Data Lakehouse
Das Datenfundament, das Ihre KI-Strategie tatsächlich braucht
Eine Datenplattform, die fürs Reporting gebaut wurde, trägt keine KI-Strategie. evoila entwirft, baut und betreibt Data-Lakehouse-Architekturen, die genau diese Lücke schließen, auf einem einzigen, governten Fundament, gebaut für den Produktivbetrieb.
Data Lakehouse
Das Datenfundament, das Ihre KI-Strategie tatsächlich braucht
Eine Datenplattform, die fürs Reporting gebaut wurde, trägt keine KI-Strategie. evoila entwirft, baut und betreibt Data-Lakehouse-Architekturen, die genau diese Lücke schließen, auf einem einzigen, governten Fundament, gebaut für den Produktivbetrieb.
Wo Architektur auf Ambition trifft
Ein Fundament. Jeder Daten-Workload
Datenlandschaften in isolierten Ebenen zu bauen, ergab in der Vergangenheit Sinn. Heute schafft es unnötige Komplexität. Der Bedarf: ein einheitliches Fundament, keine Daten-Silos.
Multi-System-Overhead eliminieren
Warum? Weil drei Systeme drei Governance-Ebenen bedeuten, was den dreifachen operativen Aufwand erzeugt. Das Data Warehouse handhabt strukturiertes Reporting. Der Data Lake speichert Rohdaten im großen Maßstab. Eine separate Umgebung betreibt KI-Experimente. Jede Plattform ergab Sinn, als sie gewählt wurde. Zusammen entsteht eine Architektur, die niemand für die heutigen Anforderungen entworfen hat.
Eine einzige Wahrheit für BI & generative KI
Wenn Datenarchitekturen fragmentiert sind, hat niemand ein vollständiges oder verlässliches Bild der geschäftlichen Wahrheit. Data Engineers verbringen mehr Zeit damit, Daten zwischen Systemen zu bewegen, als Wert daraus zu ziehen. KI-Initiativen bleiben länger auf Roadmaps, als sie sollten, nicht aus Mangel an Modellen oder Ambition, sondern weil das Datenfundament nicht bereit ist, sie zu tragen. Regulatorische Audits decken Lineage- und Zugriffslücken auf, die nur existieren, weil die Systeme nie darauf ausgelegt waren, verbunden zu sein. Ein modernes Data Lakehouse löst das, indem es ein einheitliches, vollständig governtes Datenfundament liefert, das Business Intelligence, Data Science und generative KI-Workloads gleichzeitig speist.
Compliance & Datenlineage sichern
Mit wachsenden regulatorischen Anforderungen wird die Verwaltung von Zugriffsrechten und Qualitätssicherung über mehrere unabhängige Plattformen hinweg zu einem unhandhabbaren Compliance-Risiko. Unsere Architektur integriert sichere Daten-Governance direkt ins Fundament. Das sichert absolute Transparenz über Ihre Datenlineage und automatisierte Qualitätskontrolle und verwandelt Ihre Dateninfrastruktur von einer Quelle operativen Risikos in ein resilientes Unternehmens-Asset.
Ihre Daten sind bereit. Ihre Architektur muss aufholen.
Ihr Geschäftsnutzen bei der Wahl von Data-Lakehouse:
- Bis zu 50 % niedrigere Plattformkosten durch Infrastrukturkonsolidierung und reduzierten ETL-Overhead
- Ein einziges governtes Datenfundament für BI-, Data-Science- und generative-KI-Workloads
- Schnellere Time to Insight durch integrierte Pipelines, automatisierte Datenqualität und Self-Service-Analytics
- Zukunftssichere Architektur auf offenen Standards, Delta Lake und Apache Spark, ohne Vendor-Lock-in
Fragmentierte Daten schaffen fragmentierte Intelligenz
Wenn Datenarchitekturen in Silos über getrennte Umgebungen hinweg arbeiten, sind die Kosten nicht abstrakt. Egress-Gebühren, langsame Query-Performance und brüchige Pipelines sind die operative Realität einer Architektur, die für eine einfachere Ära gebaut wurde. Der Abschnitt zur Herausforderung unten benennt genau, wo diese Kosten sichtbar werden.
Die strukturelle Antwort auf cloud-übergreifende Reibung existiert bereits
Das Data-Lakehouse-Muster wurde genau entwickelt, um zu vereinen, was Legacy-Frameworks trennten: konsolidierten Enterprise-Storage, automatisierte Pipelines, zentrale Governance und KI-taugliche Infrastruktur.
evoila hat diese moderne Architektur erfolgreich über stark regulierte Umgebungen hinweg deployt und sichert damit einen nahtlosen und sicheren Übergang für Sie.
Die Architektur, die den Kompromiss zwischen Flexibilität und Performance beendet hat
Das Data Lakehouse ruht auf drei strukturellen Säulen, offenem Objekt-Storage, einem transaktionalen Tabellenformat und einer entkoppelten Compute-Engine, mit zentraler Governance als übergreifender Ebene. Jede Säule adressiert eine spezifische Einschränkung von Legacy-Datenarchitekturen. Zusammen liefern sie, was weder ein Data Lake noch ein Data Warehouse allein erreichen konnte.
