Mit Data Governance werden Nachvollziehbarkeit, Qualität und Schutz von Daten sichergestellt.

Data Lake & Data Warehousing zur Speicherung von Big Data

Bei der Sammlung und Speicherung von Big Data entscheiden wir auf Basis Ihrer Anforderungen, ob Data Warehouse oder Data Lake die richtige Plattform für Sie ist.
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Was ist Big Data?

Mit Big Data werden besonders große Mengen an Daten bezeichnet, die aus unterschiedlichsten Quellen gesammelt, gespeichert, verarbeitet und ausgewertet werden.

Sie zeichnen sich durch ihre Größe, Komplexität, Schnelllebigkeit und schwache Strukturierung aus. Besonders im Rahmen von Business Intelligence (BI) spielt Big Data eine große Rolle. Bei der Analyse gesammelter Daten greift BI neben systematischen Ansätzen insbesondere auf neue Softwarelösungen zur Bewertung großer Datenmengen und zur verbesserten Geschwindigkeit bei der Datenverarbeitung zurück. 

Date Warehouse vs. Data Lake – Plattformen zur Speicherung von Big Data

Wenn es um die Speicherung von Big Data geht, haben sich die Begriffe Data Warehouse und Data Lake etabliert und sind je nach Anforderungen unterschiedlich geeignet. 

 

Grafik zur Unterscheidung von Data Warehouse und Data Lake bei Big Data.

Data Warehouse

Data Warehouse erfasst strukturierte Daten in meist tabellarischer Form, die für einen bestimmten Zweck verarbeitet wurden. 
Das Datenmodell ist also vorab festgelegt, woraus sich zwar eine geringere Flexibilität neuer Datenquellen ergibt, gleichzeitig sind Daten in einem Data Warehouse sehr robust und einfach zu pflegen. Ein Ansatz zur Modellierung von Data Warehouse stellt das Data Vault dar.

Data Lake

Data Lake hingegen erfasst sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten, deren Zweck noch nicht definiert ist.
Da erst während des Auslesens das Datenmodell festgelegt wird, stellt dies eine mögliche Fehlerquelle dar. Hingegen sind Data Lakes sehr flexibel und skalierbar.

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Eine Auswahl unserer Kundenprojekte

In zahlreichen Kundenprojekten haben wir Data Warehouse oder Data Lake zur Speicherung von Big Data erfolgreich eingesetzt. Lesen Sie hier die Referenz-Storys:

Referenz 01.10.24

Data Fabric im Krankenhaus - Agaplesion

Die Implementierung einer Data Fabric auf Basis des IBM Cloud Pak for Data System ermöglicht AGAPLESION, komplexe Analysen durchzuführen. Dadurch wird die Kosten- und Leistungstransparenz in der Patientenversorgung erhöht und die Grundlage für zukünftige KI-Anwendungen geschaffen.
Referenz 24.10.23

Hoch-performante Software für datenbasierte Entscheidungen

TIMETOACT begleitet die Hymer-Leichtmetallbau bei der Einführung von IBM Planning Analytics with Watson – für eine intelligente Unternehmensplanung sowie ein flexibles Reporting

Referenz 25.10.22

Interaktives Onlineportal identifiziert passende Mitarbeiter

TIMETOACT digitalisiert für KI.TEST mehrere Testverfahren zur Bestimmung der beruflichen Intelligenz und Persönlichkeit.
Referenz 27.01.22

Talend Migration in Rekordzeit

TIMETOACT migrierte innerhalb kürzester Zeit die Talend Data Integration Suite inkl. aller Workflows und Prozesse auf die interne Systemumgebung der Stadtwerke (mit einer Subscriptions-Lizenz) und unterstützt auch in Zukunft als Supportpartner im Bedarfsfall.
Referenz 29.03.21

vdek führt neue Data-Warehouse-Lösung ein

Die TIMETOACT GROUP unterstützt den Verband der Ersatzkassen e. V. bei der Umstellung einer Systemumgebung auf neueste IBM-Technologie.

Data Warehouse oder Data Lake?

Welche Plattform ist besser für Sie geeignet?

Ob Big Data, Data Lake, oder Data Warehouse – immer steht die Sammlung und Speicherung von unternehmensweiten, teilweise unternehmenskritischen Daten im Fokus. Dabei sollte anfangs nicht die Technologie im Vordergrund stehen. Stattdessen werden aufgrund der fachlichen Anforderungen und Restriktionen die richtige Architektur und (Kombination von) Technologien ausgewählt.

