Jede Organisation, vom FinTech‑Start‑up über den E‑Commerce‑Giganten bis hin zum 100‑jährigen Industrieunternehmen, stößt irgendwann an dieselbe Grenze: Das Datenwachstum überholt die klassischen Analytics‑Werkzeuge. Sollten Sie in ein bewährtes Data Warehouse investieren, alles in einen immer günstigeren Data Lake kippen oder direkt zum Lakehouse springen?

Bevor wir tiefer eintauchen, finden Sie hier einen Spickzettel zu den drei heute gängigsten Ansätzen für moderne Datenplattformen:

Paradigma	Hauptfokus	Typische Datentypen	Stärken	Häufige Stolpersteine
Data Warehouse	Business Intelligence (BI)	Strukturierte Tabellen	Reife Tools & Governance	Starr, teuer im Petabyte‑Bereich
Data Lake	Skalierbarkeit & Flexibilität	Strukturiert + halb‑/unstrukturiert, beliebig	Günstig, speichert alles in Rohform	Gefahr des „Data Swamp“, komplexe Governance
Lakehouse	Vereinheitlichte Analytik & KI	Alle oben genannten, eine einzige Kopie	ACID‑Transaktionen, Streaming + ML, Kosteneffizient	Ökosystem noch jung, Skill‑Gap

TL;DR Stell dir ein Data Warehouse wie eine perfekt sortierte Bibliothek vor: Du findest jedes Buch schnell, aber neue Bücher müssen erst katalogisiert werden. Ein Data Lake ist eher ein riesiges Lager – du kannst alles hineinstellen, findest es aber nur mit Mühe wieder. Ein Lakehouse versucht, beides zu vereinen: Es behält das Rohdaten‑Flex des Lakes und sorgt trotzdem für die schnelle Ausleihe wie im Warehouse.

Klassische Data Warehouses

Eine kurze Geschichte

1990er – Bill Inmon prägt den Begriff und popularisiert das Enterprise Data Warehouse (EDW).
2000er – Massiv‑parallele Appliances (Teradata, Netezza) bewältigen Terabyte‑Workloads.
2010er – Cloud‑Disruptoren (Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift, Azure Synapse) entkoppeln Storage von Compute und bieten quasi unendliche Elastizität.

Kernmerkmale

Schema‑on‑Write – Daten werden vorab modelliert (Star‑/Snowflake‑Schemata).
ANSI‑SQL‑Interface – BI‑Teams nutzen vertraute Tools (Tableau, Power BI).
Performance‑Engineering – Spaltenorientierter Speicher, vektorisierte Ausführung und Materialized Views halten Abfragen schnell.
Starke Governance – Zentrales IT‑Team kuratiert und zertifiziert Datensätze.

Stärken

Regulatorisches Reporting (z. B. SOX, Basel III)
Unternehmensweite KPI‑Dashboards
Wiederholbare Ad‑hoc‑Analysen

Grenzen, die zum Umdenken führen

Kosten explodieren bei ständig wachsendem Datenvolumen.
Rigidität: Änderungen am Schema dauern lange.
Echtzeit‑Streaming ist oft nur mit Zusatzdiensten möglich.

Der Aufstieg von Data Lakes

Warum sie entstanden

Als Cloud‑Storage günstig wurde, stellten Unternehmen fest, dass sie lieber erst speichern, dann modellieren wollen. Ein Data Lake ist eine riesige Sammlung roher Dateien in einem objektbasierten Speicher (S3, ADLS, GCS).

Highlights

Schema‑on‑Read – Datenschema wird beim Zugriff bestimmt.
Beliebige Formate – CSV, JSON, Parquet, Bilder, Videos … alles ist willkommen.
Kosteneffizient – Trennen von Storage und Compute senkt TCO.

Herausforderungen

Keine ACID‑Garantien → Schreibkonflikte, „eventual consistency“.
Fragmentierte Governance → Security‑, Lineage‑ und Quality‑Lücken.
Abfrage‑Latenz für BI oft hoch, wenn nicht aufwändig vorverarbeitet.

Pro‑Tipp: Versioniere alles von Tag 1 – sonst wird der Lake von heute zum Swamp von morgen.

Das Lakehouse betritt die Bühne

Was ist ein Lakehouse?

Von Databricks geprägt beschreibt ein Lakehouse ein Architekturmuster, das die kostengünstige Rohdaten‑Flexibilität von Lakes mit den transaktionalen Garantien und der Performance von Warehouses kombiniert – ermöglicht durch ein offenes Tabellar format wie Delta Lake, Apache Iceberg oder Apache Hudi.

