Data Lakes und Data Warehouses lösen unterschiedliche Probleme. Lakes speichern Rohdaten kostengünstig in ihrem nativen Format, und Warehouses stellen kuratierte Daten schnell bereit. Wie Sie sie einzeln oder gemeinsam nutzen, wirkt sich darauf aus, was Ihr Analytics-Team tun kann, und der Umfang moderner Daten macht diese Wahl noch folgenschwerer. Im Jahr 2024 wurden täglich 402,89 Millionen Terabyte an Daten erstellt, erfasst, kopiert oder konsumiert, was sich auf etwa 147 Zettabyte pro Jahr summiert.

Nachfolgend vergleichen wir Data Lakes mit Data Warehouses, erklären, wo sie sich in Bezug auf Schema, Kosten, Leistung und Governance unterscheiden, und wie Sie die richtige Architektur auf Ihre Workloads abstimmen.

Das Wichtigste auf einen Blick

• Data Lakes verwenden Schema-on-Read, um Rohdaten flexibel zu speichern, während Data Warehouses Schema-on-Write verwenden, um eine schnelle, konsistente Abfrageleistung für Business Intelligence (BI) und Reporting zu liefern.

• Ausgereifte Datenteams verwenden im Allgemeinen beide Systeme in einer mehrschichtigen Architektur, wobei Rohdaten in einem Lake landen und kuratierte Daten für die Analyse in ein Warehouse fließen.

• Der alte Ansatz für Zahlungsdaten, eine eigene Pipeline zu erstellen, ist in der Regel anfällig, da Änderungen am API-Schema Pipelines beschädigen können.

Was ist ein Data Lake?

Ein Data Lake ist ein zentralisiertes Repository, in dem Daten in ihrem nativen Rohformat gespeichert werden. Dazu gehören strukturierte Daten (Tabellen), halbstrukturierte Daten wie JavaScript Object Notation (JSON)-Logs und unstrukturierte Daten (Text, Bilder, Video).

Das definierende Ideal hinter einem Data Lake ist Schema-on-Read. Daten landen genau so, wie sie produziert werden, und die Struktur wird später zur Abfragezeit angewendet, wenn jemand die Frage kennt, die er beantworten möchte. Diese Flexibilität macht Lakes gut geeignet für die Aufnahme in großem Maßstab und für explorative Analysen. Sie können praktisch alles speichern, ohne im Voraus zu entscheiden, wie es modelliert werden soll.

Was ist ein Data Warehouse?

Ein Data Warehouse ist ein strukturiertes Analysesystem, das für schnelles, konsistentes Abfragen konzipiert ist.

Bevor Daten in einem Warehouse landen, werden sie typischerweise bereinigt, transformiert und in gut definierte Schemata modelliert, die für die Analyse optimiert sind. Dieser Ansatz wird als Schema-on-Write bezeichnet: Die Struktur und Definitionen werden festgelegt, bevor die Daten gespeichert werden. Das Ergebnis ist eine kuratierte Umgebung, in der Analysten Abfragen ausführen, Dashboards erstellen und Metriken berechnen können, ohne sich um inkonsistente Formate oder fehlenden Kontext sorgen zu müssen.

Während ein Data Lake Flexibilität priorisiert, priorisiert ein Data Warehouse Zuverlässigkeit und Leistung für die Analyse.

Was sind die Hauptunterschiede zwischen einem Data Lake und einem Data Warehouse?

Die praktischen Unterschiede zwischen Lakes und Warehouses gehen weit darüber hinaus, wo Daten gespeichert werden. Wie sie strukturiert sind, wer sie nutzen kann und was es kostet, eine Abfrage durchzuführen, sind ebenfalls wichtige Unterscheidungsmerkmale.

Struktur

Data Lakes speichern Rohdaten und wenden Struktur erst an, wenn Abfragen ausgeführt werden. Diese Flexibilität ermöglicht mehrere Interpretationen desselben Datensatzes. Data Warehouses erzwingen Struktur beim Schreiben von Daten, sodass alle, die Abfragen zu den Bestellungen durchführen, dasselbe Schema und dieselben Definitionen sehen.

Abfrage-Performance

Warehouses sind für interaktive Analysen konzipiert. Abfragen bei großen Tabellen in Systemen wie Snowflake oder BigQuery können in Sekundenschnelle Ergebnisse liefern. Das Abfragen von Rohdateien im Lake-Speicher kann langsamer und teurer sein, es sei denn, Sie haben in Optimierungen wie spaltenbasierte Speicherung, Partitionierung und Komprimierung investiert.