Auf Basis dieser individueller Anforderungen entscheiden wir, was besser für Ihr Projekt geeignet ist: 

Datenstruktur

Strukturierte Daten lassen sich hervorragend in relationalen Datenbanken speichern und analysieren, dagegen können andere Technologien ihren Vorteil bei unstrukturierten Daten ausspielen.

Leistung

Giga-, Tera- oder Petabyte? Antwortzeiten in Sekunden oder Minuten für dutzend oder tausend Benutzer?

Stabilität

Spätestens, wenn die analytische Lösung der Unterstützung der unternehmensweiten Entscheidung dient, muss Ausfall minimiert, Backup gesichert und Skalierbarkeit gesichert sein.

Kosten

Make or Buy, Cloud oder on-premises, skalierbar oder „Small Footprint“ – jede Entscheidung muss auch hinsichtlich der Kosten bewertet werden.

Vorgehen bei der Umsetzung von Big Data, Date Warehouse und Date Lake

  • Bedarf anhand bisheriger und zukünftiger Anforderungen festlegen.

    Entweder stellen wir mit Ihnen in den Data Warehouse / Big Data-Workshops gemeinsam die Anforderungen fest und konzipieren eine Architektur, oder Sie haben bereits eine vorliegen? Ggfls. führen wir auch eine Modernisierung Ihrer Plattform durch.

  • Entwicklung und Implementierung einer funktionsfähigen Plattform.

    Je nach Architektur on-premises / SaaS / IaaS konzipieren wir die Plattform und implementieren diese.

  • Modellierung, Aufbau und Datenintegration

    Nach der technischen Bereitstellung geht es in die fachliche Umsetzung: Modellierung des Datenmodells, Erstellung der Datenintegrationsprozesse usw.

  • Laufende Begleitung des Projekts

    Ob in Workshops gemeinsam erarbeitet, oder vorgegeben; ob Realisierung durch Sie, uns oder Dritte.

Unsere Services zu Big Data, Data Warehouse und Data Lake

Wir haben uns der Aufgabe verschrieben für unsere Kunden die beste Technologie für den Anwendungsfall zu finden und umzusetzen. Dafür nutzen wir ein Konzept von aufeinander aufbauenden Workshops.

Expertise

Ein Team aus erfahrenen Projektleitern, DWH-Architekten und Experten konzipiert (wenn noch kein Lösungskonzept vorhanden) und entwickeln die komplette analytische Lösung

Technische Bereitstellung

Egal, ob SaaS, IaaS oder on-premises: Wir führen die Bereitstellung von Services in der Hybrid Cloud für unsere Kunden aus. In Abhängigkeit zu den Anforderungen entwickeln wir die perfekte Vorgehensweise und sorgen für die technische Basis.

Betrieb und Support

Zahlreiche Kunden setzen bereits auf unsere Expertise, wenn es darum geht, den Betrieb der analytischen Plattform sicherzustellen. Mit unseren geschulten Spezialisten stellen wir den Betrieb der Systeme und Erreichbarkeit sicher.
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Für jedes Projekt den richtigen Hersteller:

Sie suchen technische Unterstützung zu Big Data, Data Warehouse und Data Lake? Wir arbeiten mit Open Source-Technologien und kommerziellen Lösungen folgender Hersteller:

IBM

IBM Cloud Pak for Data, die neue Open Source basierte Plattform watsonx der IBM sowie klassische Datenbanken wie Db2 Warehouse oder Netezza Performance Server sind Lösungen für Data Warehouse, Data Lake(house), Data Fabric oder Data Mesh.
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Logo Microsoft

Microsoft

Mit diversen Lösungen in der Azure Cloud wie Synapse, Data Factory, Power Apps, Azure SQL oder Databricks und Data Lake Storage oder on-premise rund um SQL Server bietet Microsoft Technologien für die Entwicklung von Data Warehouses, Data Lakes oder Data Lakehouses.
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Google Logo

Google

Basierend auf Ihrer zentralen Cloud Platform GCP bietet Google mit Werkzeugen wie Dataflow, Data Fusion, BigQuery oder Looker eine integrierte Plattform für den Aufbau eines Data Warehouse, Data Lake oder Data Fabric.

