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 noch für Fachabteilungen oder KI-Modelle. Hier setzt logisches Datenmanagement an: Es verbindet sämtliche Datenquellen virtuell und stellt Daten zentral bereit, ohne sie physisch zu verschieben oder zu kopieren. Über einen semantischen Layer kann jeder Datennutzer – KI-Modelle eingeschlossen – gezielt und schnell auf relevante Daten zugreifen, ohne auf die IT angewiesen zu sein. Logisches Datenmanagement sorgt so für zentralen Echtzeit-Datenzugriff, Kostenreduktion, da überflüssige Speicherkapazitäten und Replikationen wegfallen, sowie vertrauenswürdige, kontextualisierte und einheitliche Daten als ideale Grundlage für KI-Projekte.
Data Lakehouse und logisches Datenmanagement: eine Kombination mit Business-Impact
Unternehmen, die ausschließlich auf Data Lakehouses setzen, arbeiten häufig mit aufwendigen Prozessen, Tools und verteilten, meist veralteten Informationen. Das führt unweigerlich zu Projektverzögerungen, Mehraufwand und ineffizientem Ressourceneinsatz. Wer logisches Datenmanagement in seine Data-Lakehouse-Strategie einbindet, profitiert dagegen von zentralem Echtzeitzugriff auf relevante Daten und reduziert anfallende Infrastrukturkosten. Zudem werden KI-Projekte schneller umgesetzt und operative Entscheidungen mit aktuellen Daten unterfüttert.
Die Kombination aus Lakehouse und logischem Datenmanagement wirkt sich auch messbar auf die Finanzen und KPIs aus. Laut einer aktuellen Analyse von Denodo bedeutet das konkret:
- Höherer ROI: 345 Prozent Return on (Data) Investment innerhalb von drei Jahren
- Kosteneinsparungen: 3,6 Millionen US-Dollar weniger Ausgaben durch geringeren Engineering-Aufwand und niedrigere Infrastrukturkosten
- Schnellere Amortisation: Nach nur 6,5 Monaten
- Gute Ergebnisse mit wenig Aufwand: 75 Prozent kürzere Datenintegrationszeit sowie drei- bis viermal schnellere Time-to-Insight
- Agileres Business: Fünf- bis zehnmal schnellere Rollouts
Fazit
Data Lakehouses bieten eine solide technologische Grundlage. Doch erst die Kombination mit logischem Datenmanagement schafft den entscheidenden Mehrwert für das Business. Unternehmen, die beides kombinieren, verwandeln ihre Datenlandschaft in einen echten Wachstumstreiber, senken Kosten und gewinnen die Geschwindigkeit, die für KI-Projekte und datengetriebene Geschäftsmodelle essenziell ist.
* Jörg Hesske ist Regional Vice President bei Denodo.
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