Leitfaden zu Data Lakehouses

Jahr für Jahr wächst das Datenvolumen, und die Frage, wie Sie den größtmöglichen Nutzen daraus ziehen, bleibt eine kontinuierliche Herausforderung. Eine durchdachte Datenverwaltung ist unverzichtbar. Die Systeme dafür haben sich stetig weiterentwickelt: von einfachen Lösungen über Data Warehouses und Data Lakes bis hin zu den heutigen Data Lakehouses.

Data Lakehouses helfen Ihnen, riesige Datenmengen zu verwalten und schnell darauf zu reagieren. Während CIOs Apps konsolidieren, Workflows optimieren und die Effizienz steigern möchten, können Data Lakehouses einen spürbaren Einfluss auf die Geschäftsergebnisse haben. Entdecken Sie, wie Sie Ihre Kundenpersonalisierung und Automatisierung mit Data Lakehouses zukunftssicher gestalten.

Ein Data Lakehouse ist eine moderne Architektur, die alle unstrukturierten, strukturierten und semistrukturierten Daten Ihrer Organisation zusammenführt und kostengünstig speichert – und dabei für Nutzende gut zugänglich hält. Ein Data Lakehouse vereint im Wesentlichen die besten Eigenschaften von Data Warehouses und Data Lakes und überbrückt so die Lücke zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten in einem einzigen System.

Stellen Sie sich zum Beispiel ein Marketingteam vor, das die Kampagnenleistung analysiert. Ein Data Lakehouse erlaubt es, strukturierte Daten (z. B. Verkaufszahlen) mit unstrukturierten Daten (z. B. der Kundenstimmung aus sozialen Medien) zu kombinieren, um personalisiertere Kampagnen aufzubauen – ganz ohne Systemwechsel.

Einige Data Lakehouses profitieren vom „Zero-Copy-Prinzip“, das IT-Teams ermöglicht, auf Datenkopien und aufwendige ETL-Tools (Extract, Transform, Load) zu verzichten und so die Rechenleistung zu verbessern. Das Ergebnis: weniger Zeit, weniger Aufwand, weniger Kosten und weniger Latenz – nicht nur beim Verwalten von Informationen, sondern auch beim schnellen Gewinnen von Erkenntnissen und Mehrwert.

Schauen wir uns genauer an, wie Data Lakehouses die Stärken von Data Lakes und Data Warehouses vereinen.

Ein Data Warehouse kann große Mengen bereits verarbeiteter Daten aufnehmen. Data Warehouses eignen sich sehr gut dafür, strukturierte Daten (etwa Zahlen und Adressen) zu speichern und mit Business Analytics auszuwerten. Sie benötigen jedoch zeitaufwendige ETL-Tools, um Daten aus anderen Systemen zu importieren.

Ein Data Lake ist ein Pool aus Rohdaten, in dem Informationen in ihrer ursprünglichen Form zentral gespeichert werden. Data Lakes wurden entwickelt, um die riesigen (und stetig wachsenden) Mengen unstrukturierter Daten zu erfassen, etwa Social-Media-Beiträge, Bilder und Audiodateien. Das Gewinnen verwertbarer Erkenntnisse erfordert häufig Data-Science-Kenntnisse.

Ein Data Lakehouse vereint die besten Eigenschaften von Data-Warehouse- und Data-Lake-Technologie und überwindet zugleich deren Grenzen. Data Lakehouses machen es deutlich schneller und einfacher, Erkenntnisse aus all Ihren gespeicherten Daten zu gewinnen – unabhängig von Format oder Volumen. Sie erhalten die kostengünstige, flexible Speicherung eines Data Lake zusammen mit dem Datenmanagement, dem Schema und der Governance eines Data Warehouse.

Das Datenvolumen, das Unternehmen erzeugen, wächst in einem beispiellosen Tempo. Organisationen verarbeiten Petabytes an Daten über Hunderte von Systemen hinweg – ob Kundeninteraktionen oder IoT-Sensordaten. Laut aktuellen Studien nutzt ein durchschnittliches Unternehmen sogar 976 Anwendungen , um seine Kundschaft zu erfassen.

Die Herausforderung? Jede dieser Anwendungen erstellt ihre eigene, isolierte Version der Kundendaten, sodass Unternehmen nur fragmentierte Erkenntnisse haben. Wir sprechen von 976 Versionen ein und derselben Person, wo eine einzige genügen würde. Diese Silos verlangsamen Entscheidungen, erhöhen die Betriebskosten und bremsen Innovation.

Indem strukturierte und unstrukturierte Daten in einem einzigen System zusammengeführt werden, bietet ein Data Lakehouse Vorteile, die Organisationen schneller, klüger und effizienter arbeiten lassen.

So kann ein Data Lakehouse Ihr Unternehmen unterstützen.

