Data Lakes und Data Warehouses sind Schlagwörter, die man hört, wenn es um die Datenaufbewahrung im Kontext mit Big Data geht. Tatsächlich bezeichnen sie auch zwei unterschiedliche Ansätze. Der „See“ ist beim Data Lake tatsächlich ein stimmiger Begriff: Ein großes Becken gefüllt mit Rohdaten die unstrukturiert und noch ohne bestimmte Verwendung dort aufbewahrt werden. Ein Data Warehouse dagegen hält geordnet strukturierte, gefilterte Daten auf Vorrat. Zu welchem Zweck sollt man welchen Ansatz verwenden?
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20
Mai