Datenarten

Warehouses zeichnen sich durch strukturierte, relationale Daten aus, die im Reporting und in Dashboards verwendet werden. Data Lakes sind anpassungsfähiger: Sie können unverarbeitete Logs, verschachteltes JSON, Machine-Learning-Datensätze, Bilder und andere nicht relationale Formate speichern.

Governance und Vertrauen

Warehouse-Daten durchlaufen in der Regel Validierungs- und Transformationspipelines, wodurch sie sich für das Unternehmens-Reporting eignen. Daten in einem Lake sind oft unverarbeitet und explorativ, sodass in der Regel eine zusätzliche Verarbeitung erforderlich ist, bevor sie Produktionsmetriken unterstützen können.

Kostenprofil

Data Lakes sind wesentlich günstiger für die Speicherung großer Mengen von Rohdaten oder selten aufgerufenen Daten. Warehouses kosten mehr pro Terabyte, bieten jedoch eine schnellere Abfrage-Performance und besseren Support für Analyse-Workloads mit hoher Nebenläufigkeit.

Wie nutzen Organisationen Data Lakes und Data Warehouses gemeinsam?

Ausgereifte Plattformen neigen dazu, beide Systeme zu nutzen, wobei jedes den Teil der Pipeline übernimmt, für den es am besten geeignet ist. Typischerweise fungiert ein Data Lake als Landezone für Rohdaten, während das Warehouse den Analystinnen und Analysten sowie den Unternehmenstools kuratierte, analysebereite Datensätze zur Verfügung stellt.

Ein gängiges Muster ist die Medallion-Architektur, die Folgendes umfasst:

• Bronze: Eingepflegte Rohdaten

• Silver: Bereinigte und deduplizierte Datensätze

• Gold: Aggregierte, für Unternehmen bereite Tabellen, die für das Reporting verwendet werden

In vielen Implementierungen befinden sich Bronze- und Silver-Daten im Lake-Speicher, während Gold-Datensätze aus einem Warehouse bereitgestellt werden.

Der Nachteil dieser mehrschichtigen Architektur ist ihre Komplexität. Daten werden über Systeme hinweg dupliziert, von Pipelines verschoben und transformiert, und Teams müssen Governance und Zugriffskontrollen an mehreren Stellen verwalten. Organisationen vereinfachen dies, indem sie mit Lakehouse-Architekturen experimentieren, die auf Technologien wie Delta Lake, Apache Iceberg oder Hudi basieren. Diese Systeme fügen Funktionen hinzu, die traditionell mit Warehouses in Verbindung gebracht werden, wie z. B. Atomarität, Konsistenz, Isolation und Dauerhaftigkeit (ACID-Transaktionen) sowie die Durchsetzung von Schemata, die direkt auf den Lake-Speicher zugreifen.

Dadurch können Teams eine Plattform anstelle von zwei Plattformen nutzen. Wie gut das funktioniert, hängt von der Komplexität der Abfrage und der Reife des Teams ab, das sie betreibt.

Wie entscheiden Sie sich zwischen einem Data Lake und einem Data Warehouse?

Die richtige Antwort hängt davon ab, wer die Daten nutzt und was davon benötigt wird. Im Allgemeinen haben Organizations mehrere Teams mit unterschiedlichen Anforderungen.

Folgendes sollten Sie dabei berücksichtigen:

Business Intelligence (BI)- und Reporting-Teams

Wenn Ihre primären Konsumenten Analysten sind, die Dashboards in Tools wie Looker, Tableau oder Metabase erstellen, ist ein Data Warehouse normalerweise die beste Grundlage. Diese Tools hängen von konsistenten Schemata, zuverlässigen Metriken und schnellen Abfrage-Antworten ab.

Teams für Data Science und maschinelles Lernen

Trainingsmodelle erfordern oft rohe, großvolumige Datensätze, wie z. B. Event-Streams, Text, Verhaltens-Logs oder andere komplexe Formate. Data Lakes bieten die Flexibilität, diese Daten zu speichern und zu untersuchen, bevor sie in strukturierte Tabellen geformt werden.

Engineering-Teams, die Daten skalierbar aufnehmen

Wenn Systeme täglich Milliarden von Events generieren, ist ein Lake normalerweise das praktischste erste Ziel. Es ist kostengünstiger, verarbeitet sich entwickelnde Schemata gut und erfordert nicht, dass vorgelagerte Systeme einem vordefinierten Datenmodell entsprechen.

