Data Warehouse Migration von SQL Server, SAP BW und Teradata zum Data Lakehouse DWH Modernisierung mit Databricks

Ein Data Lakehouse kombiniert die Flexibilität und Skalierbarkeit eines Data Lake (Speicherung unstrukturierter Daten) mit der Datenmanagement- und Performance-Ebene eines Data Warehouse (ACID-Transaktionen, Schema-Erzwingung). Databricks nutzt hierfür das Delta Lake Format. Es erlaubt, alle Daten (BI, Data Science, KI) zentral zu verwalten.

Databricks bietet als Lakehouse-Plattform die Performance eines DWHs bei deutlich geringeren Kosten und offener Architektur. Sie können BI-Reporting und KI-Use-Cases (z. B. Demand Forecasting) auf derselben Datenbasis realisieren, ohne Daten zu duplizieren.

dbt bringt Best Practices aus der Softwareentwicklung (CI/CD, Testing, Versionierung) in das Data Warehousing. Dies erhöht die Datenqualität, beschleunigt die Entwicklung und macht die Logik für Analysten (SQL) zugänglich.

dbt ermöglicht „Analytics Engineering“, indem es die Transformation von Daten im Data Warehouse (T in ELT) nach Softwareentwicklungsstandards strukturiert. Es sorgt für modulare, getestete und dokumentierte SQL-Modelle, was die Wartbarkeit und Qualität der Datenpipelines signifikant verbessert.

Ja, als Teil unseres ganzheitlichen Ansatzes bieten wir über die inovex Academy praxisnahe Trainings für Power BI an – von den Grundlagen bis zu Advanced Data Modeling und DAX.

Ja, das ist der Schlüssel. Wir stellen die nahtlose Konnektivität von Power BI zur neuen Databricks-Plattform sicher. Ihre bestehenden Dashboards können beibehalten werden, profitieren aber von der Performance und den aktuellen Datenmodellen des neuen Data Lakehouse.

Das Data Lakehouse (Databricks) ist die ideale technische Basis für ein Data Mesh. Es bietet die Performance und Governance durch Unity Catalog eines DWHs, während es die dezentrale Datenverfügbarkeit (Offenheit, Delta Lake) eines Data Lake bietet. So können Domänen ihre Datenprodukte effizient auf derselben Plattform bereitstellen und direkt über Databricks SQL oder MLflow konsumieren.

Ein Datenprodukt ist die zentrale Einheit im Data Mesh. Auf Databricks wird es als autonomes, von einer Datendomäne betriebenes Datenset im Delta-Format behandelt, dessen Metadaten zentral im Unity Catalog verwaltet werden. Es wird als Produkt mit klaren Schnittstellen (z.B. SQL-Views) und Qualitätsstandards direkt über die Plattform (z.B. Databricks SQL Endpoints) für andere Domänen nutzbar gemacht.

Unity Catalog ist essenziell für Data Mesh, da es die notwendige übergreifende Governance und Discovery bereitstellt. Es ermöglicht die zentrale Verwaltung von Berechtigungen und Metadaten über alle Domänen hinweg. Dadurch wird die Domänen-Autonomie gewährleistet, während gleichzeitig ein globaler Data Governance Standard (z.B. Daten-Sharing mit Delta Sharing) eingehalten wird.

Ja. Wir betrachten die DWH-Modernisierung nicht nur als Technologieprojekt, sondern auch als organisatorischen Wandel. Unsere Experten unterstützen Sie bei der Definition von Domänen, der Klärung von Ownership (Data Governance mit Unity Catalog) und der Einführung von Data Mesh Prinzipien, um eine skalierbare Datenarchitektur auf Ihrer Databricks Lakehouse Platform zu gewährleisten.