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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