So funktioniert es

Schicht	Zweck	Typische Technologien
Storage	Spaltenorientierte Dateien im Objekt‑Store	Parquet/ORC auf S3, ADLS, GCS
Tabellenformat	Transaktionslog + Statistiken	Delta Lake, Iceberg, Hudi
Compute	Batch‑ und Streaming‑Engines	Databricks Spark, Snowflake Snowpark, BigQuery + Iceberg
Governance	Einheitliches Katalog & Lineage	Unity Catalog, AWS Lake Formation, Apache Ranger

Warum sie so beliebt geworden ist

Offene Standardtabellen bedeuten kein Vendor‑Lock‑in; sogar Snowflake unterstützt inzwischen Iceberg nativ – das signalisiert Markt‑Konvergenz.
ACID + Streaming ermöglichen Echtzeit‑Dashboards und ML‑Feature‑Stores am selben Ort.
Kostenoptimierung durch Tiered Storage (hot, warm, cold) und Auto‑Kompaction.

Das Lakehouse wird immer häufiger das physische Substrat für einen Data Mesh bilden: einheitlicher Storage, Lineage und Governance über verteilte Datenprodukte hinweg.

Jenseits der großen Drei: Alternative Paradigmen

Auch wenn das Trio „Warehouse – Lake – Lakehouse“ die Schlagzeilen dominiert, sind Real‑World‑Architekturen meist ein Mix aus mehreren Mustern:

Paradigma	Primärer Use Case	Beispieltechnologien
Operational Data Store (ODS)	Echtzeit‑Konsolidierung für OLTP + Analytics	Amazon Aurora, Azure SQL ODS
Data Mart	Abteilungsbezogene Analytik	Snowflake Secure Data Share, BigQuery Datasets
HTAP / Translytical	OLTP + OLAP in einer Engine	Google AlloyDB, SingleStore, TiDB
Vector Database	Embedding‑basierte semantische Suche & RAG	Pinecone, Weaviate, OpenSearch Vector, Chroma
Data Fabric	Metadaten‑gesteuerte Integration	IBM Cloud Pak for Data Fabric, Talend Data Fabric
Data Mesh	Organisationsmodell für domänenzentrierte Datenprodukte	Implementiert z. B. mit Databricks + Collibra
Query Federation / Virtualisierung	„Zero‑Copy“‑Analytik über mehrere Quellen	Starburst (Trino), BigQuery Omni, Denodo
Graph Database	Beziehungen & Netzwerk‑Analysen	Neo4j, TigerGraph, Amazon Neptune

Diese Ansätze schließen sich nicht aus. Als Beispiel: Ein moderner Stack kombiniert oft ein Lakehouse für historisierte Fakten, eine Vektordatenbank für RAG‑Anwendungen und wird von einem Data Fabric zusammengehalten, das Governance‑Policies durchsetzt.

Die richtige Wahl für Ihr Szenario

Welche Architektur zu Ihnen passt, hängt von Volumen, Latenz‑Anforderungen, Team‑Skills und Budget ab. Nachfolgend einige Beispiel‑Architekturen für typische Szenarien:

Entscheidungsfaktor	Optimaler Ansatz
Reguliertes Reporting, stabile KPIs	Klassisches Cloud Data Warehouse
Echtzeit‑Dashboards + ML‑Features	Lakehouse (Delta/Iceberg) mit Streaming‑Ingestion
Explorative Data Science, rohe Logs	Günstiger Data Lake, ergänzt um Notebook‑Compute
Vektor‑Suche / Gen‑AI‑RAG	Lakehouse + Vektordatenbank (Pinecone/Weaviate)
Stark verteilte Domänen	Data Mesh auf Basis offener Lakehouse‑Standards

Egal welchen Weg Sie wählen, einige Grundsätze gelten immer:

Setzen Sie auf offene Formate – Parquet + Iceberg/Hudi/Delta; vermeiden Sie proprietären Lock‑in.
Vereinheitlichen Sie Metadaten – Investieren Sie früh in einen zentralen Katalog mit Lineage.
Automatisieren Sie Qualität – Data Contracts, Schema‑Evolutions‑Tests und CDC‑Validierung.
Segmentieren Sie Speicherebenen – Nutzen Sie Lifecycle‑Policies im Objekt‑Storage.
Planen Sie für KI – Integrieren Sie Vektorsuche & Feature Stores von Anfang an.

Wohin geht die Reise?

