Streamhouse vs. Lakehouse vs. Data Warehouse vs. Data Lake

Ein Data Warehouse speichert strukturierte, bereinigte Daten für das Reporting. Ein Data Lake speichert Rohdaten jeder Art zu geringen Kosten. Ein Data Lakehouse ergänzt den Speicher eines Data Lake um die Zuverlässigkeit eines Warehouse, sodass eine einzige Kopie der Daten sowohl Analytics als auch Machine Learning bedienen kann. Ein Streamhouse, die jüngste der vier Architekturen, hält den aktuellen Zustand des Unternehmens kontinuierlich für Anwendungen und KI-Agenten verfügbar. Die ersten drei sind dafür gebaut, zu analysieren, was bereits passiert ist. Das Streamhouse ist dafür gebaut, auf das zu reagieren, was gerade passiert. Dieser Leitfaden vergleicht alle vier und zeigt, wie Sie entscheiden, welche davon Ihr Unternehmen braucht.

Die vier Architekturen im Überblick

Was ist ein Data Warehouse?

Ein Data Warehouse ist ein zentraler Speicher für strukturierte Daten, die für die Analyse bereinigt, modelliert und geladen wurden. Das Konzept stammt aus den späten 1980er-Jahren und wurde in den 1990er-Jahren zur Standardgrundlage für Business Intelligence. Daten werden vor dem Laden transformiert, ein Modell, das als Schema on Write bezeichnet wird. So arbeitet jeder Bericht mit denselben einheitlichen Definitionen.

Diese Einheitlichkeit ist die Stärke des Warehouse. Finanzteams, Vertriebs-Dashboards und regulatorische Berichte sind auf Zahlen angewiesen, die im ganzen Unternehmen übereinstimmen. Der Preis dafür ist Flexibilität. Ein Warehouse verarbeitet strukturierte, tabellarische Daten gut, doch Bilder, Logs und Dokumente passen schlecht hinein, und neue Quellen müssen vor dem Laden erst modelliert werden. Die meisten Warehouses werden ausserdem in Batches aktualisiert und zeigen das Unternehmen daher nur auf dem Stand des letzten Ladevorgangs.

Was ist ein Data Lake?

Ein Data Lake speichert Rohdaten in ihrem ursprünglichen Format, meist auf kostengünstigem Objektspeicher. Der Begriff kam um 2010 auf, als Unternehmen begannen, Daten schneller zu sammeln, als sie sie modellieren konnten. Ein Lake nimmt alles auf: Datenbankauszüge, Anwendungslogs, Sensorwerte, Bilder und Dokumente. Struktur entsteht erst, wenn jemand die Daten liest, ein Modell, das als Schema on Read bezeichnet wird.

Damit ist der Data Lake ein naheliegender Ort für Data Science und Machine Learning, wo Teams das Rohmaterial wollen und keine vorgeformte Version davon. Bühler, ein weltweit tätiger Maschinenbaukonzern, betreibt eine von Mimacom gebaute Log-Management-Plattform, die zugleich als Data Lake dient. Apache Kafka sammelt dort rund 220 GB Daten pro Tag aus 850 Quellsystemen. Die Schwäche eines Data Lake ist die Governance. Ohne einheitliche Struktur, klare Verantwortlichkeiten und Qualitätskontrollen wird ein Lake schwer vertrauenswürdig und noch schwerer abzufragen, ein Zustand, der oft als Data Swamp bezeichnet wird.

Data Lake vs. Data Warehouse

Der Unterschied liegt darin, wann Struktur entsteht. Ein Data Warehouse formt Daten, bevor sie gespeichert werden. Es ist deshalb schnell und konsistent bei bekannten Fragen, nimmt neue Quellen aber nur langsam auf. Ein Data Lake speichert Daten zuerst und formt sie später. Er nimmt alles schnell auf, überlässt es aber jedem Team, die Daten zu verstehen. Warehouses dienen Analystinnen und Analysten, die verlässliche Antworten brauchen. Lakes dienen Data Scientists und Engineers, die Rohmaterial brauchen. Viele Unternehmen haben jahrelang beides parallel betrieben und Daten zwischen beiden kopiert. Genau dieses Problem wollte das Lakehouse lösen.

Was ist ein Data Lakehouse?

