Daten & Entwicklung
API-Strategien für nachhaltigen Erfolg
Diese bewährten Praktiken sollten Sie beachten, um eine leistungsfähige, wartbare und benutzerfreundliche API zu erstell…
Die Begriffe Data Lake und Data Warehouse sind in der IT-Branche nicht neu. Während beide große Datenmengen speichern und analysieren können, gibt es grundlegende Unterschiede in ihren Konzepten und in der Art der Datenspeicherung.
Die Wahl zwischen einem Data Lake (DL) und einem Data Warehouse (DWH) hängt hauptsächlich von Ihren Datenzielen ab. Lassen Sie uns diese beiden Begriffe näher betrachten, um Ihnen bei Ihrer Entscheidung zu helfen.
Gegenüberstellung von Data Lake und Data Warehouse
Ein Data Warehouse sammelt Daten aus verschiedenen Quellen und konvertiert sie in analysierbare Formate und Strukturen. Ein DWH ist ideal für die Speicherung von Kennzahlen und Transaktionsdaten, kann aber nicht mit unstrukturierten Daten umgehen. Für Analysen, die historische Daten aus verschiedenen Unternehmensquellen benötigen, ist ein DWH die erste Wahl.
Im Gegensatz dazu nimmt ein Data Lake Daten in ihrem ursprünglichen Format auf und speichert sie, ob strukturiert oder unstrukturiert. Ein Data Lake ist flexibel und eignet sich hervorragend für sich ändernde oder unklare Datenanforderungen. Die eigentliche Datenaufbereitung erfolgt, wenn die Daten benötigt werden.
Weitere Ressourcen zum Thema „Big Data“:
Interessiert an weiteren Unterschieden zwischen Data Lake und Data Warehouse? Testen Sie unsere Services kostenlos!