Snowflake

Entwickelt als native Cloud-Lösung für die Implementierung einer zentralen Datenarchitektur sowohl für klassische Data Warehouse Workload als auch für semistrukturierte und unstrukturierte Daten bietet Snowflake eine hoch performante, skalierbare Plattform für Data Integration & Pipelines, Storage, Query & Analytics und Data Sharing.
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Logo Oracle

Oracle

Die Oracle Datenbank gilt seit vielen Jahrzehnten als leistungsfähige Plattform für analytische Anwendungen und wird von uns in Data Warehouse Projekten eingesetzt.
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Logo Open Source

Open Source

In vielen Aspekten von Data Warehouse, aber besonders in Data Lakes und noSQL Datenbanken spielen OpenSource Technologien eine wichtige Rolle: Object Stores, Spark, Hadoop, Kafka, Postgres oder MongoDB, um nur einige zu nennen. Je nach Ihren Anforderungen setzen wir auch weitere Open Source Technologien ein.
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Gerne beraten wir Sie in einem unverbindlichen Gespräch und zeigen Ihnen die Potenziale und Möglichkeiten von Data Lake, Data Warehouse und Big Data auf. Hinterlassen Sie einfach Ihre Kontaktdaten und wir melden uns dann schnellstmöglich bei Ihnen.

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Martin Clement
Teamleiter Analytics TIMETOACT Software & Consulting GmbH
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Boxhandschuhe als Symbol für Entscheidung zwischen Data Lake und Data Warehouse
Blog 15.02.22

Data Lake vs Data Warehouse: Welche Lösung ist die Richtige?

Geht es um die Speicherung großer Datenmengen, kommt man um die Begriffe Data Lake und Data Warehouse kaum herum. Vielen Unternehmen stellt sich früher oder später die Frage, welche der beiden Lösungen für welchen Anwendungsfall geeignet ist.

Easy Cloud Solution
Produkt

Big Data

Aus Daten wertvolle Informationen gewinnen - Die Vorteile serverloser, integrierter End-to-End-Datenanalysedienste nutzen, um herkömmliche Beschränkungen hinter sich zu lassen.

Headerbild zu Talend Real-Time Big Data Platform
Technologie

Talend Real-Time Big Data Platform

Talend Big Data Platform vereinfacht komplexe Integrationen, sodass Sie große Datenmengen mit Apache Spark, Databricks, AWS, IBM Watson, Microsoft Azure, Snowflake, Google Cloud Platform und NoSQL erfolgreich nutzen können.
Referenz

Großhandelskooperation – Aufbau eines Data Lake & Analytics

Konsolidierung und Analyse von komplexen Unternehmens- und Kundendaten.

Header Konnzeption individueller Business Intelligence Lösungen
Service

Konzeption individueller Business Intelligence-Lösungen

Wir setzen wir auf Workshops, um sowohl die technischen als auch fachlichen Anforderungen aufzunehmen, die richtige Technologie zu finden und eine individuell auf Sie zugeschnittene Business Intelligence-Lösung zu konzipieren.
Referenz 05.09.24

Standardisiertes Datenmanagement bei TRUMPF

Die effiziente Verwaltung und zentrale, nachvollziehbare und qualitätsgesicherte Bereitstellung von Unternehmensdaten ist wichtiger denn je, um Entscheidungen zu treffen und die Datenverwendung zu optimieren – ganz besonders, wenn täglich bis zu 2 Terabyte an Daten bewegt werden. TIMETOACT implementiert für TRUMPF Photonic Components ein übergeordnetes Datenmodell in einem Data Warehouse und sorgt mit Talend für die notwendige Datenintegrationsanbindung und Katalogisierung. Mit diesem standardisierten Datenmanagement erhält TRUMPF künftig Reportings auf Basis verlässlicher Daten - mit der Option, Vorgehen und Modell zukünftig auch auf andere Fachabteilungen übertragen.
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Service

Data Governance Consulting für Datenqualität und Sicherheit

Mit unseren Data Governance Services sorgen wir für nachvollziehbare, qualitative und sichere Daten – als optimale Grundlage für Ihre datengetriebenen Entscheidungen.
Technologie Übersicht

Beratung rund um IBM watsonx.data

Als IBM Platinum Business Partner sind wir für Sie da. Ob Beratung, Begleitung oder Umsetzung – mit dem gesamten Portfolio der IBM finden wir die optimale Lösung für Sie.
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Service

Data Integration Service und Consulting für Ihr Unternehmen

Legen Sie eine optimale Basis für die Nutzung Ihrer Daten – indem Sie diese in ein einheitliches und einfach abfragbares Schema bringen.

