Mit Data Lakes wollte man anfänglich die Einschränkungen herkömmlicher Data Warehouses überwinden. Denn sie bieten die Skalierbarkeit, Schnelligkeit und Kosteneffektivität, die Unternehmen zur Steuerung großer Mengen unterschiedlichster Daten für Analyseprojekte wie AI, maschinelles Lernen, Auswertung von Streaming-Daten, BI und mehr brauchen.
Frühe On-Premises-Lösungen wie Hadoop waren die Wegbereiter der Data Lakes und legten den Grundstein für ihre Architektur-Frameworks. Inzwischen haben die Anbieter von Cloud-Plattformen und die Pioniere Cloud-nativer Lösungen das Spektrum an Möglichkeiten deutlich erweitert. Die zunehmende Verlagerung von Data Lakes in die Cloud bringt Ihnen viele neue Vorteile. So können Sie sich beispielsweise die hohen Einrichtungs- und Wartungskosten für einen Data Lake sparen und sich darauf konzentrieren, das Potenzial Ihrer Daten voll auszuschöpfen.