In dem ersten Teil zu Datenbanken hat Mina euch die wichtigsten Grundlagen beschrieben. Nun folgen die weiterführenden Konzepte wie Data Warehouse und Data Lake. Perfekt, wenn du die Begriffe schon oft gehört hat, sie aber noch nicht so richtig einordnen konntest.
Data Warehouses und Data Lakes: Was steckt dahinter?
Nachdem wir uns angesehen haben, wie Datenbanken grundlegende Probleme bei der Speicherung und Verwaltung von Daten lösen, kommen wir nun zu einem spannenden nächsten Schritt: der Kombination und Weiterverarbeitung dieser Daten. Große Unternehmen arbeiten oft mit so vielen Daten, dass sie sie nicht nur in einer einzigen Datenbank speichern können. Stattdessen nutzen sie Technologien wie Data Warehouses und Data Lakes, um die riesigen Mengen an Informationen zu organisieren, zu analysieren und für verschiedene Zwecke nutzbar zu machen.
Was ist ein Data Warehouse?
Stell dir ein Data Warehouse wie ein riesiges, gut organisiertes Lagerhaus vor. Hier werden Daten aus verschiedenen Quellen – also aus verschiedenen Datenbanken – gesammelt, sortiert und gespeichert. Im Gegensatz zu einer normalen Datenbank, die oft für den täglichen Betrieb genutzt wird, ist ein Data Warehouse speziell darauf ausgelegt, große Mengen an historischen Daten zu speichern und schnell darauf zugreifen zu können. Aber was bedeutet das in der Praxis? Nehmen wir an, ein Online-Shop möchte wissen, welche Produkte in den letzten fünf Jahren am besten verkauft wurden, um zukünftige Bestellungen zu planen. Die Informationen dazu kommen aus vielen verschiedenen Quellen: Verkaufsdaten, Lagerbestandsdaten, Kundendaten und so weiter. Ein Data Warehouse sammelt all diese Informationen, verarbeitet sie und stellt sie so bereit, dass das Unternehmen sie einfach analysieren kann. Der Vorteil ist, dass die Daten aus verschiedenen Abteilungen zusammengeführt und in einer einheitlichen Form gespeichert werden, was eine detaillierte Auswertung ermöglicht.
Was ist ein Data Lake?
Ein Data Lake funktioniert ähnlich wie ein Data Warehouse, hat aber einen entscheidenden Unterschied: Hier werden die Daten nicht sofort sortiert und strukturiert, sondern erst einmal so gespeichert, wie sie sind. Stell dir einen riesigen See vor, in den Flüsse, Bäche und Quellen münden. Alle Daten fließen in diesen „See“, egal ob es sich um strukturierte Daten (wie Tabellen mit Zahlen und Text) oder um unstrukturierte Daten (wie Bilder, Videos oder Texte) handelt. Der große Vorteil eines Data Lakes ist seine Flexibilität. Unternehmen wissen oft noch nicht genau, wie sie bestimmte Daten in Zukunft nutzen wollen. In einem Data Lake können sie diese Daten erst einmal speichern und dann später entscheiden, wie sie sie analysieren oder verarbeiten wollen. Besonders bei der Arbeit mit großen Datenmengen, zum Beispiel aus Social Media oder von IoT-Geräten (wie Smartwatches oder Sensoren), bietet ein Data Lake die nötige Flexibilität, um diese Daten später für verschiedene Zwecke zu verwenden.
Quelle: Qlik
Wie hängen Data Warehouses und Data Lakes mit Datenbanken zusammen?
Sowohl Data Warehouses als auch Data Lakes bauen auf dem Konzept von Datenbanken auf. Die Daten, die in diesen großen Speicherlösungen gesammelt werden, stammen oft aus verschiedenen Datenbanken eines Unternehmens. Das können Kundeninformationen, Verkaufszahlen, Produktionsdaten oder sogar Daten von Partnerunternehmen sein. Die Verbindung von vielen verschiedenen Datenbanken in einem Data Warehouse oder Data Lake ermöglicht es Unternehmen, ein vollständigeres Bild ihrer Daten zu erhalten und so bessere Entscheidungen zu treffen.
Welche Vorteile bieten diese Techniken für Unternehmen?
Unternehmen stehen heute vor der Herausforderung, riesige Mengen an Daten zu verwalten und sinnvoll zu nutzen. Durch die Kombination von Datenbanken in Data Warehouses und Data Lakes können sie:
Bessere Entscheidungen treffen: Indem sie alle relevanten Daten an einem Ort sammeln und analysieren, erhalten Unternehmen tiefere Einblicke in ihre Geschäftsprozesse und können fundierte Entscheidungen treffen.
Trends und Muster erkennen: In einem Data Warehouse lassen sich historische Daten analysieren, um Trends und Muster zu erkennen. So können Unternehmen vorhersagen, wie sich der Markt entwickelt und entsprechend reagieren.
Flexibel auf neue Datenquellen reagieren: Ein Data Lake bietet die Flexibilität, neue und unstrukturierte Daten zu speichern, auch wenn deren Nutzen noch nicht sofort klar ist. Unternehmen können diese Daten später analysieren und für neue Anwendungen nutzen.
Skalierbarkeit: Beide Lösungen sind darauf ausgelegt, mit den wachsenden Datenmengen eines Unternehmens mitzuwachsen. So können Unternehmen sicherstellen, dass sie auch in Zukunft ihre Daten effizient verwalten können.
Zusammengefasst helfen Data Warehouses und Data Lakes dabei, die immense Datenflut zu bewältigen, die in modernen Unternehmen täglich anfällt. Sie bieten die nötige Struktur und Flexibilität, um aus diesen Daten wertvolle Informationen zu gewinnen und das Unternehmen erfolgreich in die Zukunft zu steuern. Du interessierst dich für Daten? Dann ist vielleicht Data Science ein passender Studiengang für dich. Lies jetzt unseren Artikel dazu.