Immer mehr Unternehmen setzen auf Data Lakehouses, um Daten flexibel, skalierbar und effizient zu nutzen. Allein decken sie jedoch nicht alle Voraussetzungen für eine umfassende Datennutzung ab. Logisches Datenmanagement liefert hier den entscheidenden Mehrwert. Fünf Gründe, warum diese Kombination besonders wertvoll für den Geschäftserfolg ist. […]
In einer stark datengetriebenen Wirtschaft hängt der Unternehmenserfolg nicht mehr allein von der Verwaltung und Integration von Daten ab. Für fundierte Business-Entscheidungen sind vertrauenswürdige Informationen erforderlich, die schnell und einfach zur Verfügung stehen. Besonders KI-Modelle und damit verbundene Projekte sind auf aktuelle, konsistente und kontextualisierte Daten angewiesen.
Vor diesem Hintergrund ist die Kombination aus Data Lakehouse und logischem Datenmanagement unschlagbar. Denn mit ihr lässt sich das volle Potenzial datengetriebener Geschäftsmodelle – einschließlich innovativer KI-Implementierungen – voll ausschöpfen. Doch welche konkreten Vorteile bietet dieser Ansatz?
Was ist ein Data Lakehouse und wo liegen seine Grenzen?
Ein Data Lakehouse ist die zentrale Drehscheibe für unternehmensweite Daten und Analysen – ein Ort, an dem alle Daten gespeichert und verarbeitet werden können. Zwar bietet es solide Speicher- und Rechenkapazitäten für Analyseprozesse, ist jedoch nicht darauf ausgelegt, aktuelle Daten in Echtzeit bereitzustellen. Die Informationen sind daher nur so aktuell wie die letzte Synchronisierung. Hinzu kommen eingeschränkte Auffindbarkeit, kostspieliges Replizieren und Bewegen von Daten sowie steigende Kosten durch Datensilos. Allein betrachtet eignet sich ein Data Lakehouse somit nur begrenzt für fundierte Entscheidungen oder KI-Initiativen.
Logisches Datenmanagement schließt die Lücke
Somit ist klar: Zentrale Datenspeicherung schafft noch keine echte Datendemokratisierung – weder für Data Scientists und Analysten…
