Was unterscheidet Databricks von einem klassischen Data Warehouse?
Direkte Antwort
Ein klassisches Data Warehouse ist auf strukturierte, bereits transformierte Daten für analytische Abfragen optimiert. Databricks verfolgt mit dem Lakehouse-Ansatz die Kombination aus der Flexibilität eines Data Lakes (rohe, unstrukturierte und strukturierte Daten gemeinsam speichern) mit den Transaktions- und Struktureigenschaften eines Warehouses, was es zusätzlich für ML-Workloads und unstrukturierte Daten geeignet macht, die ein klassisches Warehouse nicht gut abdeckt.
"Ein klassisches Warehouse ist optimiert für die Frage "wie viele Bestellungen hatten wir letzten Monat". Ein Lakehouse ist zusätzlich dafür gebaut, ein ML-Modell auf denselben Rohdaten zu trainieren.
Die Grenze zwischen Data Lake, Data Warehouse und Lakehouse verschwimmt zunehmend — die praktische Frage ist, welche Workloads tatsächlich unterstützt werden müssen.
Klassisches Data Warehouse — Struktur und analytische Performance
Ein klassisches Data Warehouse (etwa Snowflake, BigQuery in seiner reinen Warehouse-Nutzung) erwartet strukturierte, bereits transformierte Daten und ist stark auf performante analytische SQL-Abfragen optimiert, mit ausgereiften Mechanismen für Zugriffskontrolle und Governance strukturierter Daten.
Für Unternehmen mit primär strukturierten Geschäftsdaten (Verkaufszahlen, Kundendaten) und klassischen BI-Anforderungen bietet ein Warehouse oft die einfachere, ausgereiftere Lösung ohne die zusätzliche Komplexität eines Lakehouse-Ansatzes.
Databricks-Lakehouse — Flexibilität für gemischte Workloads
Databricks speichert Daten in offenen Formaten (Delta Lake) direkt im Data Lake, ergänzt aber um Transaktionsgarantien, Schema-Durchsetzung und Versionierung, die klassische Data Lakes historisch nicht boten.
Das erlaubt es, dieselben zugrunde liegenden Daten sowohl für klassische SQL-Analysen als auch für ML-Training und Verarbeitung unstrukturierter Daten (Bilder, Logs, Text) zu nutzen, ohne separate Kopien in unterschiedlichen Systemen pflegen zu müssen.
Wann sich der Lakehouse-Ansatz besonders lohnt
Der Vorteil des Lakehouse-Ansatzes zeigt sich besonders, wenn dieselben Rohdaten sowohl für klassisches Reporting als auch für ML-Modelltraining benötigt werden, weil sonst redundante Datenpipelines für beide Zwecke gepflegt werden müssten.
Für Unternehmen ohne relevante ML-Workloads und mit überwiegend strukturierten Daten bietet ein klassisches Warehouse oft die pragmatischere Wahl, weil es weniger architektonische Komplexität mit sich bringt.
Wann passt es — wann nicht?
Passt gut
- ✓Dieselben Rohdaten werden sowohl für klassisches Reporting als auch für ML-Modelltraining benötigt
Passt nicht
- ✗Es gibt überwiegend strukturierte Geschäftsdaten ohne relevante ML-Workloads