DWH, Data Lake oder Lakehouse?

Die Architektur-Debatte im Mittelstand

Viele mittelständische Unternehmen stehen heute vor einer zentralen Frage: Muss ich mein bewährtes Data Warehouse abreißen, um KI nutzen zu können?

Die klare Antwort: Nein. Aber Sie müssen es weiterentwickeln.

Die Diskussion über Datenarchitektur dreht sich längst nicht mehr um Speicherplatz oder Hardware-Kapazitäten. Im Zentrum steht heute die Agilität der Datenbereitstellung – und die Fähigkeit, sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten für KI-Anwendungen nutzbar zu machen.

Für Unternehmen bedeutet das: Erst verstehen, welche Architekturform welchen Business-Zweck erfüllt – dann bauen.

Die drei Säulen: Die technologische Trias erklärt

Data Warehouse (DWH): Der Goldstandard für strukturierte Daten

Das Data Warehouse ist seit Jahrzehnten der Goldstandard für Finanz-Reporting und Business Intelligence. Es bietet:

• Hohe Datenqualität durch strikte Governance
• Verlässliche Strukturen für Compliance und Reporting
• Bewährte Prozesse für ETL (Extract, Transform, Load)

Die Limitation: DWH-Systeme sind primär für strukturierte, relationale Daten konzipiert. Unstrukturierte Informationen – PDFs, E-Mails, Sensordaten, Bilder – lassen sich nur schwer integrieren. Genau diese Daten benötigen jedoch moderne KI-Modelle. 

Data Lake: Maximale Flexibilität für rohe Daten

Der Data Lake ermöglicht die Speicherung beliebiger Datenformate in ihrer Rohform:

• Flexibilität für Sensordaten, Texte, Bilder, Videos
• Skalierbarkeit durch Cloud-native Architekturen
• Kosteneffizienz bei großen Datenmengen

Das Risiko: Ohne klares Datenmanagement wird der Data Lake schnell zum „Data Swamp" – einem unübersichtlichen Datensumpf, in dem Informationen zwar vorhanden, aber nicht auffindbar oder nutzbar sind.

Data Lakehouse: Die Symbiose aus DWH und Data Lake

Das Lakehouse-Modell vereint die Stärken beider Ansätze:

• Struktur und Governance wie im Data Warehouse
• Flexibilität und Skalierbarkeit wie im Data Lake
• Single Point of Truth für BI und KI

Das Lakehouse ermöglicht es, sowohl klassische Reports als auch KI-Modelle aus derselben Datenquelle zu bedienen, ohne redundante Datenhaltung.

Warum das Lakehouse zum neuen Standard wird

Die Marktdynamik ist eindeutig: 67 % der Unternehmen planen in den nächsten drei Jahren den Umstieg auf das Lakehouse-Modell.

Die Gründe sind nachvollziehbar:

Kosteneffizienz: Keine doppelte Datenhaltung mehr. Daten werden einmal gespeichert und für verschiedene Zwecke genutzt.

Technologische Zukunftssicherheit: Das Lakehouse ist Cloud-ready und unterstützt moderne KI-Frameworks nativ.

Agilität: Neue Datenquellen lassen sich schneller integrieren als in klassischen DWH-Strukturen.

Compliance-Fähigkeit: Anders als reine Data Lakes bieten Lakehouses integrierte Governance-Mechanismen – entscheidend für DSGVO und den EU AI Act. 

Strategische Entscheidungshilfe:
Welcher Weg ist der richtige?

Die Wahl der richtigen Architektur hängt von Ihrer konkreten Ausgangssituation ab. Eine kurze Checkliste:

Bleiben Sie beim Data Warehouse, wenn:

• Ihre Daten zu 90 % strukturiert sind (ERP, CRM, Finanzdaten)
• Sie primär Reporting und klassische BI benötigen
• KI-Anwendungen kurzfristig keine Priorität haben

Erweitern Sie um einen Data Lake, wenn:

• Sie große Mengen unstrukturierter Daten haben (IoT, PDFs, Bilder)
• Sie explorativ mit Daten arbeiten (Data Science, Prototyping)
• Sie parallel zum DWH neue Use Cases testen wollen

Migrieren Sie zum Lakehouse, wenn:

• Sie KI-Readiness strategisch aufbauen wollen
• Sie Datensilos auflösen und Redundanzen eliminieren müssen
• Sie eine zukunftssichere, skalierbare Lösung brauchen

Die Entscheidung für eine Datenarchitektur ist keine rein technologische Frage.

Sie ist eine strategische Weichenstellung. Deshalb beginnen wir bei roosi nicht mit der Technologie, sondern mit der Informationsbedarfsanalyse (IBA). In einem strukturierten Workshop klären wir:

• Welche Informationen benötigen Ihre Fachbereiche wirklich?
• Wo liegen diese Daten heute – und in welcher Qualität?
• Welche Lücken müssen geschlossen werden?
• Welche Architektur passt zu Ihren Use Cases?

Das Ergebnis: Eine fundierte Entscheidungsgrundlage, die Ihre IT-Architektur nicht überfordert und Investitionsruinen vermeidet.

Es gibt keine Einheitslösung

Data Warehouse, Data Lake und Lakehouse sind keine konkurrierenden Konzepte, sondern komplementäre Bausteine einer modernen Datenarchitektur.

Die zentrale Frage lautet nicht: „Welche Technologie ist die beste?"

Sondern: „Welche Architektur erfüllt unsere fachlichen Anforderungen – heute und morgen?"

Fix kalkulierbar, methodisch fundiert, ohne Vendor Lock-in: So begleiten wir Sie vom ersten Workshop bis zur operativen KI-Roadmap.

Sie wollen Klarheit über Ihre Datenarchitektur?
Vereinbaren Sie ein unverbindliches Erstgespräch. Wir zeigen Ihnen, welcher Weg für Ihr Unternehmen der richtige ist.