Der Weg hierher

Ihr Data Warehouse
passt nicht mehr in diese Zeit

Wie die CD, die Wegwerfkamera, die Diskette und die meisten anderen Innovationen, die vor 40 Jahren gemacht wurden, konnte auch das Data Warehouse beeindruckende Erfolge feiern. Jedoch entstanden neue Anwendungsfälle, und mit ihnen ging auch die Entwicklung neuer Technologien einher. CDs können Musik nicht streamen. Fotoapparate können keine Bilder teilen. Disketten können sich nicht mit unbegrenztem Cloud-Speicher messen. Und so ist auch KI mit Data Warehouses schlicht nicht möglich.

Es wird Zeit für einen einfacheren Ansatz

KI hat heutzutage in jedem Unternehmen Priorität. Allerdings lässt sich das Versprechen der KI mit den komplexen und veralteten Infrastrukturen, wie sie in den meisten Unternehmen eingesetzt werden, schlicht nicht einlösen. Daher wird es Zeit für eine neue Datenarchitektur. Diese muss nicht nur Ihren Anforderungen von heute gerecht werden, sondern auch zukunftsorientiert sein, um auf alles, was morgen kommt, vorbereitet zu sein.

Lakehouse
entdecken
Das Aufkommen des Lakehouse

Daten und KI stehen am Beginn einer neuen Ära

Das Data Lakehouse ist eine offene Datenarchitektur, die das Beste aus Data Warehouses und Data Lakes auf einer Plattform vereint.

Jetzt können Sie alle Ihre Daten – strukturierte, teilstrukturierte und unstrukturierte – in Ihrem Open Data Lake speichern und trotzdem von der Qualität, Leistung, Sicherheit und Governance profitieren, die Sie von einem Data Warehouse erwarten würden. Damit ist Lakehouse die einzige Datenarchitektur, die Business Intelligence, SQL-Analysen, Echtzeit-Datenanwendungen, Data Science und Machine Learning auf ein und derselben Plattform unterstützt.

Lakehouse-Anatomie

Eine Plattform für alle Anwendungsfälle

Delta Lake

Die wichtigsten Komponenten

Delta Lake ist ein Open-Source-Projekt, das Zuverlässigkeit, Sicherheit und Leistung für Ihren Data Lake bietet und damit eine wesentliche Voraussetzung für den Aufbau von Lakehouse-Architekturen auf der Grundlage bestehender Speichersysteme wie Amazon S3, Azure Data Lake Store und Google Cloud Storage ist.

Delta Lake wird in einem offenen Datenformat gespeichert. So sind Sie nicht an proprietäre Formate gebunden und erhalten Zugang zu einem umfangreichen Open-Source-Ökosystem. Heutzutage verarbeiten Tausende von Unternehmen mit Delta Lake viele Exabyte Daten pro Monat.


Weitere Informationen zu Delta Lake →

hex-bg

Lakehouse im Vergleich

Das Lakehouse kann alles, was das Warehouse nicht kann

Ein Lakehouse überwindet die Grenzen des Data Warehouse, denn es ist für die Verwaltung jeglicher Datentypen konzipiert und unterstützt nativ sowohl traditionelle Data-Warehouse-Workloads als auch maschinelles Lernen. Ihr bestehender Data Lake wird mit allen entsprechenden Funktionen erweitert. Hierdurch entsteht ein einziges offenes System, das alle Daten verwaltet und jeden Anwendungsfall unterstützt.

Data Warehouse Lakehouse
Datenformate
Datenformate Geschlossen Offen
Datentypen
Datentypen Strukturiert* Beliebige Datentypen
Scalability
Scalability Eingeschränkt** Hochgradig skalierbar
Cost
Cost €€€ $
Anwendungsfälle
Anwendungsfälle BI, SQL BI, SQL, ML, Echtzeit-Anwendungen
Datenzugriff
Datenzugriff Nur SQL Open APIs for direct access to files with SQL, R, Python and other languages
Reliability
Reliability Hochwertige und belastbare Daten mit ACID-Transaktionen Hochwertige und belastbare Daten mit ACID-Transaktionen
Governance
Governance Fine-grained security and governance for row/columnar level for tables Fine-grained security and governance for row/columnar level for tables
Performance
Performance High High

*Begrenzte Unterstützung für teilstrukturierte Daten
**Unerschwinglich hohe Skalierungskosten

Auch der Vater des Data Warehousing stimmt zu.

Holen Sie sich Ihr kostenloses Exemplar des aktuellen Buchs Building the Data Lakehouse von Bill Inmon.

Buchumschlag

Das Lakehouse transformiert Ihren Data Lake

Lakehouses überwinden die wesentlichen Probleme, derentwegen Data Lakes sich in Data Swamps (Datensümpfe) verwandeln. Sie erweitern Ihren Data Lake mit wichtigen Data-Warehousing-Funktionen wie Transaktionen, Schemata und Governance und sorgen so für mehr Qualität. Auch nutzen sie verschiedene Techniken zur Leistungsoptimierung, um schnelle Analysen zu ermöglichen. Dank solcher Datenmanagement- und Leistungsoptimierungen für den Open Data Lake können Lakehouses BI- und ML-Anwendungen nativ unterstützen.

