Microsoft Fabric
Ein Data Lake ist ein zentrales Repository, das für die Ablage enormer Mengen strukturierter, semi-strukturierter und unstrukturierter Daten in beliebigem Umfang konzipiert ist. Im Gegensatz zu herkömmlichen Datenbanken oder Data Warehouses kann ein Data Lake Rohdaten im nativen Format speichern, bis sie für die Analyse benötigt werden. Diese Flexibilität macht ihn zu einer leistungsstarken Grundlage für moderne Analysen, Machine Learning und Business Intelligence.
Data Lakes unterstützen die Erfassung von Daten aus einer Vielzahl von Quellen – von Unternehmensanwendungen über soziale Medien bis hin zu Internet-of-Things-(IoT)-Geräten und mehr. Sobald die Daten gespeichert sind, können sie mit einer Vielzahl von Tools untersucht und transformiert werden – von einfachen Abfragen bis hin zu fortschrittlicher KI-gestützter Analyse.
Ein prägendes Merkmal eines Data Lakes ist der Schema-on-Read-Ansatz. Im Gegensatz zu Data Warehouses, die beim Schreiben von Daten ein Schema, also eine Struktur zur Definition der Datenorganisation, anwenden (Schema-on-Write), verschieben Data Lakes die Schemaanwendung bis zum Lesen der Daten. Das bedeutet, dass die Datenstruktur erst bei Bedarf interpretiert wird. So erhalten Teams mehr Flexibilität bei der Aufbereitung und Analyse der Daten.
Moderne Data Lakes basieren häufig auf Cloud-Infrastruktur und bieten elastische Skalierbarkeit sowie integrierte Dienste für Datenerfassung, Verarbeitung und Sicherheit. Sie unterstützen offene Datenformate wie Parquet, ORC, Avro und JSON, die die Interoperabilität zwischen verschiedenen Systemen und Analysetools fördern.
In Microsoft Fabric ist OneLake der einheitliche Data Lake und dient als zentrale Speicherebene, auf der jede Datenerfahrung aufbaut. Gemeinsam vereint diese umfassende Datenplattform Datenmanagement und Analysen zu einer einzigen, verlässlichen Datenquelle. Ganz gleich, ob Sie Daten über Fabric Data Factory aufnehmen, mit Fabric Data Engineering transformieren oder in Power BI visualisieren – alles basiert auf einer einheitlichen Datenfundierung. Ein gemeinsamer, offener Data Lake für die gesamte Organisation vereinfacht Governance, verbessert die Zusammenarbeit und fördert eine echte datenzentrierte Kultur.
Unternehmen erzeugen enorme Datenmengen, die gespeichert und genutzt werden müssen. Data Lakes erfüllen genau diesen Bedarf mit einer skalierbaren und kosteneffizienten Möglichkeit, unterschiedliche Datentypen und -quellen zu verarbeiten – ohne sofortige Strukturierung oder Transformation.
Hier sind die wichtigsten Gründe, warum Data Lakes so weit verbreitet sind:
Da Data Lakes vielfältige Daten breit zugänglich machen, Schema-on-Read unterstützen und für große Workloads skalieren, sind sie ideal, um Innovationen in KI, Machine Learning und Echtzeitanalysen voranzutreiben.
Data Lakes helfen, fragmentierte Daten zu beseitigen, indem sie die Speicherung über Abteilungen und Systeme hinweg zentralisieren. So können Teams fundierte Entscheidungen treffen und mit einer einzigen Datenwahrheit arbeiten. Wirksame Data Governance-Praktiken stellen sicher, dass diese zentralisierten Daten sicher, konform und vertrauenswürdig bleiben.
Microsoft Fabric erweitert diese Vorteile, indem es Analyse-, Datenbank- und Visualisierungstools auf OneLake aufbaut. Teams können Modelle erstellen, Berichte generieren und Pipelines automatisieren, ohne separate Systeme verwalten zu müssen. Dieser einheitliche Ansatz beschleunigt die Entwicklung, reduziert den Aufwand und sorgt für konsistente Sicherheit und Compliance.
Data Lakes kommen branchenübergreifend zum Einsatz, um Daten zu vereinheitlichen und sie für Entscheidungen, Analysen und Innovationen besser zugänglich zu machen. Ihre Flexibilität macht sie sowohl für operative als auch für strategische Anwendungsfälle zur idealen Wahl.
Zu den gängigen Beispielen zählen:
Was ist der Unterschied zwischen einem Data Lake und einem Data Warehouse? Und wann ist es sinnvoll, das eine gegenüber dem anderen einzusetzen?
Data Lakes und Data Warehouses ähneln zwar sich darin, dass beide Daten speichern und verarbeiten. Dennoch hat jede Architektur ihre eigenen Stärken und damit auch ihre spezifischen Anwendungsfälle. Deshalb setzen viele Unternehmen beide als Teil eines umfassenderen Analytics-Ökosystems ein. Gemeinsam bilden sie ein sicheres End-to-End-System für Speicherung, Verarbeitung und schnellere Time-to-Insight.
