Data Warehouse, Data Lake oder Data Lakehouse?

Eine umfassende Anleitung zu Ihrer modernen Datenanalyse-Lösung.

Illustration of lightbulb at the end of a maze.

Einführung

Was ist der Unterschied?

Lassen Sie uns die Unterschiede zwischen Data Warehouses, Data Lakes und Data Lakehouses erkunden und sehen, wie sie am besten den Anforderungen Ihrer Organisation gerecht werden können.

Data Warehouses, Data Lakes und Data Lakehouses werden alle zur Speicherung und Verwaltung großer Datenmengen verwendet, haben jedoch unterschiedliche Zwecke.

Warum biGENIUS?

Data Warehouse, Data Lake oder Data Lakehouse?

Unabhängig von der modernen Analytics-Lösung, die Ihre Organisation für Ihre wertvollen Daten wählt, kann intelligente Datenautomatisierung bei diesem Prozess helfen.

Data Warehouse

Data Warehouses sind speziell für die Analyse von Daten konzipiert, die gesammelt, kontextualisiert und transformiert wurden. Wenn Ihre Organisation fortgeschrittene Datenanalysen oder Analysen benötigt, die auf historischen Daten aus verschiedenen Quellen in Ihrer Organisation basieren, könnte ein Data Warehouse die richtige Wahl sein.

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Data Lake

Data Lakes speichern eine breite Palette von ungefilterten Daten, die später für einen bestimmten Zweck verwendet werden. Wenn Ihre Organisation kostengünstige Speicherlösungen für rohe, unstrukturierte Daten aus verschiedenen Quellen benötigt, die Sie in der Zukunft für bestimmte Zwecke nutzen möchten, könnte ein Data Lake die richtige Wahl sein.

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Data Lakehouse

Data Lakehouses verwenden bewährte Verfahren sowohl aus Data Warehouses als auch aus Data Lakes. Sie können sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten verarbeiten, die in offenen Formaten gespeichert sind und es verschiedenen Engines ermöglichen, gleichzeitig zu arbeiten. Ein Data Lakehouse ist eine flexible und skalierbare Lösung für Sie.

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Zusammenfassung

Wann sollte ein Data Warehouse verwendet werden?

1
Ein Data Warehouse ist in der Regel für zeitbasierte und relationale Daten optimiert und kann mit anderen Systemen integriert werden, um Daten ein- und auszugeben.
2
Ein Data Warehouse ist für analytische Berichterstattung optimiert und eignet sich daher am besten zur Speicherung und Verwaltung strukturierter Daten.
3
Ein Data Warehouse kann entweder lokal vor Ort oder in der Cloud betrieben werden, verfügt über eine langfristige Daten-Aufbewahrung und ist darauf ausgelegt, hoch skalierbar zu sein.

Zusammenfassung

Wann sollte ein Data Lake verwendet werden?

1
Ein Data Lake ist ein skalierbarer, umfassender Speicherplatz, der als Sammelbecken für alle Arten von Daten und Formaten dient.
2
Ein Data Lake ist auf Analytics optimiert und eignet sich daher am besten zur Speicherung und Verwaltung unstrukturierter Daten.
3
Ein Data Lake wird in der Regel in der Cloud bereitgestellt und verfügt nicht über eine langfristige Daten-Aufbewahrung.

Zusammenfassung

Wann sollte ein Data Lakehouse verwendet werden?

1
Ein Data Lakehouse ist für die moderne Datenlandschaft konzipiert: Es kombiniert die Zuverlässigkeit eines Data Warehouses und die Skalierbarkeit eines Data Lakes.
2
Ein Data Lakehouse ermöglicht es Organisationen, strukturierte und unstrukturierte Daten effizienter zu analysieren.
3
Ein Data Lakehouse kann eine bessere Datenqualität und Governance bieten als die Architektur von Data Lakes.

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Wie fügt sich biGENIUS in Ihr Ökosystem ein?

Die Vielseitigkeit von biGENIUS vervollständigt den Entwicklungszyklus Ihrer Daten.

Klicken Sie auf die Tabelle, um zu sehen, wie biGENIUS im Vergleich zu Ihren bestehenden Werkzeugen funktioniert und sie ergänzt.

Vorteile

Smarte Datenautomatisierung für Data Warehouse, Data Lake und Data Lakehouse

Wie biGENIUS Ihnen hilft, Ihre Entwicklungsarbeiten zu automatisieren, unabhängig davon, welchen Ansatz Sie wählen.

Modell & Metadaten

Smarte Datenautomatisierung bietet Ihnen Standardisierung und bewährte Musterlösungen, um repetitive und monotone Entwicklungsaufgaben zu automatisieren, für die Sie sonst wertvolle Ressourcen aufwenden müssten.

Generatoren

Die erprobten biGENIUS-Generatoren helfen Ihnen dabei, Ihren Entwicklungszyklus weiter zu optimieren. Mit fortgeschrittenen Anpassungen und beispielloser Flexibilität können Sie Ihre Geschäftsanforderungen erfüllen – ohne Kompromisse einzugehen.

Ihre Architekturwahl

Ob Sie sich für ein Data Warehouse, einen Data Lake oder ein Data Lakehouse entscheiden, mit biGENIUS werden Sie viel Zeit und Kosten einsparen, da es Standardisierung bietet und den Testaufwand drastisch reduziert.

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Siehe Beispiel-Demo

Organisationen weltweit vertrauen biGENIUS

Testimonials

Was unsere Kunden sagen

Lesen Sie, was führende Unternehmen ihrer Branche über biGENIUS und ihre Erfahrungen bei der Zusammenarbeit mit uns sagen.

“Thanks to biGENIUS, we were able to lay the foundation for combining data from different sources into one report or dashboard.”

Evi Verschueren

Teamleiter Business Intelligence, Smurfit Kappa

“The efficient DWH generator enabled us to achieve the required transparency with regard to marketplace performance within a very short time, in high quality and in compliance with BI best practices.”

Andreas von Ballmoos

Leiter Business Intelligence, Scout24

“The biGENIUS team is knowledgeable about the inner workings of the application - stuff that you can't work out yourself as a customer.”

Tobias Rist

Daten- und Analytikarchitekt, Swica

“For us, it's really a central tool that should do a lot in helping people have a standardized approach for the whole firm.”

Sébastien Brennion

Ingenieur für Business Intelligence und Analytik, Valiant Bank

“Since we have been using biGENIUS, we manage the development 100% internally. We did not only save a lot of money but, having built everything ourselves, we gained in efficiency as we are able to adapt any user requests right away.”

Marc Buthey

IT- und Projektleiter, Tirus International SA

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