Was ist ein Data Lakehouse?

Ein Data Lakehouse ist eine moderne Datenarchitektur, die die Skalierbarkeit und Kosteneffizienz eines Data Lake mit den Datenmanagement- und Performance-Eigenschaften eines Data Warehouse kombiniert – auf einer gemeinsamen, offenen Speicherschicht.

Jahrelang mussten Unternehmen zwischen zwei Welten wählen: dem flexiblen, kostengünstigen Data Lake für Rohdaten und explorative Analysen – oder dem performanten, strukturierten Data Warehouse für zuverlässige BI-Auswertungen. Das Data Lakehouse überwindet diese Dichotomie.

Das Konzept wurde maßgeblich von Databricks geprägt und mit der Einführung von Delta Lake als Open-Source-Transaktionsschicht über Object Storage technisch realisiert. Heute ist das Lakehouse-Paradigma ein Industriestandard.

Warum ein Data Lakehouse?

Klassische Lambda-Architekturen (Lake + Warehouse parallel) brachten doppelten Aufwand: Daten mussten in zwei Systemen synchron gehalten und einzeln unter Governance gestelltwerden. Das Lakehouse reduziert diese Komplexität auf eine einzige Datenschicht.

Eine Tabelle in der anhand verschiedener Kriterien Data Lake und Data Lakehouse miteinander verglichen wird.

Kerntechnologien des Data Lakehouse

Offene Tabellenformate
Delta Lake (Databricks), Apache Iceberg und Apache Hudi sind die drei dominierenden Tabellenformate für Lakehouses. Sie ergänzen Object Storage um ACID-Transaktionen, Time Travel (Zugriff auf historische Datenzustände), Schema Evolution und effiziente Metadaten-Verwaltung.

Abfrage-Engines
Apache Spark ist die Referenz-Engine für Lakehouse-Workloads. Daneben ermöglichen SQL-Engines wie Trino, Dremio und DuckDB SQL-Abfragen direkt auf Parquet-Dateien im Data Lake mit Data-Warehouse-naher Performance auszuführen.

Microsoft Fabric & Databricks
Das Fundament von Microsoft Fabric bildet der OneLake, ein organisationsweiter, logischer Data Lake auf Delta-Lake-Basis. Während Databricks mit seiner Lakehouse Plattform der Pionier in diesem Bereich ist, bietet auch Azure Synapse Analytics umfassende Unterstützung für Delta-Lake-Workloads.

Praxistipp: Das Data Lakehouse ist keine Revolution, sondern eine Evolution. Wer bereits einen gut strukturierten Data Lake mit Parquet-Dateien betreibt, kann durch die Einführung von Delta Lake mit vergleichsweise geringem Aufwand Lakehouse-Fähigkeiten aktivieren.

Anwendungsfälle

  • Unified Analytics: BI-Reporting und ML-Modelltraining auf derselben Datenbasis
  • Streaming + Batch in einer Plattform (Kappa-Architektur)
  • Historische Analysen via Time Travel ohne separate Backup-Systeme
  • Compliance-fähige Datenänderungen durch ACID-Transaktionen (DSGVO-Löschungen)
  • Speicherung unstrukturierter Daten und Mediadateien (Text in Langform, Audio- und Videodateien) zur Analyse mit generativer KI (LLMs)
  • Transformation unstrukturierter Daten in strukturierte Daten (z.B. Sentiment-Analyse)

Das Data Lakehouse ist der aktuelle Goldstandard moderner Datenplattformen. Es vereint das Beste aus Data Lake und Data Warehouse, reduziert architektonische Komplexität und ermöglicht es Unternehmen, analytische und KI-Workloads auf einer einzigen, kosteneffizienten Plattform zu betreiben.