Ein Data Lakehouse verbindet den kostengünstigen, flexiblen Speicher eines Data Lake mit der Zuverlässigkeit und Performance eines Data Warehouse. Databricks hat den Begriff um 2020 bekannt gemacht. Die entscheidende Technologie ist das offene Tabellenformat, etwa Apache Iceberg, Delta Lake oder Apache Hudi, das Dateien auf Objektspeicher um ACID-Transaktionen, Schema-Durchsetzung und Versionierung ergänzt.

Das Ergebnis ist eine offene Kopie der Daten, mit der SQL-Engines, BI-Tools und Machine-Learning-Frameworks gleichermassen arbeiten können. Damit entfällt das übliche Muster, Daten für das Reporting aus einem Lake in ein separates Warehouse zu kopieren. IBM watsonx.data ist ein Beispiel für ein Lakehouse auf Basis offener Formate.

Data Lake vs. Data Lakehouse

Ein Data Lakehouse ist ein Data Lake mit einer zusätzlichen Verwaltungsschicht. Beide speichern Daten auf kostengünstigem Objektspeicher in offenen Dateiformaten. Das Lakehouse ergänzt offene Tabellenformate, die jede Änderung als Transaktion erfassen, ein Schema durchsetzen und Abfragen mit der Zuverlässigkeit eines Warehouse ermöglichen. In der Praxis kommen viele Unternehmen zum Lakehouse, indem sie einen bestehenden Lake erweitern, statt ihn zu ersetzen, und ihre wichtigsten Datensätze zuerst in ein Format wie Apache Iceberg überführen.

Data Lakehouse vs. Data Warehouse: die wichtigsten Unterschiede

Der wichtigste Unterschied ist die Offenheit. Ein Data Warehouse speichert Daten in einem eigenen, verwalteten Format und ist für SQL auf strukturierten Daten optimiert. Ein Data Lakehouse speichert Daten in offenen Tabellenformaten, die viele Engines lesen können, und verarbeitet semistrukturierte und unstrukturierte Daten neben Tabellen. Ausserdem ist die Speicherung grosser Datenmengen in einem Lakehouse meist günstiger, weil es auf Objektspeicher läuft.

Eine wichtige Eigenschaft teilen beide dennoch. Beide sind analytische Systeme, die überwiegend in Batches arbeiten. Sie zeigen, was passiert ist, und das sehr gut. Keines von beiden ist jedoch dafür ausgelegt, im Produktionspfad einer Anwendung zu stehen, die sofort reagieren muss, wenn sich etwas ändert.

Was ist ein Streamhouse?

Ein Streamhouse ist eine Datenarchitektur, die den aktuellen Zustand eines Unternehmens kontinuierlich erfasst, transportiert, transformiert, steuert und bereitstellt, damit produktive Anwendungen und KI-Agenten darauf handeln können. Fünf Data-Streaming-Unternehmen, Aiven, Confluent, Redpanda, StreamNative und Ververica, haben am 15. September 2026 eine offene, herstellerneutrale Definition veröffentlicht.

Die Definition stellt drei Anforderungen. Ein Streamhouse arbeitet in Echtzeit, die Daten bleiben also aktuell, während Ereignisse stattfinden. Es ist produktionsreif und erfüllt die Service-Levels der Systeme, die davon abhängen. Und es ist dezentral, verbindet sich also mit Daten dort, wo sie bereits liegen, statt eine vorherige Konsolidierung zu verlangen.

Streamhouse vs. Lakehouse: was sich ändert

Lakehouse und Streamhouse beantworten unterschiedliche Fragen. Das Lakehouse beantwortet für Analystinnen, Analysten und Data Scientists die Frage „Was ist passiert, und was sagt uns das?“. Das Streamhouse beantwortet für Software, die handeln muss, die Frage „Wie ist der Zustand des Unternehmens jetzt gerade?“. Am einfachsten gesagt: Das Lakehouse erklärt, was passiert ist, und das Streamhouse bestimmt, was als Nächstes passiert.

Dieser Unterschied zeigt sich an vier Stellen. Die Nutzer ändern sich, weil Anwendungen und KI-Agenten ein Streamhouse kontinuierlich abfragen, während Menschen ein Lakehouse in Abständen nutzen. Die Aktualität ändert sich, weil ein Streamhouse Ereignisse verarbeitet, sobald sie eintreten, statt in geplanten Jobs. Das Service-Level ändert sich, weil ein Ausfall des Streamhouse produktive Systeme stoppt, während ein Ausfall des Lakehouse einen Bericht verzögert. Und die Form der Architektur ändert sich, weil ein Streamhouse bestehende Systeme verbindet, statt alles an einem Ort zu sammeln.

