Viele Unternehmen nutzen immer noch getrennte Data Warehouses für Business Intelligence (BI) und Data Lakes für künstliche Intelligenz (KI). Leider sind diese Plattformen nicht miteinander kompatibel, was zu Herausforderungen bei der erfolgreichen Implementierung von KI führt. Derzeit werden die meisten Daten in Data Lakes gespeichert, wobei ein erheblicher Teil davon unstrukturiert ist. Diese unstrukturierten Daten bergen den potenziellen Wert für KI-Anwendungen. In einigen Fällen werden Teilmengen dieser Daten in das Data Warehouse kopiert und in strukturierten Tabellen organisiert. Dieser Prozess des Duplizierens und Speicherns von Daten in beiden Systemen führt jedoch zu einer Datenabweichung, da Änderungen in einem System möglicherweise nicht in das andere übernommen werden. Darüber hinaus sind für jede Plattform separate Governance-Prozesse erforderlich, was zu einer inkonsistenten Kontrolle führt. Die unterschiedlichen Tools, die auf diesen Plattformen eingesetzt werden, erschweren die Zusammenarbeit zwischen den Support-Teams zusätzlich. Diese Komplexität und Ineffizienzen führen zu fehlgeschlagenen KI-Bemühungen mit Zeit- und Ressourcenverschwendung und langsamen Entscheidungsprozessen, so dass die Unternehmen hinter ihren Wettbewerbern zurückbleiben.

Ein neuer Ansatz für die Datenverwaltung, das so genannte Data Lakehouse, wurde entwickelt, um den Bedarf an direkter Unterstützung für KI und BI auf großen Datenmengen, die in Data Lakes gespeichert sind, zu decken. Die Data Lakehouse-Architektur ermöglicht es, alle Arten von Daten in einem Data Lake zu speichern und für KI- und BI-Zwecke direkt darauf zuzugreifen. Durch die Kombination der Funktionen von Data Warehouses und Data Lakes ermöglicht das Lakehouse-Paradigma effiziente KI und BI auf Unternehmensdaten in großem Maßstab. Es bietet SQL- und Leistungsfunktionen wie Indizierung, Caching und MPP-Verarbeitung, um eine schnelle BI-Leistung in Data Lakes zu gewährleisten. Darüber hinaus bietet die Lakehouse-Architektur direkten Dateizugriff und native Unterstützung für Python, Data-Science- und KI-Frameworks, wodurch ein separates Data Warehouse überflüssig wird. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass ein Lakehouse eine Datenarchitektur ist, die die besten Komponenten von Data Warehouses und Data Lakes vereint und durch ein neues Systemdesign ermöglicht wird, das Data-Warehouse-Funktionen direkt auf dem kostengünstigen Speicher für Data Lakes integriert.