• Skalierung und Flexibilität – mit Struktur und Schema: Bewältigen Sie wachsende Datenmengen – sowohl geordnete Datensätze als auch unstrukturierte Inhalte und zwar ohne die Einschränkungen herkömmlicher Systeme. Ordnen Sie Daten nach Bedarf, um sie für Analysen oder KI bereitzumachen.
• Silos reduzieren und betriebliche Effizienz steigern: Integrieren Sie Daten aus Hunderten von Apps und Systemen, bauen Sie Barrieren ab und schaffen Sie eine einheitliche Sicht. Das beschleunigt Entscheidungsprozesse und vermeidet doppelte Arbeit.
• Kosten senken: Speichern Sie rohe und verarbeitete Daten kostengünstig, indem Sie Speicher und Rechenleistung trennen. Mehr Speicher nötig? Fügen Sie ihn hinzu, ohne für zusätzliche Rechenleistung zu zahlen. Mehr Rechenleistung nötig? Skalieren Sie sie, ohne unnötige Speicherkosten zu verursachen.
• Echtzeit-Erkenntnisse ermöglichen: Erhalten Sie aktuelle Erkenntnisse, ohne Verzögerungen durch das Verschieben und Neuformatieren von Daten zwischen Systemen. So können Vertriebsteams auf die neuesten Kundeninteraktionen reagieren, um Abschlüsse schneller zu erzielen, und Marketingteams können Kampagnen spontan anpassen.
• Unterstützung für Advanced Analytics, KI und agentische KI: Nutzen Sie vereinheitlichte Kundenprofile, um Vorhersagen oder KI-basierte Tools zu betreiben – alles aus einem System. Kein teures Engineering und keine zusätzlichen Plattformen nötig.

Ihre bestehenden Lösungen bleiben, wo sie sind. Beim Einstieg in ein Data Lakehouse müssen Sie nichts von Grund auf ersetzen.

Dank offener Datenprotokolle lässt sich ein Data Lakehouse problemlos in bestehende Anwendungen und Systeme integrieren, egal ob es sich um First-Party-Werbedaten, Business-Intelligence-Tools (BI) oder proprietäre KI-Modelle handelt. Veraltete Datenverwaltungstools, die viel Pflege erfordern, können Sie dann schrittweise und nach Ihrem eigenen Zeitplan ausmustern. Wie jede leistungsstarke Technologie sollte sich ein Data Lakehouse an Änderungen Ihrer Geschäftsstrategie anpassen – und Sie nicht einengen.

Unternehmen können Data Governance und Compliance drastisch vereinfachen, ohne das Innovationstempo zu drosseln. Laut unserem IT & Business Alignment Barometer ist dies für viele der heutigen IT- und Business-Verantwortlichen ein zentrales Anliegen.

Data Lakehouses können mehrere Systeme für das Datenmanagement in einer Plattform zusammenführen – das verringert die über Systeme verstreute Datenmenge und die Zahl der Hände, durch die Daten wandern. Dank ihres offenen Schemas erlauben sie Ihnen mehr Kontrolle über Sicherheit, Berechtigungsstufen und mehr.

Als IT-Verantwortliche können Sie rollenbasierten Zugriff einrichten, sodass Marketingteams nur auf Segmentierungsdaten und Vertriebsteams nur auf Auftragsdaten zugreifen. Außerdem können Sie prüfen, wer wann, von wo und aus welchen Funktionen Daten aus dem Lakehouse anfragt.

Ein Data Lakehouse lässt Ihre Daten gezielter für Sie arbeiten – ganz gleich, in welcher Branche Sie tätig sind.

• Gesundheitswesen: Führen Sie Patientenakten und Daten von vernetzten Geräten wie Wearables zusammen, um Diagnostik und Versorgung zu verbessern. Krankenhäuser können KI-Tools nutzen, um Wiederaufnahmerisiken vorherzusagen, schneller zu handeln und die Patientenversorgung zu verbessern.
• Finanzwesen: Erkennen Sie Betrug schneller, indem Sie Transaktionsdaten und Kundenanrufprotokolle nebeneinander analysieren. Banken können Verluste reduzieren, indem sie verdächtige Aktivitäten in Sekunden statt Stunden erkennen.
• Fertigung: Kombinieren Sie Sensordaten aus Produktionsanlagen mit Lieferkettendaten, um Verzögerungen oder Engpässe vorherzusagen. Automobilhersteller können Engpässe verhindern und die Produktion reibungslos am Laufen halten.

Sie verfügen über eine riesige Menge an Informationen, und jede Entscheidung hängt von der Qualität und Zugänglichkeit Ihrer Daten ab. Ein Data Lakehouse vereinfacht, wie Sie Ihre Daten speichern, verwalten und nutzen, damit die richtigen Personen sie dann verwenden können, wenn sie sie am dringendsten brauchen.

Die richtige Datenplattform gibt Ihnen die Freiheit, Ihre Daten zu vereinheitlichen, Kundenerlebnisse zu personalisieren und fundierte Entscheidungen zu treffen. Ein Data Lakehouse ist eine ausgezeichnete Wahl, wenn Sie Ihre Daten intelligenter für sich arbeiten lassen möchten. Und weil Ihre Daten weiter wachsen, werfen Sie einen Blick auf Data 360, eine Hyperscale-Engine in Salesforce, die intelligente Entscheidungen und agentische KI antreibt.