🏠 Lakehouse: Die Verbindung von Data Lake und Data Warehouse

Die Datenarchitektur durchlief drei Epochen:

1️⃣ Data Warehouse — strenge Struktur, ACID-Transaktionen, leistungsstarke Analytik. Aber teuer und nur strukturierte Daten.

2️⃣ Data Lake — günstige Speicherung beliebiger Daten auf Objektspeichern. Aber ohne Transaktionen und Qualitätskontrolle wird der See schnell zum „Sumpf".

3️⃣ Data Lakehouse — das Beste aus beiden Welten. Eine einheitliche Plattform, die die Flexibilität des Sees und die Zuverlässigkeit des Lagers vereint.

🌐 Was bietet Lakehouse?
• Günstiger Speicher (S3, ADLS, GCS)
• ACID-Transaktionen über Dateien (Parquet/ORC)
• Flexible Schemaentwicklung (Schema Evolution)
• Unterstützung von BI, ML/AI und Streaming auf einer einzigen Datenkopie

🌐 Wichtige Plattformen
• Databricks + Delta Lake — maximale Leistung (Photon), integrierte MLflow und Unity Catalog
• Snowflake — Marktführer in BI, native Unterstützung für Apache Iceberg
• Apache Iceberg — offenes Format, freie Lizenz, Industriestandard für Multi-Engine-Zugriff

🌐 Medallion-Architektur (Bronze → Silver → Gold)

🥉 Bronze — Rohdaten „wie sie sind", Append-Only, vollständige Historie für Audits und erneute Verarbeitung.

🥈 Silver — Bereinigung, Deduplizierung, Normalisierung. Daten validiert und für Analysen geeignet.

🥇 Gold — Geschäftsaggregate, KPIs, Dashboards. Fertige Tabellen für Analysten und Stakeholder.

🌐 3 Schritte zur Einführung von Lakehouse

1. Wählen Sie ein offenes Format (Iceberg/Delta) und Cloud-Speicher — dies ist die Grundlage, die vor Vendor Lock-in schützt.
2. Organisieren Sie die Daten nach Medallion-Schichten — Bronze für die Aufnahme, Silver für die Bereinigung, Gold für Geschäftskennzahlen.
3. Schließen Sie einen einheitlichen Katalog und Governance an — Zugriffskontrolle, Datenherkunftsverfolgung und Datenqualitätsmanagement von Anfang an

🌐 Beispiele für die Anwendung von Lakehouse in russischen Unternehmen:
1. Magnit
2. „AB Tech" für einen nicht genannten Baukonzern

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