Data Lake Lakehouse
Datenformate
Datenformate Offen Offen
Datentypen
Datentypen Beliebige Datentypen Beliebige Datentypen
Scalability
Scalability Hochgradig skalierbar Hochgradig skalierbar
Cost
Cost $ $
Anwendungsfälle
Anwendungsfälle ML BI, SQL, ML, Echtzeit-Anwendungen
Datenzugriff
Datenzugriff Hochgradig skalierbar Open APIs for direct access to files with SQL, R, Python and other languages
Reliability
Reliability Low quality, data swamp Hochwertige und belastbare Daten mit ACID-Transaktionen
Governance
Governance Unzureichende Governance, da Sicherheitsfunktionen auf Dateiebene angewendet werden müssen Fine-grained security and governance for row/columnar level for tables
Performance
Performance Low High

Auch der Vater des Data Warehousing stimmt zu.

Holen Sie sich Ihr kostenloses Exemplar des aktuellen Buchs Building the Data Lakehouse von Bill Inmon.

Buchumschlag

Das Databricks Lakehouse

Die weltweit erste und einzige Lakehouse-Plattform in der Cloud

Die Databricks Lakehouse-Plattform wird als Service auf AWS, Microsoft Azure oder Google Cloud implementiert und verwaltet und stellt alle Daten in Ihrem Data Lake für eine beliebige Anzahl datengesteuerter Anwendungsfälle zur Verfügung.

Data Engineers können schnelle und zuverlässige Datenpipelines erstellen. Business Analysts können BI implementieren und SQL-Abfragen schneller ausführen als die meisten Data Warehouses. Data Scientists können MLOps rationalisieren. Und wenn dann alle Datenteams Ihres Unternehmens auf einer gemeinsamen Plattform arbeiten, können Sie die Infrastrukturkosten erheblich senken, die Teamproduktivität steigern und Innovation beschleunigen.

BI und SQL
Analysen direkt in Ihrem Data Lake

Databricks ergänzt Ihren Data Lake mit Datenanalysefunktionen und bietet Data-Warehouse-Leistung zu Data-Lake-Kosten.
Zur Vermeidung einer Anbieterbindung nutzt die Databricks Lakehouse-Plattform Open-Source-Standards und bietet so ein Maß an Zuverlässigkeit, Qualität und Leistungsfähigkeit, das Data Lakes von Haus aus fehlt – und das bei einem bis zu 6 Mal besseren Preis-Leistungs-Verhältnis im Vergleich zu herkömmlichen Cloud Data Warehouses!

Data
Engineering
Im Handumdrehen zu aktuellen und belastbaren Daten

Databricks bietet eine konsistente Data-Engineering-Lösung – mit Erfassung, Verarbeitung und Zeitplanung –, die das komplexe Erstellen und Pflegen von Pipelines und das direkte Ausführen von ETL-Workloads für einen Data Lake automatisiert. So können Data Engineers den Schwerpunkt auf Qualität und Belastbarkeit ihrer Daten legen, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

Stream-Verarbeitung
Einfache, skalierbare und fehlertolerante Stream-Verarbeitung

Mit Databricks können Datenteams dank unterbrechungsfreier Verarbeitung handfeste Erkenntnisse aus unbegrenzten Datenmengen gewinnen und Leistungsgarantien zu einem Bruchteil der Kosten erfüllen. Die Verwendung von Databricks für Streaming-Anwendungen bietet Datenteams die Möglichkeit, skalierbare und fehlertolerante datengesteuerte Echtzeitanwendungen mit niedriger Latenz zu entwickeln.

Data Science and ML
Vollständiger ML-Lebenszyklus

Databricks bietet eine vollständige, offene Plattform für Data Science und Machine Learning. Databricks ermöglicht den Zugriff auf hochwertige, leistungsstarke Datenpipelines und fortschrittliche ML-Funktionen. So können Daten- und ML-Teams auf einer konsistenten Plattform zusammenarbeiten und den gesamten ML-Lebenszyklus von der Funktionsentwicklung bis zur Produktion beschleunigen.

Gemeinsame Sicherheit und Verwaltung
Open Data Lake-Logos
Gemeinsame Sicherheit und Verwaltung

Databricks schützt Ihre Daten mit differenzierenden Zugriffssteuerungen und der Möglichkeit, die Sicherheit mit bestehenden Cloud-nativen Sicherheitsrichtlinien und Systemen für die Identitätsverwaltung zu erweitern und so private, rechtskonforme und isolierte Arbeitsbereiche zu schaffen. Plattformadministratoren können die End-to-End-Plattform unkompliziert verwalten und die Ausgaben für jeden Arbeitsbereich im Griff behalten.

