Das Data Lakehouse hat sich in den letzten Jahren als moderner Architekturansatz für datengetriebene Unternehmen etabliert. Es verbindet die Skalierbarkeit eines Data Lakes mit der Struktur und Governance eines Data Warehouse – und schafft so eine Plattform für Analyse, Reporting und datengetriebene Innovation. Doch ein Lakehouse ist nicht automatisch auch ein Open Lakehouse.
Ein Open Lakehouse zeichnet sich durch technologische Offenheit, Interoperabilität und modulare Architekturprinzipien aus. Es erlaubt die freie Wahl von Tools, Formaten und Anbietern – und vermeidet so technologische Abhängigkeiten und Systemgrenzen. Während viele Unternehmen bereits ein Lakehouse betreiben, ist der Grad der Offenheit oft stark eingeschränkt. Proprietäre Formate, enge Tool-Anbindungen oder fehlende Self-Service-Fähigkeiten verhindern, dass die volle Flexibilität und Skalierbarkeit der Architektur genutzt werden kann – und damit auch die Chance, neue datengetriebene Use Cases schneller umzusetzen, Fachbereiche unabhängiger zu machen und Innovationen unternehmensweit zu skalieren.
Ein Open Lakehouse …
- trennt konsequent Storage und Compute,
- nutzt offene Tabellenformate und APIs,
- ermöglicht die Integration unterschiedlicher Technologien,
- fördert Self-Service und Data Literacy in den Fachbereichen,
- unterstützt ein modulares, erweiterbares Architekturdesign.
Diese Checkliste hilft Ihnen dabei, den Reifegrad Ihrer Architektur systematisch zu bewerten – und herauszufinden, wie offen Ihr Lakehouse wirklich ist.
Die Offenheit eines Lakehouses wird von sechs zentralen Aspekten bestimmt. Sie finden diese nachfolgend systematisch aufbereitet und abgefragt. Lesen Sie sich die Aussagen pro Aspekt durch – und kreuzen Sie an, wenn Sie die jeweilige Frage in Bezug auf Ihre aktuelle Lakehouse-Architektur mit „Ja“ beantworten können.
