Mit Microsoft Fabric hat Microsoft eine Plattform geschaffen, die sowohl Lakehouse als auch Data Warehouse integriert. Beide Begriffe fallen oft, aber was genau steckt dahinter – und wann eignet sich welches Modell?
Ähnlichkeiten
Zentrale Datenbasis: Beide Konzepte greifen auf OneLake zu, den zentralen Speicher in Fabric.
Integration mit Power BI: Sowohl Lakehouse als auch Warehouse lassen sich nahtlos für Reports nutzen.
SQL-Support: In beiden Ansätzen können Daten mit SQL abgefragt werden – für viele Analysten ein vertrauter Zugang.
Skalierbarkeit: Beide Systeme nutzen die Cloud-Architektur von Fabric, wodurch Rechenleistung flexibel skaliert wird.
Unterschiede
| Merkmal | Lakehouse | Data Warehouse |
|---|---|---|
| Datenstruktur | Kann unstrukturierte, semi-strukturierte und strukturierte Daten speichern (z. B. JSON, Parquet, CSV, ERP-Daten) | Streng strukturierte Daten, optimiert für Tabellen und klassische BI-Analysen |
| Flexibilität | Sehr flexibel, ideal für Data Science, KI, Big Data | Stärker standardisiert, optimiert für Controlling & Management-Reporting |
| Zugriff | Daten können roh gespeichert und später transformiert werden | Nur bereinigte und strukturierte Daten sind verfügbar |
| Geschwindigkeit | Sehr gut für große Datenmengen, aber Transformationen können Zeit kosten | Optimiert für schnelle SQL-Abfragen und KPIs |
| Zielgruppe | Data Scientists, Analysten, Unternehmen mit vielen verschiedenen Datenquellen | Controller, Management, Business-Analysten |
Vorteile & Nachteile
✅ Lakehouse Vorteile
Universell: unterstützt alle Datentypen.
Perfekt für Data Science und KI-Modelle.
Kein doppelter Speicher nötig – Rohdaten bleiben verfügbar.
❌ Lakehouse Nachteile
Für klassische BI-Reports manchmal zu flexibel → höhere Modellierungsaufwände.
Performance bei Standard-KPIs oft geringer als im Warehouse.
✅ Data Warehouse Vorteile
Sehr performant für SQL-Abfragen.
Strukturierte KPIs (z. B. Deckungsbeiträge, Cashflow) sind einfach zu berechnen.
Fachbereiche (z. B. Controlling) können direkt loslegen, ohne aufwendige Modellierung.
❌ Data Warehouse Nachteile
Nur für strukturierte Daten geeignet.
Weniger flexibel für Data Science oder KI-Anwendungen.
Transformationen müssen oft vorher definiert werden.
Das Lakehouse ist ideal, wenn Unternehmen viele verschiedene Datenquellen (ERP, IoT, Cloud, Excel, Logistik) zusammenführen und auch für KI-Analysen nutzen wollen.
Das Data Warehouse ist die beste Wahl, wenn es um strukturierte Berichte und schnelle SQL-Abfragen geht – insbesondere im Controlling oder Management.
👉 Der große Vorteil von Microsoft Fabric: Unternehmen müssen sich nicht entscheiden. Beide Modelle arbeiten Hand in Hand – und das macht Fabric so stark.
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