Der Markt entwickelt sich rasant. Wir erwarten, dass die Grenzen zwischen Warehouse und Lake weiter verschwimmen. Absehbare Trends:

Serverless Query Fabric über Clouds und SaaS‑Apps hinweg
Explainable‑AI‑Governance direkt in der Storage‑Schicht
Zero‑ETL‑Pipelines, in denen Events unmittelbar in governante Tabellen fließen

Die Quintessenz? Daten‑Gravitation verschiebt sich zu offenen Formaten und offenen APIs. Je früher Sie dafür designen, desto weniger technische Schulden häufen Sie an.

Bereit, Ihren Data Stack zu modernisieren? Lassen Sie uns gemeinsam Ihre Datenlösung aufbauen. Kontaktieren Sie uns noch heute.

Weiterführende Quellen

IBM Think – „Data Warehouses vs. Data Lakes vs. Data Lakehouses“ (2025).
Gartner – Data & Analytics Summit Keynote „Convergence of Warehouse and Lake“ (Nov 2024).
Qubika – „Announcements from the Databricks Data + AI Summit 2025“ (Jun 2025).
The Register – „Snowflake and Databricks Bank PostgreSQL Acquisitions“ (Jun 2025).
lakeFS – „State of Data & AI Engineering 2025“ (Mai 2025).

From Warehouse to Lakehouse

Every organization, whether it’s a fintech start‑up, an e‑commerce giant, or a public‑sector agency, relies on data. But how that data is stored, organized, and made available for analytics has changed dramatically over the past three decades. In this post, we will dive into the three most common techniques you’ll encounter in today’s data stacks:

Paradigm	Primary Focus	Typical Data Types	Governance Model	Strengths	Common Pitfalls
Data Warehouse	Business Intelligence (BI)	Structured (tables)	Centralized, schema‑on‑write	High performance, mature tooling	Rigid, costly at petabyte scale
Data Lake	Scale & Flexibility	Structured + Semi‑ & Unstructured	Decentralized, schema‑on‑read	Cheap object storage, any format	“Data swamp” risk, complex governance
Lakehouse	Unified Analytics & AI	All of the above	Hybrid, metadata‑driven	ACID on cheap storage, single copy of data	Ecosystem still maturing, skills gap

TL;DR Think of a data warehouse as a well‑organized library, a data lake as a vast un‑catalogued archive, and a lakehouse as a library that’s learned to shelve everything while still letting you check books out quickly.

Classic Data Warehouses

A Short History

1990s – Bill Inmon coins the term and popularizes the enterprise data warehouse (EDW).
2000s – Massive‑parallel appliances (Teradata, Netezza) tackle terabyte workloads.
2010s – Cloud disruptors (Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift, Azure Synapse) detach storage from compute and offer near‑infinite elasticity.

Core Characteristics

Schema‑on‑Write – Data is modeled up‑front (star/snowflake schemas).
ANSI‑SQL Interface – BI teams can use familiar tools (Tableau, Power BI).
Performance Engineering – Columnar storage, vectorized execution, and materialized views keep queries fast.
Strong Governance – Central IT curates and certifies datasets.

Where It Shines

Regulatory reporting (e.g., SOX, Basel III)
Company‑wide KPI dashboards
Repeatable slice‑and‑dice analysis

Limitations Driving Change

Exploding semi/unstructured data (IoT, logs, images)
Real‑time ML demands that outpace nightly ETL
Cost spikes when scaling beyond tens of petabytes

The Rise of Data Lakes

What is a Data Lake?

A data lake is a centralised repository that stores raw files,CSV, Parquet, JSON, video, click‑streams,on cheap object storage (AWS S3, Azure ADLS, Google GCS). Schema‑on‑read means you decide how to structure data only when you analyze it.

Key Architectural Elements

Distributed Storage – Immutable objects in flat namespaces
Distributed Compute – Apache Hadoop/Spark clusters (batch) + Flink/Kafka Streams (real‑time)
Metadata Layer – Glue, Hive Metastore, or open catalogs (Apache Iceberg’s REST Catalog)

Strengths

Virtually unlimited scale at $20–$30 per TB per month
Flexibility to keep all data (cold + hot) in native formats
Democratizes data science and ML experimentation

Challenges

Lack of ACID guarantees → write conflicts, “eventual consistency” issues
Governance fragmentation → security, lineage, and quality gaps
Query latency for BI use cases often poor without data‑engineering workarounds

Pro tip: Tag and version everything from day one, or today’s lake quickly becomes tomorrow’s swamp.

