Lakehouse entriegelt: Schaffung der Grundlage für KI-fähige Echtzeitdaten

Jahrelang haben sich Unternehmen mit fragmentierten Datensystemen herumgeschlagen, die mit ihren Anforderungen nicht Schritt halten konnten.

Data Warehouses eigneten sich gut für die Berichterstattung, hatten aber mit der Flexibilität zu kämpfen. Data Lakes boten Skalierbarkeit, aber oft fehlte es an Zuverlässigkeit und Governance. In der Zwischenzeit erforderten ETL-Pipelines endlose Transformationsarbeiten, bevor die Informationen nutzbar waren.

Diese Ära geht nun zu Ende. In dem Maße, in dem Unternehmen in KI-gesteuerte Anwendungen, Echtzeit-Analysen und globale Abläufe vordringen, stößt der herkömmliche Daten-Stack an seine Grenzen. Ein neues Modell zeichnet sich als Standard ab: das offene Lakehouse, angetrieben durch Streaming und Zero-ETL-Pipelines.

Warum herkömmliche Ansätze nicht ausreichen

Ältere Architekturen wurden für eine Welt entwickelt, in der die Daten strukturiert und die Arbeitslasten vorhersehbar waren und die Erkenntnisse bis zum morgigen Bericht warten konnten. Aber die heutige Umgebung ist anders.

• Unternehmen brauchen Echtzeit-Einsichten um sofort auf Kundenverhalten oder Störungen in der Lieferkette zu reagieren.
• AI-Modelle verlangen frische, kontextbezogene und gut verwaltete Daten zuverlässig zu arbeiten.
• Gesetzliche Rahmenbedingungen erfordern Abstammung und Transparenz die Patchwork-ETL-Jobs oft nicht bieten können.

Das Ergebnis ist zunehmende Frustration: zu viele Datensilos, zu viel Doppelarbeit und eine zu große Verzögerung zwischen Rohdaten und verwertbaren Informationen.

Stoßen Sie mit veralteten Pipelines auf Hindernisse? Die Tenth Revolution Group kann Ihnen helfen, vertrauenswürdige Technologietalente zu finden die moderne, KI-fähige Datenplattformen entwickeln.

Der Aufstieg des offenen Seehauses

Das Lakehouse-Modell hat sich durchgesetzt, weil es das Beste aus beiden Welten miteinander verbindet. Es kombiniert die Skalierbarkeit eines Data Lake mit der Zuverlässigkeit und den Governance-Funktionen eines Warehouse. Technologien wie Delta Lake, Apache Iceberg und Hudi ermöglichen es Unternehmen, große Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten zu verwalten, ohne die Konsistenz zu beeinträchtigen.

Entscheidend ist, dass die Seehäuser offen. Sie beruhen auf Standards, die ein "Lock-in" verhindern und die Interoperabilität unterstützen. Diese Offenheit ist in Multi-Cloud- und Hybrid-Umgebungen unerlässlich, in denen Unternehmen die Freiheit haben möchten, das richtige Tool zu wählen, ohne in einem einzigen Ökosystem gefangen zu sein.

Streaming und Null-ETL

Seehäuser allein sind nicht genug. Um KI und Echtzeit-Entscheidungen zu unterstützen, brauchen Unternehmen auch:

• Streaming-Pipelines die einen kontinuierlichen Strom frischer Daten liefern, anstatt sich auf nächtliche Batch-Jobs zu verlassen.
• Null-ETL-Muster die einen nahtlosen Datenfluss zwischen Systemen ohne kostspielige, fehleranfällige Transformationen ermöglichen.

Zusammengenommen bedeuten diese Funktionen, dass Unternehmen nicht mehr Tage oder Wochen warten müssen, um Daten nutzbar zu machen. Informationen können direkt von der Quelle zu den Erkenntnissen gelangen, was die Reibungsverluste drastisch reduziert.

Wenn Sie Pipelines aufbauen möchten, die in Echtzeit und ohne ETL konzipiert sind, verbindet Sie die Tenth Revolution Group mit vertrauenswürdige Technologietalente, die Ihren Stack modernisieren können.

Branchenübergreifende Einführung

Die Dynamik ist in allen Sektoren deutlich zu spüren:

• Finanzdienstleistungen Unternehmen gehen zu Lakehouse- und Streaming-Modellen über, um Betrug in Echtzeit zu erkennen und aufsichtsrechtliche Meldungen zu erstellen.
• Einzelhändler setzen auf Zero-ETL-Ansätze, um Kundendaten sofort kanalübergreifend zu integrieren und personalisierte Erlebnisse in großem Umfang zu ermöglichen.
• Anbieter im Gesundheitswesen bauen geregelte Seehäuser, die ein Gleichgewicht zwischen Zugänglichkeit und Einhaltung von Vorschriften herstellen und Forschern und Klinikern vertrauenswürdige Informationen liefern, ohne die Privatsphäre zu verletzen.

In jedem Fall zeigt sich das gleiche Muster: Unternehmen, die ihre Plattformen modernisieren, können Erkenntnisse und KI-Anwendungen schneller und mit größerem Vertrauen bereitstellen.

Was dies für Führungskräfte bedeutet

Für Führungskräfte ist die Lektion einfach. Wenn Ihr Unternehmen immer noch auf Legacy-Warehouses, Silo-Seen oder schwerfälliges ETL zurückgreift, sind Sie im Rückstand. Moderne Datenplattformen sind nicht mehr experimentell - sie werden zum Standard.

Die Investition in offene Lakehouse-Architekturen, Streaming und Zero-ETL-Pipelines ist nicht nur ein technisches Upgrade. Es ist ein strategischer Schritt, der schnellere Einblicke, bessere KI-Leistung und Compliance-Bereitschaft in einem zunehmend regulierten Umfeld ermöglicht.