Data Lake vs. Data Warehouse: Was ist der Unterschied?

Data Lakes und Data Warehouses helfen Ihnen, Big Data effektiv zu sammeln und zu speichern. Obwohl die beiden Begriffe ähnlich klingen, weisen sie einige Unterschiede auf. Ein Data Lake ist eine Sammlung von rohen, unorganisierten Daten. Ein Data Warehouse sammelt, speichert und filtert verarbeitete Daten für eine einfache Analyse.

Diese beiden Begriffe werden oft synonym verwendet, haben aber viele Unterschiede und Verwendungen, die Ihnen helfen können, Ihre Marketingkampagnen mit Daten zu maximieren.

Aus diesem Grund gehen wir auf dieser Seite auf die wichtigsten Unterschiede zwischen einem Data Lake und einem Data Warehouse ein. Lesen Sie also weiter, um mehr zu erfahren!

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Definition eines Data Lake vs. Data Warehouse

Bevor wir uns mit den Unterschieden zwischen Data Warehouses und Data Lake befassen, wollen wir die einzelnen Begriffe unten definieren:

Was ist ein Data Lake?

Ein Data Lake ist ein System, mit dem Sie alle Ihre Daten in beliebiger Größenordnung speichern können. Data Lakes können Ihnen dabei helfen, unorganisierte Rohdaten in beliebiger Größe zu sammeln, die Sie später analysieren können.

Stellen Sie sich Data Lakes als echte Gewässer vor. Sie können eine riesige Datenmenge im Data Lake speichern, der herumschwimmt, bis Sie oder ein anderes Teammitglied eintauchen, um sie zu untersuchen oder zu analysieren.

Was ist ein Data Warehouse?

Ein Data Warehouse ist ein System, mit dem Sie Daten speichern, verwalten und analysieren können. Data Warehouses verwenden Dashboards, Berichte und andere Analysetools, um Sie beim Organisieren und Interpretieren Ihrer Daten zu unterstützen.

Stellen Sie sich Data Warehouses als echte Warehouses vor. Mit einem Data Warehouse können Sie Ihre Daten in Gängen oder Reihen sammeln, um sie zu organisieren. Sie können dann eine Bestandsaufnahme oder einen Datenbericht erstellen, um bestimmte Datensätze und Metriken zu analysieren.

3 Hauptunterschiede zwischen einem Data Lake und einem Data Warehouse

Was genau ist also der Unterschied zwischen einem Data Lake und einem Data Warehouse? Während diese beiden Begriffe auf den ersten Blick austauschbar klingen mögen, gibt es einige signifikante Unterschiede zwischen ihnen.

Hier sind drei Hauptunterschiede zwischen einem Data Warehouse und einem Data Lake:

1. Datentypen
2. Zweck
3. Benutzer

1. Datentypen

Was den Unterschied zwischen einem Data Warehouse und einem Data Lake betrifft, können die Arten und Formate der Daten, die diese Systeme speichern, variieren.

Datenlager

Ein Data Warehouse speichert verarbeitete und verfeinerte Daten. Verarbeitete Daten sind Daten, die gesammelt und in nutzbare Informationen übersetzt werden. Mit anderen Worten, verarbeitete Daten können umsetzbare Erkenntnisse liefern, die Ihnen helfen, Ihre Marketingkampagnen und -prozesse zu verbessern, um bessere Ergebnisse für Ihr Unternehmen zu erzielen.

Mit verarbeiteten Daten können Sie beispielsweise eine Sammlung von demografischen Benutzerdaten analysieren, um den Standort der Mehrheit Ihrer Website-Besucher anzuzeigen.

Sie können diese Informationen dann verwenden, um mehr über Ihre Zielgruppe zu erfahren und effektivere Kampagnen zu implementieren, die auf Benutzer an diesem Standort ausgerichtet sind.

Datensee

Data Lakes speichern rohe und unverarbeitete Daten. Rohdaten sind Daten, die von einer Quelle gesammelt, aber noch nicht verarbeitet wurden. Im Gegensatz zu verarbeiteten Daten werden Rohdaten in ihrer ursprünglichen Form in einem Data Lake gespeichert und können keine umsetzbaren Erkenntnisse für Ihre Marketingstrategien liefern.

Sie können beispielsweise wertvolle Informationen aus einer Quelle sammeln, z. B. Standort, Berufsbezeichnung, Branche und mehr. Diese Daten werden jedoch nicht mit Daten aus anderen Quellen analysiert, damit Sie die Berufsbezeichnung und Branche der meisten Ihrer Leads verstehen können.