Navigationsbild zu Business Intelligence
Service

Analytics & Business Intelligence

Business Intelligence (BI) ist ein technologiegetriebener Prozess zur Analyse von Daten und zur Darstellung von verwertbaren Informationen. Dies bildet die Basis dafür, dass Entscheidungen auf fundierten Informationen getroffen werden können.

Headerbild zu IBM Netezza Performance Server
Technologie

IBM Netezza Performance Server

Die IBM bietet Datenbanktechnologie für spezifische Zwecke auch in Form von Appliance Lösungen an. Im Data Warehouse Umfeld bekannt ist vor allem die Netezza Technologie, später unter dem Namen „IBM PureData for Analytics“ vermarktet.

Referenz

vdek führt neue Data Warehouse Lösung ein

Mit der Lösung Cloud Pak for Data mit PostgreSQL als direkter Nachfolger von PDA setzt die vdek künftig auf dasselbe Datenbanksystem nur eine Generation weiter.

Headerbild zu IBM DB2
Technologie

IBM Db2

Die Datenbank IBM Db2 ist neben dem klassischen Einsatz im operativen Bereich seit vielen Jahren auch als führende Data Warehouse Datenbank im Markt etabliert.
Headerbild zu Data Vault
Service

Data Vault als Modellierungsansatz von Data Warehouse

Data Vault ist eine Modellierungstechnik, die insbesondere für agile Data Warehouses geeignet ist. Sie bietet eine hohe Flexibilität bei Erweiterungen, eine vollständige Historierung der Daten und erlaubt eine Parallelisierung der Datenadeprozesse. Data Vault unterstützt ohne die Komplexität des Data Warehouses im Laufe der Zeit wesentlich zu erhöhen.

Headerbild zu Microsoft Azure
Technologie

Microsoft Azure

Azure ist das Cloud Angebot von Microsoft. In Azure werden zahlreiche Services bereitgestellt, nicht nur für analytische Anforderungen. Besonders zu nennen aus analytische Perspektive sind Services für die Datenhaltung (relational, NoSQL und in-Memory / mit Microsoft oder OpenSource Technologie), Azure Data Factory für Datenintegration, zahlreiche Services inklusive AI und natürlich Services für BI, wie Power BI oder Analysis Services.
Headerbild zu Talend Data Fabric
Technologie

Talend Data Fabric

Die ultimative Lösung für Ihre Datenbedürfnisse – Talend Data Fabric beinhaltet alles was das (Datenintegrations-) Herz begehrt und bedient sämtliche Integrationsanforderungen rund um Anwendungen, Systeme und Daten.
Referenz 01.10.24

Data Fabric im Krankenhaus - Agaplesion

Die Implementierung einer Data Fabric auf Basis des IBM Cloud Pak for Data System ermöglicht AGAPLESION, komplexe Analysen durchzuführen. Dadurch wird die Kosten- und Leistungstransparenz in der Patientenversorgung erhöht und die Grundlage für zukünftige KI-Anwendungen geschaffen.
Technologie Übersicht

Wir sind Ihr Partner rund um Snowflake

Mit der Snowflake Data Cloud verwalten Sie Ihre Daten zentral an einem Ort. Wir unterstützen und beraten Sie gerne zu Snowflake.
Headerbild IBM Cloud Pak for Data
Technologie

IBM Cloud Pak for Data

Das Cloud Pak for Data fungiert als zentrale, modulare Plattform für analytischen Anwendungsfälle. Es integriert Funktionen für die physikalische und virtuelle Integration von Daten in einen zentralen Datenpool – einen Data Lake oder ein Data Warehouse, einen umfassenden Datenkatalog und zahlreicher Möglichkeiten der (AI-) Analyse bis zur operativen Nutzung derselben.
Technologie

Microsoft Azure Synapse Analytics

Mit Synapse hat Microsoft in der Azure Cloud eine Plattform für alle Aspekte von Analytics bereitgestellt. Synapse umfasst innerhalb der Plattform Dienste für die Datenintegration, Datenhaltung in jeglicher Größe und Big Data Analytics. Zusammen mit existierenden Architekturtemplates entsteht in kurzer Zeit für jeden analytischen Anwendungsfall eine Lösung.

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