Beide sind darauf ausgelegt, zusammenzuarbeiten. Ein Streamhouse kann seine Streams in offene Tabellenformate wie Apache Iceberg schreiben, sodass das Lakehouse aktuelle Tabellen erhält, ohne dass eine separate Batch-Pipeline nötig ist. Analystinnen und Analysten behalten ihr Lakehouse und bekommen nebenbei aktuellere Daten.

Wie Sie die richtige Architektur wählen

Die meisten Unternehmen entscheiden sich nicht für nur eine der vier Architekturen. Sie betreiben eine Kombination, und die hilfreiche Frage ist, welcher Workload wohin gehört. Gehen Sie davon aus, wer die Daten nutzt und wie schnell:

• Ein Data Warehouse eignet sich für geregeltes Reporting, Finanz- und regulatorische Kennzahlen, die überall übereinstimmen müssen
• Ein Data Lake eignet sich für grosse Mengen an Rohdaten für Exploration und Machine Learning, wenn niedrige Speicherkosten am wichtigsten sind
• Ein Data Lakehouse eignet sich für Unternehmen, die Analytics und Machine Learning auf einer offenen Kopie der Daten betreiben wollen, ohne einen Lake und ein Warehouse parallel zu pflegen
• Ein Streamhouse eignet sich für Anwendungen und KI-Agenten, die auf das Geschäft reagieren, während es stattfindet, etwa indem sie Zahlungen freigeben, Lieferungen steuern oder Kundenanfragen beantworten

Wenn Sie KI-Agenten für den produktiven Einsatz planen, steht die Frage nach dem Streamhouse an erster Stelle. Ein Agent ist nur so gut wie der Kontext, den er sieht, und die anderen drei Architekturen wurden für Menschen gebaut, die Berichte lesen, nicht für Software, die Entscheidungen trifft.

Streamhouse und Lakehouse gemeinsam auf IBM aufbauen

Für Unternehmen, die auf IBM setzen, lassen sich beide Architekturen direkt verbinden. Die Data-Streaming-Plattform von Confluent, inzwischen Teil von IBM, bildet die Streamhouse-Schicht: Sie erfasst Änderungen aus Systemen wie IBM Z, SAP, Oracle und Salesforce, streamt und verarbeitet sie mit Apache Kafka und Apache Flink und steuert sie in Bewegung. Tableflow stellt diese Streams anschliessend als Apache-Iceberg-Tabellen bereit, die ein Lakehouse wie IBM watsonx.data abfragen kann. So arbeiten Analytics und Agenten mit denselben aktuellen Daten.

Mimacom ist IBM Silver Business Partner mit langjähriger Erfahrung mit Confluent und Apache Kafka, und unsere Teams betreiben Streaming-Plattformen in Produktion für Banken, Handelsunternehmen, Hersteller und Verkehrsbetriebe.

FAQs

Ist ein Data Warehouse strukturiert oder unstrukturiert?

Ein Data Warehouse ist für strukturierte Daten gebaut. Daten werden vor dem Laden bereinigt und in Tabellen modelliert, und genau das macht das Reporting im Warehouse konsistent. Viele moderne Cloud Data Warehouses können zwar auch semistrukturierte Daten wie JSON speichern, unstrukturierte Daten wie Bilder, Audio und Dokumente gehören jedoch in einen Data Lake oder ein Lakehouse.

Ist Databricks ein Data Warehouse?

Databricks beschreibt seine Plattform als Data Lakehouse und nicht als Data Warehouse. Die Daten liegen in offenen Tabellenformaten auf Cloud-Objektspeicher, vor allem in Delta Lake, und Apache Iceberg wird ebenfalls unterstützt. Databricks bietet allerdings SQL Warehouses an, also Rechenressourcen für BI- und SQL-Workloads auf Lakehouse-Daten. Damit kann es viele Workloads übernehmen, für die früher ein separates Warehouse nötig war.

Wann sollten Sie ein Lakehouse statt eines Data Warehouse nutzen?

Wählen Sie ein Lakehouse, wenn Sie strukturierte und unstrukturierte Daten gemeinsam analysieren müssen, wenn Machine-Learning- und BI-Teams mit derselben Kopie der Daten arbeiten sollen oder wenn Speicherkosten und offene Formate wichtig sind. Ein Data Warehouse bleibt eine starke Wahl für streng geregeltes, strukturiertes Reporting, bei dem Konsistenz wichtiger ist als Flexibilität.