Gemischte Workloads

Organizations neigen dazu, beides zu kombinieren: einen Lake für die Aufnahme und Speicherung von Rohdaten, ein Warehouse für die Bereitstellung kuratierter Datensätze und eine Transformationsschicht, die beide verbindet. In dieser Art von Setup stellt sich die Frage, wo jedes System in die gesamte Daten-Pipeline passt.

Wie passt ein payments-Anbieter in Ihre Data Lake- oder Data Warehouse-Architektur?

Der alte Ansatz für Zahlungsdaten besteht darin, eine eigene Pipeline mithilfe einer API zu erstellen, um Paginierung und Ratenbegrenzungen zu verarbeiten, die Ergebnisse in den Speicher zu schreiben und die Integration auf unbestimmte Zeit aufrechtzuerhalten.

Das funktioniert, ist aber anfällig. Änderungen am API-Schema können Pipelines beschädigen, historische Backfills erfordern zusätzliche Logik, und Zahlungsdaten enthalten sensible Finanzinformationen. Das bedeutet, dass die Weiterleitung über zusätzliche Drittanbieter für Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL) ein Sicherheitsrisiko schafft, mit dem viele Finanz- und Compliance-Teams nicht einverstanden sind.

Die Stripe Data Pipeline adressiert diese Herausforderungen direkt. Als nativer Connector, der von Stripe erstellt und gewartet wird, steht er bestehenden Stripe-Nutzern zur Verfügung und funktioniert, indem er Stripe-Daten (Transaktionen, Kundinnen und Kunden, Abonnements, Auszahlungen) direkt mit einem Data Warehouse- oder Cloud-Speicher-Ziel synchronisiert.

Im Vergleich zu Connectors von Drittanbietern bietet der native Ansatz einige Vorteile:

• Datenvollständigkeit: Stripe Data Pipeline umfasst historische Daten von Ihrem Konto, vorgefertigte Finanzberichte und kuratierte Datensätze, die von Drittanbieter-Connectors oft nicht offengelegt werden oder deren Bereitstellung eine benutzerdefinierte Konfiguration erfordert.

• Zuverlässigkeit bei der Skalierung: Da die Pipeline von Stripe selbst gewartet wird, verfolgt sie automatisch API-Änderungen, verarbeitet die Schemaentwicklung und berücksichtigt Grenzfälle im Datenmodell von Stripe, die externe Connectors manchmal übersehen.

• Reduziertes Sicherheitsrisiko: Finanzielle Transaktionsdaten bewegen sich zwischen Stripe und Ihrem Speicherziel, ohne die Infrastruktur eines zwischengeschalteten Anbieters zu durchlaufen, was Ihre Datensicherheit vereinfacht.

Wie Stripe Data Pipeline helfen kann

Mit Stripe Data Pipeline können Sie dieselbe Analyse in Ihrem Data Warehouse durchführen, indem Sie Ihre Stripe-Daten mit anderen Unternehmensdaten kombinieren. Stripe Data Pipeline und Stripe Sigma basieren beide auf denselben zugrunde liegenden Stripe-Daten, aber Data Pipeline macht es einfach, diese Daten in Kombination mit anderen Datensätzen anzuzeigen.

Stripe Data Pipeline kann Sie bei Folgendem unterstützen:

• Direkt mit Ihrem Warehouse synchronisieren
  Daten werden in Amazon Redshift, Snowflake oder Amazon S3 verschoben, ohne über einen Connector eines Drittanbieters geleitet zu werden, wodurch sensible Finanzdaten aus zusätzlicher Anbieterinfrastruktur ferngehalten werden.

• Eine Single Source of Truth einrichten
  Zentralisieren Sie Ihre Stripe-Daten an einem Ort, um Ihren Finanzabschluss zu beschleunigen, die wichtigsten Zahlungsmethoden zu identifizieren, KI-Modelle zu verbessern und vieles mehr.

• Mit No-Code einrichten
  Die Verbindung wird im Stripe-Dashboard konfiguriert, ohne dass Code erforderlich ist. Richten Sie Stripe Data Pipeline in wenigen Minuten ein und erhalten Sie Ihre Stripe-Daten und -Berichte automatisch und fortlaufend an Ihrem Datenspeicherziel.

Erfahren Sie mehr darüber, wie Stripe Data Pipeline Ihnen helfen kann, Ihre Unternehmensdaten freizuschalten.