Enter the Lakehouse

What Is a Lakehouse?

Coined by Databricks, a lakehouse is an architectural pattern that melds the low‑cost, raw‑data flexibility of lakes with the transactional guarantees and performance of warehouses. It typically relies on an open table format such as Delta Lake, Apache Iceberg, or Apache Hudi.

How It Works

Layer	Purpose	Typical Tech
Storage	Columnar files in object store	Parquet/ORC on S3, ADLS, GCS
Table Format	Transaction log + stats	Delta Lake, Iceberg, Hudi
Compute	Batch + Streaming engines	Databricks Spark, Snowflake Snowpark, Google BigQuery with Iceberg
Governance	Unified catalog & lineage	Unity Catalog, AWS Lake Formation, Apache Ranger

Why It Has Become Popular

Open standard tables mean no vendor lock‑in; Snowflake now supports Iceberg natively, signaling market convergence.
ACID + Streaming unlocks real‑time dashboards and ML feature stores in the same location.
Cost Optimization via tiered storage (hot, warm, cold) and auto‑compaction.

Leading Implementations

Databricks Lakehouse Platform – Spark‑native Delta Lake + MLflow + Unity Catalog
Snowflake Arctic – External Iceberg tables + generative‑AI workloads
Google BigQuery + BigLake – Unified analysis across GCS and external data lakes
Azure Fabric Lakehouse – OneLake storage with Delta‑Parquet tables

Beyond the Big Three: Alternative Paradigms

Although the 'warehouse-lake-lakehouse' trio dominates the headlines, real-world architectures usually blend these models with other systems:

Paradigm	Primary Use Case	Example Technologies
Operational Data Store (ODS)	Real‑time consolidation of transactional sources	Amazon Aurora, Azure SQL ODS
Data Mart	Department‑specific analytics (finance, marketing)	Snowflake Secure Data Share, BigQuery Datasets
HTAP / Translytical	Unified OLTP + OLAP workloads	Google AlloyDB, SingleStore, TiDB
Vector Database	Embedding‑based semantic search & RAG	Pinecone, Weaviate, OpenSearch Vector, Chroma
Data Fabric	Metadata‑driven integration across silos	IBM Cloud Pak for Data Fabric, Talend Data Fabric
Data Mesh	Organizational model for domain‑owned “data products”	(Not a product; implemented via platforms like Databricks + Collibra)
Query Federation / Virtualisation	“Zero‑copy” analytics across mixed sources	Starburst (Trino), BigQuery Omni, Denodo
Graph Database	Relationship‑centric analytics & fraud detection	Neo4j, TigerGraph, Amazon Neptune

These aren’t mutually exclusive. A typical modern stack might pair a lakehouse for governed analytics, an HTAP engine for customer‑facing dashboards, and a vector store for AI‑powered search, stitched together by a data fabric that enforces governance policies.

Choosing the Right Approach for You

Choosing the stack and architecture that best fits your workload isn’t straightforward, so we’ve provided a few example architectures for different scenarios below.

Decision Factor	Best Fit
Regulated, Finance‑Grade Reporting	Warehouse with strict schemas
Exploratory Data Science & ML	Lakehouse (handles unstructured + structured)
ELT‑style BI at Petabyte Scale	Cloud Warehouse or Lakehouse (depending on budget)
Archival & Compliance	Data Lake (cheap cold storage)
Real‑time Personalization	Lakehouse with streaming ingestion

Rule of Thumb: If your current pain stems from either cost (warehouse bills) or complexity (governance chaos in your lake), the lakehouse is worth piloting.

Implementation Checklist

Pick an Open Table Format – Delta, Iceberg, or Hudi; avoid proprietary lock‑in.
Unify Metadata – Invest early in a central catalog and lineage tool.
Automate Quality – Data contracts, schema evolution tests, and CDC validation.
Segment Storage Tiers – Leverage object‑storage lifecycle policies.
Plan for AI – Embed vector search & feature stores from day one.

Where Are We Headed?

It's difficult to predict how the landscape will change as many different technologies are being developed simultaneously and in parallel. In the next few years, we expect the lines between warehouses and lakes to blur. We expect:

Serverless Query Fabric across clouds and SaaS apps
Explainable AI governance integrated at the storage layer
Zero‑ETL pipelines where events flow directly into governed tables

The real takeaway? Data gravity is shifting to open formats and unified governance. The sooner you design for that future, the less technical debt you’ll accrue.

Ready to modernize your data stack? Let’s build your data solution. Contact us today.

Vom Warehouse zum Lakehouse (english below)