Data Lake vs. Cloud Data Warehouse: Ein praktischer Leitfaden für Datenwissenschaftler
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Data Lakes bieten Schema-on-Read-Flexibilität für ML und fortgeschrittene Analysen, während Cloud Data Warehouses Schema-on-Write für hochparallele BI priorisieren. Lakehouses, basierend auf offenen Tabellenformaten wie Delta Lake, vereinen das Beste aus beiden Welten, indem sie ACID-Transaktionen und BI-Performance in Data Lakes bringen.
Ein Data Lake speichert rohe, unverarbeitete Daten in allen Formaten in kostengünstigem Objektspeicher unter Verwendung von Schema-on-Read, was ihn ideal für maschinelles Lernen und fortgeschrittene Analysen macht; ein Cloud Data Warehouse erzwingt Schema-on-Write und spaltenbasierte Speicherung, um hochparallele SQL-Performance für Business-Intelligence-Workloads zu liefern. Die Hauptunterschiede zwischen Data Lakes und Cloud Data Warehouses liegen in den Anforderungen an die Datenstruktur, den Abfrageleistungsmerkmalen, der Governance-Reife und den Kosten pro Terabyte – wobei Data Lakes bei der Flexibilität und Warehouses bei der Zuverlässigkeit für strukturierte Berichte gewinnen. Data Lakehouses, die auf offenen Tabellenformaten wie Delta Lake basieren, lösen den Kernkompromiss, indem sie ACID-Transaktionsunterstützung und BI-taugliche Abfrageleistung direkt auf dem Lake-Speicher bereitstellen, und Analysten prognostizieren, dass Lakehouses in den kommenden Jahren mehr als die Hälfte der Unternehmensanalyse-Workloads ausmachen werden.