Architektur von Data Lake-Häusern in der Cloud: Best Practices und zukünftige Richtungen

Mit dem exponentiellen Wachstum des Datenvolumens ergeben sich für Organisationen erhebliche Chancen und Herausforderungen. Drei wesentliche Herausforderungen stehen traditionellen Data Warehouses gegenüber, wenn es um das Volumen, die Geschwindigkeit und die Vielfalt von Big Data geht. Data Lakes waren ein Schritt in der Evolution zur Lösung dieser Herausforderungen, aber oft haben Aspekte der Datenqualität und der Governance die Erwartungen an traditionelle Data Lake-Lösungen nicht erfüllt. Data Lakehouses treten als hybrider Ansatz auf, der die Freiheit von Cloud-Datenlakes mit rigoros verwalteten Lagern kombiniert und operationale sowie analytische Workloads auf einer Plattform konsolidiert. Die Studie behandelt das Design und die Implementierung moderner Cloud-basierter Data Lakehouses und erläutert wichtige Aspekte wie die Speicherarchitektur, das Metadatenmanagementsystem sowie die Durchsetzung der Zugriffskontrollrichtlinien. Data Lakehouses nutzen Cloud-Technologien, um skalierbare, kosteneffiziente Wege zu bieten, um den Entscheidungsprozess auf Basis solider Daten zu verbessern. Wir sprechen über Best Practices und blicken in die Zukunft, während wir mit Themen der Daten-Governance und -integration kämpfen, um organisatorische Datenstrategien zu optimieren.