Data Warehousing & Data Lakes
Data Warehousing & Data Lakes
Um riesige Datenmengen (Big Data) analysieren zu können, benötigen Sie einen zentralen, hochperformanten Speicherort. Traditionell mussten sich Unternehmen hierbei entscheiden: Den strukturierten, teuren Weg oder den flexiblen, aber chaotischen Weg.
Heute lösen wir diesen Kompromiss auf. Bei CodeLogiq implementieren wir moderne Data Lakehouses, die die Flexibilität eines Data Lakes mit der Transaktionssicherheit (ACID) eines klassischen Data Warehouses verbinden.
Die Evolution der Datenspeicherung
Je nach Anforderungen Ihres Geschäftsmodells implementieren wir die technologisch optimale Speicherlösung für Sie:
Das klassische Data Warehouse (DWH)
Ideal für rein strukturierte Transaktionsdaten aus ERP- und CRM-Systemen. Das DWH wendet ein fixes Schema an, bevor die Daten gespeichert werden (Schema-on-Write). Führende Technologien wie Snowflake oder Google BigQuery trennen hierbei intelligent Rechenleistung (Compute) von Speicherplatz (Storage), um Kosten bei Inaktivität drastisch zu senken.
Der Data Lake
Ein gigantischer Speicher für Rohdaten in ihrem nativen Format (Bilder, Videos, Log-Files, JSON). Hier gilt das Prinzip "Schema-on-Read". Die Struktur wird erst im Moment der Analyse festgelegt. Das ist extrem kostengünstig und bildet die ideale Spielwiese für Data Science und das Training eigener KI-Modelle.
Der 2026-Standard: Das Data Lakehouse
Warum zwei Systeme pflegen, wenn eines beides kann? Ein Lakehouse (z.B. basierend auf Databricks) legt eine smarte Struktur- und Governance-Schicht über Ihren Data Lake. Es ermöglicht komplexe SQL-Abfragen in Millisekunden direkt auf unstrukturierten Cloud-Speichern. Das eliminiert doppelte Datenhaltung und verkürzt Ihre Time-to-Insight.