2. Zweck

Ein weiterer wesentlicher Unterschied zwischen einem Data Lake und einem Data Warehouse ist sein Zweck. Unternehmen werden aus verschiedenen Gründen ein Data Warehouse oder einen Data Lake verwenden.

Datenlager

Sie können ein Data Warehouse nicht nur zum Speichern von Daten, sondern auch zum Organisieren, Verwalten und Analysieren von Daten aus einer Vielzahl von Quellen verwenden. Mit einem Data Warehouse können Sie benutzerdefinierte Dashboards erstellen, mit denen Sie Ihre Datensammlung auf organisierte und leicht verständliche Weise analysieren können.

Sie können beispielsweise ein Dashboard erstellen, das Metriken zum Website-Benutzerverhalten anzeigt, wie z. B. die auf den Seiten Ihrer Website verbrachte Zeit, die Absprungrate und mehr.

Infolgedessen können Sie ein Data Warehouse verwenden, um eine visuelle Darstellung Ihrer Website-Daten zu analysieren, um wertvolle Erkenntnisse darüber zu gewinnen, wie Besucher mit Ihrer Website interagieren.

Datensee

Andererseits können Sie einen Data Lake verwenden, um eine riesige Sammlung von Rohdaten zu speichern, die Sie in Zukunft verarbeiten und analysieren werden. Im Gegensatz zu einem Data Warehouse können Sie mit Data Lakes keine Analysetools nutzen, die Ihnen helfen, Ihre Daten zu interpretieren und zu verstehen.

Die meisten Unternehmen verwenden einen Data Lake, um eine große Datenmenge zu speichern, um sie mithilfe einer anderen Plattform in ihrem internen Team zu organisieren und zu verarbeiten.

3. Benutzer

Ein weiterer Unterschied zwischen einem Data Warehouse und einem Data Lake sind die Personen und Unternehmen, die sie verwenden.

Datenlager

Von kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU) bis hin zu Konzernen können verschiedene Unternehmen Data Warehouses verwenden, um ihre Daten zu speichern und zu analysieren. Da ein Data Warehouse zahlreiche Analysetools und -funktionen bietet, die Ihnen bei der Interpretation Ihrer Daten helfen, sind sie in der Regel die bevorzugte Wahl von Unternehmen.

Wenn Sie ein kleineres Team haben oder überhaupt keine Datenanalysten vorhanden sind, können Sie ein Data Warehouse verwenden, um Ihre Daten zu organisieren und sowohl Zeit als auch Ressourcen zu sparen.

Datensee

Größere Unternehmen mit einem beträchtlichen Team von Datenverarbeitern und Analysten investieren in der Regel in Data Lakes. Das liegt daran, dass Unternehmen normalerweise Data Lakes verwenden, um rohe, unverarbeitete Daten zu speichern.

Ihr Team aus Datenanalysten und -verarbeitern kann die Daten dann interpretieren und organisieren, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, die ihre Marketingstrategien unterstützen.

Data Lake vs. Data Warehouse: Was ist das Richtige für Ihr Unternehmen?

Nachdem Sie nun die Hauptunterschiede zwischen einem Data Warehouse und einem Data Lake kennen, fragen Sie sich vielleicht, welches für Ihr Unternehmen am besten geeignet ist. Ihre Wahl kann von den individuellen Bedürfnissen und Zielen Ihres Unternehmens abhängen.

Wenn Sie große Datenmengen speichern müssen und über die Ressourcen verfügen, um diese Daten später zu organisieren und zu verarbeiten, könnte ein Data Lake eine gute Lösung für Ihr Unternehmen sein.

Wenn Ihrem Unternehmen andererseits die Zeit und die Ressourcen fehlen, um große Datenmengen zu organisieren, oder Sie benutzerdefinierte Dashboards und Analysetools zur Interpretation Ihrer Daten nutzen möchten, könnte ein Data Warehouse die perfekte Lösung für Ihr Unternehmen sein.

Aufgrund ihrer benutzerfreundlichen Oberflächen und Analysefunktionen sind Data Warehouses in der Regel die bevorzugte Option für Unternehmen, die gerade erst mit datengetriebenem Marketing beginnen. Das liegt daran, dass Data Warehouses umsetzbare Erkenntnisse liefern, mit denen Sie Ihre Marketingstrategien optimieren können, um mehr Umsatz und Umsatz für Ihr Unternehmen zu erzielen.

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