Snowflake, BigQuery, Databricks. Wo strukturierte Auswertungen stattfinden — und wo das Lakehouse beide Welten zusammenführt.
Kategorie · Daten & Analytics
Warehouse, Lake, Lakehouse.
Ein Data Warehouse ist eine zentrale Datenbank für strukturierte Auswertungen — auf schnelle, wiederholbare Abfragen optimiert. Snowflake und BigQuery sind die typischen Vertreter. Ein Data Lake speichert dagegen alles roh, auch Unstrukturiertes, ohne festes Schema.
Das Lakehouse, prominent durch Databricks, führt beide Welten zusammen: günstige Roh-Speicherung wie im Lake, plus Tabellen-Struktur und Transaktionen wie im Warehouse.
Wo es bei uns sitzt.
Wir setzen das Warehouse als zentrale Wahrheitsquelle für Reporting und Analytics auf: ein Ort, an dem Zahlen konsistent sind, statt fünf Excel-Stände mit fünf Wahrheiten. BigQuery, wenn ohnehin im Google-Umfeld; Snowflake, wenn Multi-Cloud zählt; Databricks, wenn ML und Data Engineering dazukommen.
Wann es überdimensioniert ist.
Ein Warehouse rechnet sich ab einer gewissen Datenmenge und Quellenvielfalt. Bei drei Tabellen und 50.000 Zeilen ist eine Postgres-Datenbank schneller, billiger und ehrlicher. Lakehouse-Komplexität lohnt erst, wenn unstrukturierte Daten und Analytics wirklich im selben System leben müssen.