Ein Data Lake erfasst sowohl relationale als auch nicht relationale Daten aus unterschiedlichsten Quellen – von Geschäftsanwendungen über mobile Apps und IoT-Geräte bis hin zu sozialen Medien oder Streaming-Diensten –, ohne dass Struktur oder Schema der Daten vor dem Lesen festgelegt werden müssen. Dadurch kann ein Data Lake eine große Bandbreite an Datentypen speichern, von strukturierten über semi-strukturierte bis hin zu unstrukturierten Daten – und das in jedem Umfang. Ihre flexible und skalierbare Natur macht sie unverzichtbar für anspruchsvolle Datenanalysen mit modernen Verarbeitungstools. Das Verständnis des Datenflusses zwischen Systemen ist entscheidend für eine effiziente Datenverarbeitung und Analyse.
Im Gegensatz dazu ist ein Data Warehouse relational aufgebaut. Struktur bzw. Schema werden anhand von Geschäfts- und Produktanforderungen modelliert oder vorab definiert und für SQL-Abfragen kuratiert, harmonisiert und optimiert. Während ein Data Lake Daten aller Strukturarten speichert, einschließlich roher und unverarbeiteter Daten, hält ein Data Warehouse Daten vor, die für einen bestimmten Zweck aufbereitet und transformiert wurden. Damit eignen sich Data Warehouses ideal für standardisierte Business-Intelligence-Reports oder zur Unterstützung operativer Anwendungsfälle mit klar definierten Datenmodellen.
Ein Data Lakehouse verbindet Elemente beider Architekturen. Es nutzt den flexiblen Speicher eines Data Lakes und ergänzt ihn um die Datenmanagement-Funktionen, die man typischerweise aus Data Warehouses kennt – etwa Transaktionen, Schema-Durchsetzung und Performance-Optimierungen für Query-Workloads. Dieser hybride Ansatz ermöglicht Analytics- und Machine-Learning-Workflows mit Roh- und Strukturdaten, ohne Daten zwischen Systemen verschieben oder duplizieren zu müssen.
Fabric verwendet ein Data-Lakehouse-Modell, das auf OneLake basiert – einem einheitlichen Data Lake, der als grundlegende Speicher-Ebene für alle Daten-Workloads in Fabric dient. Diese Architektur ermöglicht es, Lakehouses, Data Warehouses und Datenbanken direkt auf Ihren Daten in OneLake aufzubauen. Durch die Unterstützung offener Datenformate und eine gemeinsame Datenbasis ist es möglich, Daten in einer einzigen integrierten Fabric-Umgebung zu erfassen, zu transformieren und zu analysieren. Dieser mehrschichtige Ansatz stellt sicher, dass Teams auf die jeweils richtigen Daten zugreifen und damit arbeiten können – ob für explorative Analysen, operatives Reporting oder fortschrittliche KI-Lösungen – ohne sie verschieben oder duplizieren zu müssen.
Da Daten sowohl in Volumen als auch in Vielfalt weiter wachsen, werden herkömmliche Ansätze für Datenspeicherung und Analytics zunehmend schwerer tragfähig. Data Lakes begegnen dem Bedarf an skalierbaren, flexiblen und einheitlichen Speicherlösungen, indem sie Unternehmen ermöglichen, Rohdaten aus unterschiedlichsten Quellen zu speichern, bei Bedarf darauf zuzugreifen und eine breite Palette an Analysen und Insights zu unterstützen.
Mit Blick auf die Zukunft werden Data Lakes zu einer Kernkomponente moderner Datenstrategien, da Unternehmen mit immer größeren Herausforderungen durch organisch gewachsene, fragmentierte Datenumgebungen konfrontiert sind – darunter mehrere isolierte Data Lakes, redundante Speichersysteme und uneinheitliche Zugriffsmodelle. Diese Probleme führen zu Datenwildwuchs, Duplizierung, komplexer Governance und steigenden Kosten. Dadurch wird es für Teams schwieriger, Daten effizient zu finden, ihnen zu vertrauen und sie zu nutzen.
Fabric begegnet diesen Herausforderungen mit OneLake, einem einheitlichen Multi-Cloud-Data-Lake, der in die Plattform integriert ist. OneLake funktioniert wie ein „OneDrive für Daten“ – eine vollständig verwaltete Software-as-a-Service-Lösung (SaaS), die den Aufbau und die Wartung separater Data-Lake-Infrastrukturen überflüssig macht. Er dient als zentrale, unternehmensweite Basis für das Auffinden, Speichern und gemeinsame Arbeiten mit Daten über alle Geschäftsbereiche und Cloud-Umgebungen hinweg. Dieser offene, Data-Lake-zentrierte Ansatz reduziert Duplizierung, verbessert die Governance und ermöglicht es Teams, mit denselben Daten zu arbeiten – für bessere Zusammenarbeit, schnellere Erkenntnisse und intelligentere KI-gestützte Entscheidungen.
Durch die Integration von Speicherung, Ingestion, Analytics und Governance unter einem Dach hilft Microsoft Fabric – mit OneLake im Kern – Unternehmen, schneller von Rohdaten zu Erkenntnissen zu gelangen. So wird die Architektur einfacher, der Betriebsaufwand sinkt und der Aufbau skalierbarer, zukunftsfähiger Datensysteme wird deutlich leichter.
Für grundlegende Orientierung im sich wandelnden Datenökosystem erkunden Sie den Data 101 Hub.
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