lakehouseAnsätze

**Lakehouse Ansätze**

Lakehouse-Ansätze stellen eine moderne Architektur für Datenverarbeitung dar, die die Vorteile traditioneller Datenlakes mit den Anforderungen moderner Datenbanken und ETL-Prozesse verbindet. Der Begriff „Lakehouse“ wurde ursprünglich von dem Unternehmen Databricks geprägt, um eine flexible, skalierbare Lösung für das Speichern, Verwalten und Verarbeiten großer Datenmengen zu beschreiben. Im Gegensatz zu reinen Datenlakes, die oft auf Batch-Verarbeitung und einfache Abfragen beschränkt sind, bieten Lakehouses zusätzliche Funktionen wie Transaktionen, ACID-Compliance und integrierte Datenmodellierung.

Ein zentrales Merkmal von Lakehouses ist die Integration von Datenbanktechnologien wie Apache Iceberg, Delta Lake oder Hudi. Diese Frameworks ermöglichen es, Tabellen in einem Datenbankformat zu speichern, die dynamisch erweitert, aktualisiert und gelöscht werden können, ohne die gesamte Tabelle neu zu schreiben. Dies unterstützt sowohl Echtzeit- als auch Batch-Abfragen und vereinfacht die Integration mit anderen Systemen wie Datenbanken, ETL-Tools oder BI-Tools.

Lakehouses adressieren zudem die Herausforderungen der Datenqualität und -verfügbarkeit. Durch die Unterstützung von Versionierung, Metadatenverwaltung und konsistenten Abfragen wird die Zuverlässigkeit der Daten erhöht. Gleichzeitig bleibt die Skalierbarkeit und Kosteneffizienz eines Datenlakes erhalten, da Daten in einem gemeinsamen Speicherformat (z. B. Parquet oder ORC) gespeichert werden können.

Für Unternehmen, die sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten effizient verarbeiten möchten, bieten Lakehouses eine überzeugende Lösung. Sie kombinieren die Flexibilität von Datenlakes mit den Leistungsmerkmalen einer Datenbank, was besonders in Umgebungen mit hohen Anforderungen an Datenanalyse, Machine Learning und Echtzeit-Reporting relevant ist.