Direktzugriff auf operative Systeme
Beim Direktzugriff verbindet sich das BI-Tool unmittelbar mit dem operativen System, etwa dem ERP oder CRM, ohne einen separaten Datenspeicher dazwischenzuschalten. Das ist der einfachste Ansatz mit dem geringsten Infrastrukturaufwand und liefert nahezu aktuelle Daten.
Mit zunehmender Datenmenge und mehr gleichzeitigen Abfragen stößt dieser Ansatz jedoch an Grenzen, weil komplexe Auswertungen die Leistung des operativen Systems beeinträchtigen können. Auch die Verknüpfung mehrerer Datenquellen ist im Direktzugriff meist nur eingeschränkt möglich.
Das klassische Data Warehouse
Ein Data Warehouse konsolidiert Daten aus mehreren Quellen in einer strukturierten, meist relationalen Datenbank, die speziell für Auswertungen optimiert ist. Daten werden dabei in der Regel bereinigt, vereinheitlicht und in ein festes Datenmodell überführt, bevor sie für Berichte genutzt werden.
- Hohe Datenqualität durch definierte Transformationsprozesse
- Stabile, gut dokumentierte Struktur für wiederkehrende Standardberichte
- Bewährte Technologie mit langjähriger Erfahrung am Markt
- Weniger geeignet für sehr große, unstrukturierte oder schnell wechselnde Datenmengen
Der Lakehouse-Ansatz
Ein Lakehouse kombiniert die Flexibilität eines Data Lakes, der auch unstrukturierte und sehr große Datenmengen kostengünstig speichern kann, mit Funktionen für strukturierte Auswertung, die traditionell dem Data Warehouse vorbehalten waren.
- Speicherung sowohl strukturierter als auch unstrukturierter Daten in einer Umgebung
- Höhere Flexibilität bei neuen Datenquellen ohne starres Vorab-Datenmodell
- Eignung für große Datenmengen, etwa aus Sensorik oder Logdaten
- Höhere Anforderungen an Kompetenz und Governance, da Struktur nicht automatisch entsteht
Kriterien für die Architekturentscheidung
Die Wahl der passenden Architektur hängt weniger von aktuellen Trends als von den konkreten Anforderungen des Unternehmens ab. Datenvolumen, Anzahl der Quellsysteme, Aktualitätsanforderungen und vorhandene technische Kompetenz sind die zentralen Kriterien.
- Anzahl und Vielfalt der anzubindenden Datenquellen
- Erforderliche Aktualität der Daten für Entscheidungen
- Erwartetes Datenvolumen und dessen Wachstum über die nächsten Jahre
- Vorhandene Kompetenz im Team für Betrieb und Weiterentwicklung
Hybride Ansätze in der Praxis
Viele Unternehmen setzen in der Praxis nicht auf eine einzige Architektur, sondern kombinieren Ansätze je nach Anwendungsfall. Standardberichte laufen über ein Data Warehouse, während explorative Analysen großer, unstrukturierter Datenmengen über einen Lakehouse-Bereich erfolgen.
Diese Kombination erhöht die Komplexität der Gesamtarchitektur, kann aber sinnvoll sein, wenn die Anforderungen innerhalb eines Unternehmens stark unterschiedlich sind.
Migrationsaufwand realistisch einschätzen
Ein Wechsel der Architektur, etwa von einem bestehenden Data Warehouse zu einem Lakehouse, ist ein umfangreiches Projekt, das bestehende Berichte, Schnittstellen und Berechtigungskonzepte betrifft. Dieser Aufwand sollte der erwarteten Verbesserung gegenübergestellt werden, bevor eine Entscheidung getroffen wird.
Fazit
Weder Direktzugriff noch Data Warehouse noch Lakehouse sind grundsätzlich überlegen, sondern jeweils für unterschiedliche Anforderungen geeignet. Unternehmen sollten die Architekturentscheidung anhand von Datenvolumen, Quellenvielfalt und vorhandener Kompetenz treffen, statt sich an aktuellen technischen Trends zu orientieren. Hybride Ansätze können sinnvoll sein, erhöhen aber die Komplexität und sollten bewusst gewählt werden.
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