihrem Unternehmen gewinnbringend nutzen und welche Voraussetzungen Sie dafür benötigen.
Unverbindlich ein Gespräch ausmachen
Lakehouse-Lösungen und Projekte, die anregen
Sell-Out-Applikation in Lakehouse-Architektur
Eine globale Plattform für Data & Analytics hilft bei der operativen und strategischen Steuerung des Konzerns. Die Sell-Out-Applikation fügt sich nahtlos in die zentrale Datenplattform einfügt.
hier den vollständigen Projektbericht von Danone lesen
Data Lakehouse mit vielfältigsten Technologien
Implementierung einer Data & Analytics-Plattform im Bereich Erneuerbare Energien, das dem schnellen Firmenwachstum gerecht wird und BI- und IoT-Analysen in einer zentralen Datenplattform unterstützt.
Weitere Lakehouse-Projekte von QUNIS bei 1&1, Vorwerk, Golding, NOZ, CHIRON, Ebner Stolz, Oberalp, Dr. Schär, Schreiner Group. Wir erzählen Ihnen gerne mehr dazu – schreiben Sie uns einfach.
IHRE FRAGEN, Unsere Antworten rund um Datenarchitekturen und Data LakehouseS
Wie kann ich bei der Implementierung einer D&A-Plattform Kosten sparen, methodisch und infrastrukturell? 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.
Werde ich in der Lage sein, eine Lakehouse-Lösung mit hoher Qualität selbst weiterzuentwickeln?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.
Wie und wo fange ich am besten an? Der ideale Einstieg erfolgt mit einem konkreten Use Case, der als Basis für die Entwicklung weiterer Use Cases dient.
Wie schaffe ich es, eine Datenplattform zu bauen, die offen dafür ist, dass sich Fachbereiche selbst helfen können? Dies gelingt mit einer Open Lakehouse Architektur. Nutzen Sie unseren Quick Guide to Open Lakehouse mit Selbstcheck, um schnell eine Einschätzung Ihrer Ausgangslage zu erhalten.
Unsere Cloud-Strategie ist noch unklar. Kann ich trotzdem ein Lakehouse aufbauen?Ja, ein Lakehouse kann sowohl Cloud-native, On-Premises oder als hybride Lösung aufgebaut werden – unabhängig von der konkreten Cloud-Strategie.
Wir haben intern kein Lakehouse-Know-how. Wie kann ich dieses aufbauen? 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.
Welche Datenarchitektur passt zu mir? 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!
Ihre Frage ist nicht dabei? Fragen Sie uns direkt
So arbeiten wir mit Ihnen in einem Lakehouse-Projekt
1. Strategiephase
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“ sind nötig.
- Wir strukturieren das Gesamt-Projekt, definieren, welche organisatorischen Voraussetzungen zu schaffen sind und wie fügen sich Technologien zusammen.
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.
3. Implementierung und 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.
4. Ausbildung und 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 Standard-Schulungen 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.
„Ich freue mich auf den Austausch mit Ihnen
zu Ihrem Lakehouse-Projekt.“
Patrick Eisner Senior Sales Manager, QUNIS
Bereit, wenn Sie es sind
Kontaktieren Sie uns für ein unverbindliches Beratungsgespräch oder wenn Sie Fragen haben. Sagen Sie uns kurz, was Sie planen und erreichen wollen und wo Sie gerade stehen.
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