{"id":59858,"date":"2019-09-09T11:28:28","date_gmt":"2019-09-09T09:28:28","guid":{"rendered":"https:\/\/www.scalefree.com\/blog\/data-lake-effizienz-strukturelle-loesungen\/"},"modified":"2026-07-30T10:26:30","modified_gmt":"2026-07-30T08:26:30","slug":"data-lake-effizienz-strukturelle-loesungen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.scalefree.com\/de\/wissen\/losungen\/data-lake-effizienz-strukturelle-loesungen\/","title":{"rendered":"Data-Lake-Effizienz: Strukturelle L\u00f6sungen"},"content":{"rendered":"[vc_row type=“in_container“ full_screen_row_position=“middle“ column_margin=“default“ column_direction=“default“ column_direction_tablet=“default“ column_direction_phone=“default“ scene_position=“center“ text_color=“dark“ text_align=“left“ row_border_radius=“none“ row_border_radius_applies=“bg“ overflow=“visible“ id=“Data Lake Structure“ overlay_strength=“0.3″ gradient_direction=“left_to_right“ shape_divider_position=“bottom“ bg_image_animation=“none“ gradient_type=“default“ shape_type=““][vc_column column_padding=“no-extra-padding“ column_padding_tablet=“inherit“ column_padding_phone=“inherit“ column_padding_position=“all“ column_element_direction_desktop=“default“ column_element_spacing=“default“ desktop_text_alignment=“default“ tablet_text_alignment=“default“ phone_text_alignment=“default“ background_color_opacity=“1″ background_hover_color_opacity=“1″ column_backdrop_filter=“none“ column_shadow=“none“ column_border_radius=“none“ column_link_target=“_self“ column_position=“default“ gradient_direction=“left_to_right“ overlay_strength=“0.3″ width=“1\/1″ tablet_width_inherit=“default“ animation_type=“default“ bg_image_animation=“none“ border_type=“simple“ column_border_width=“none“ column_border_style=“solid“][vc_column_text css=““ text_direction=“default“]\n

Data-Lake-Struktur \u2013 L\u00f6sung<\/h2>\n[\/vc_column_text][divider line_type=“No Line“][vc_column_text css=““ text_direction=“default“]Die Organisation von Daten innerhalb eines Data Lake<\/a>s beeinflusst deren nachgelagerte Verf\u00fcgbarkeit ma\u00dfgeblich. W\u00e4hrend das Auslagern (Offloading) von Daten in den Data Lake meist unkompliziert ist, liegt die eigentliche Herausforderung in der effizienten Abfrage dieser Daten. Eine hohe Effizienz beim Datenabruf ist entscheidend f\u00fcr Aufgaben wie das inkrementelle oder initiale Laden des Enterprise Data Warehouse (EDW)<\/a> sowie f\u00fcr Data Scientists<\/a>, die eigenst\u00e4ndige Analysen durchf\u00fchren. In der Praxis steht und f\u00e4llt der einfache Zugriff auf nachgelagerte Daten mit ihrer Strukturierung im Data Lake. Eine durchdachte Organisation sorgt f\u00fcr reibungslose Abrufprozesse und unterst\u00fctzt sowohl EDW-Ladevorg\u00e4nge als auch die Abfrageanforderungen der Data Scientists optimal.[\/vc_column_text][divider line_type=“No Line“ custom_height=“30″][nectar_btn size=“jumbo“ open_new_tab=“true“ button_style=“regular“ button_color_2=“Extra-Color-1″ icon_family=“none“ el_class=“ctaBtn“ text=“ACCESS THE SOLUTION“ url=“https:\/\/scalefr.ee\/i3VO1q“][divider line_type=“No Line“ custom_height=“30″][vc_column_text css=““ text_direction=“default“]In einer hybriden Data-Warehouse-Architektur<\/a>, wie sie in der Data-Vault-2.0-Bootcamp-Schulung<\/a> vermittelt wird, dient ein Data Lake als Ersatz f\u00fcr eine relationale Staging Area.<\/span> Um das Potenzial dieser Architektur voll auszusch\u00f6pfen, sollte der Data Lake so strukturiert sein, dass er einen effizienten Zugriff im Rahmen eines Persistent-Staging-Area-Musters sowie eine verbesserte Datenvirtualisierung erm\u00f6glicht.<\/span><\/p>\n

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