Datenverarbeitung, -management und -Governance
Open Data Lake-Logos
Datenverarbeitung, -management und -Governance

Mit automatisiertem und zuverlässigem ETL, offener und sicherer Datenfreigabe und einem einheitlichen Governance-Ansatz für alle Cloud-Anbieter optimiert Databricks das Datenmanagement und schafft so die Grundlage für ein kosteneffizientes und hochgradig skalierbares Lakehouse.

Open Data Lake
Open Data Lake-Logos
Hochwertige und zuverlässige Daten

Ihr Data Lake enthält bereits den größten Teil Ihrer strukturierten, teilstrukturierten und unstrukturierten Daten. Kombinieren Sie jetzt die Offenheit und Flexibilität Ihres Data Lake mit hoher Zuverlässigkeit und Qualität, um die Anforderungen aller Analyseanwendungen in großem Maßstab zu unterstützen.

Entdecken

Zeigen Sie mit der Maus auf die einzelnen Layer des Databricks Lakehouse, um ihre Funktion kennenzulernen.

Analysen direkt in Ihrem Data Lake

Databricks ergänzt Ihren Data Lake mit Datenanalysefunktionen und bietet Data-Warehouse-Leistung zu Data-Lake-Kosten. Zur Vermeidung einer Anbieterbindung nutzt die Databricks Lakehouse-Plattform Open-Source-Standards und bietet so ein Maß an Zuverlässigkeit,
Qualität und Leistungsfähigkeit, das Data Lakes von Haus aus fehlt – und das bei einem bis zu 6 Mal besseren Preis-Leistungs-Verhältnis im Vergleich zu herkömmlichen Cloud Data Warehouses!

Analysen direkt in Ihrem Data Lake

Databricks ergänzt Ihren Data Lake mit Datenanalysefunktionen und bietet Data-Warehouse-Leistung zu Data-Lake-Kosten. Zur Vermeidung einer Anbieterbindung nutzt die Databricks Lakehouse-Plattform Open-Source-Standards und bietet so ein Maß an Zuverlässigkeit, Qualität und Leistungsfähigkeit, das Data Lakes von Haus aus fehlt – und das bei einem bis zu 6 Mal besseren Preis-Leistungs-Verhältnis im Vergleich zu herkömmlichen Cloud Data Warehouses!

Im Handumdrehen zu aktuellen und belastbaren Daten

Databricks bietet eine konsistente Data-Engineering-Lösung – mit Erfassung, Verarbeitung und Zeitplanung –, die das komplexe Erstellen und Pflegen von Pipelines und das direkte Ausführen von ETL-Workloads für einen Data Lake automatisiert. So können Data Engineers den Schwerpunkt auf Qualität und Belastbarkeit ihrer Daten legen, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

Mit Databricks können Datenteams dank unterbrechungsfreier Verarbeitung handfeste Erkenntnisse aus unbegrenzten Datenmengen gewinnen und Leistungsgarantien zu einem Bruchteil der Kosten erfüllen. Die Verwendung von Databricks für Streaming-Anwendungen bietet Datenteams die Möglichkeit, skalierbare und fehlertolerante datengesteuerte Echtzeitanwendungen mit niedriger Latenz zu entwickeln.

Vollständiger ML-Lebenszyklus

Databricks bietet eine vollständige, offene Plattform für Data Science und Machine Learning. Databricks ermöglicht den Zugriff auf hochwertige, leistungsstarke Datenpipelines und fortschrittliche ML-Funktionen. So können Daten- und ML-Teams auf einer konsistenten Plattform zusammenarbeiten und den gesamten ML-Lebenszyklus von der Funktionsentwicklung bis zur Produktion beschleunigen.

Delta Lake Databricks schützt Ihre Daten mit differenzierenden Zugriffssteuerungen und der Möglichkeit, die Sicherheit mit bestehenden Cloud-nativen Sicherheitsrichtlinien und Systemen für die Identitätsverwaltung zu erweitern und so private, rechtskonforme und isolierte Arbeitsbereiche zu schaffen. Plattformadministratoren können die End-to-End-Plattform unkompliziert verwalten und die Ausgaben für jeden Arbeitsbereich im Griff behalten.

Delta LakeMit automatisiertem und zuverlässigem ETL, offener und sicherer Datenfreigabe und einem einheitlichen Governance-Ansatz für alle Cloud-Anbieter optimiert Databricks das Datenmanagement und schafft so die Grundlage für ein kosteneffizientes und hochgradig skalierbares Lakehouse.

Hochwertige, zuverlässige DatenIhr Data Lake enthält bereits den Großteil Ihrer strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten. Kombinieren Sie jetzt die Offenheit und Flexibilität Ihres Data Lake mit hoher Zuverlässigkeit und Qualität, um die Anforderungen aller Analyseanwendungsfälle in großem Maßstab zu unterstützen.
Handfeste Erfolge

Die namhaftesten Unternehmen der Welt steigen auf das Lakehouse um