Streaming und Ingestion
Daten aus ERP-Systemen, Datenbanken, IoT-Geräten, APIs und Dateiquellen gelangen über eine einheitliche Ingestion-Ebene ins Lakehouse. Structured Streaming, Change Data Capture und Batch-Connectors handhaben jeden Quelltyp und jede Latenzanforderung aus einem einzigen Einstiegspunkt.
Säule 1: Offene Storage-Ebene.
Alle Daten, strukturiert, semi-strukturiert und unstrukturiert, liegen in kosteneffizientem Cloud-Objektspeicher wie Azure Data Lake Storage oder S3. Delta Lake fügt ACID-Transaktionen, Schema-Erzwingung und Time Travel direkt auf der Storage-Ebene hinzu und hält Daten portabel und über offene Standards zugänglich, unabhängig davon, welche Compute-Engine sie liest.
Säule 2: Medallion-Architektur
Daten durchlaufen drei Verarbeitungsstufen. Die Bronze-Ebene speichert Rohdaten unverändert und bewahrt volle Lineage; die Silver-Ebene bereinigt, dedupliziert und reichert sie zu einer konsistenten, abfragbaren Form an; die Gold-Ebene liefert geschäftsfertige Datensätze für Dashboards, Berichte und ML-Modelle.
Säule 3: Entkoppelte Compute-Engine
Compute und Storage sind getrennt, sodass jedes unabhängig skaliert. Databricks betreibt Apache Spark als verteilte Verarbeitungs-Engine, mit serverlosem Compute, der in Sekunden hochfährt, und Photon als nativer Query-Engine, um SQL-Workloads zu beschleunigen und gleichzeitig die Kosten pro Query zu senken.
Zentrale Governance mit Unity Catalog.
Unity Catalog liefert eine einzige Governance-Ebene über das gesamte Lakehouse. Feingranulare Zugriffskontrollen, automatisiertes Lineage-Tracking und Qualitäts-Monitoring gelten konsistent für jedes Daten-Asset, über jeden Workspace und jede Umgebung hinweg, was regulatorische Compliance und KI-Modell-Governance operativ handhabbar macht, statt zu einer einmaligen Audit-Übung.
Der Partner Ihrer Wahl
Warum evoila für Ihr Data Lakehouse
Mit Databricks als Kernplattform und tiefer Expertise im Data Engineering baut evoila das Fundament für datengetriebene Entscheidungen und KI-Readiness, von der Strategie über die Architektur bis zum laufenden Betrieb.
evoila ist offizieller Databricks-Partner. Das bedeutet zertifizierte Plattform-Expertise, eine direkte Support-Beziehung und Zugang zu Partner-Co-Funding-Optionen für qualifizierte Engagements. Es bedeutet auch, dass wir bereits Lakehouse-Architekturen gebaut und betrieben haben, die wie Ihre aussehen.
Unser Data-and-AI-Team vereint Data Engineering, Platform Engineering und angewandte KI in einer Einheit. Dasselbe Team, das Ihre Architektur entwirft, baut sie und kann sie betreiben. Wir übergeben nicht zwischen Phasen.
Jedes Engagement beginnt mit einem unverbindlichen Workshop. Von dort wird der Weg durch Ihren Reifegrad, Ihren Zeitplan und Ihre Anwendungsfälle bestimmt, nicht durch eine vordefinierte Liefermethodik.
Ihr Data Lakehouse ist der Schlüssel zu besseren Entscheidungen, schlankeren Prozessen & KI-Readiness
Vom ersten Workshop bis zum stabilen Produktivbetrieb trägt ein Team es durch
Ready to build the data foundation your decisions actually require?
Erzählen Sie uns von Ihrer aktuellen Datenlandschaft und den Anwendungsfällen, die gerade am wichtigsten sind. Wir identifizieren den richtigen Einstiegspunkt und zeigen Ihnen, wie ein produktionsreifes Data Lakehouse für Ihre Umgebung aussieht.
Jannik Heyl
Chief Technology Officer
Häufig gestellte Fragen
Ein Data Lakehouse kombiniert die Struktur und Governance eines Data Warehouse mit der Flexibilität und Kosteneffizienz eines Data Lake. Statt zwei separate Systeme zu betreiben, speichern Sie alle Datentypen auf einer einzigen Plattform, mit ACID-Transaktionen, Schema-Erzwingung und SQL-Performance. Das reduziert Komplexität und Kosten deutlich.
Jedes Unternehmen, das datengetrieben arbeiten möchte, unabhängig von Branche oder Größe. Besonders wertvoll ist es für Unternehmen, die mit Datensilos, komplexen ETL-Prozessen oder unzureichender KI-Readiness kämpfen. Regulierte Branchen (Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, öffentlicher Sektor) profitieren besonders von den integrierten Governance-Fähigkeiten.
Databricks gilt als Erfinder der Lakehouse-Architektur und wird von Gartner als Leader im Bereich Cloud-Datenbankmanagementsysteme eingestuft. Die Plattform bietet ein integriertes Ökosystem für Data Engineering, BI, Machine Learning und generative KI, aufgebaut auf offenen Standards und multi-cloud-fähig. Als Databricks-Partner bringen wir die passenden Zertifizierungen und Projekterfahrung mit.
Das hängt von Komplexität und Umfang ab. Ein erster produktiver Anwendungsfall lässt sich oft innerhalb weniger Wochen realisieren. Eine vollständige Plattformmigration ist typischerweise ein Programm über mehrere Monate, das wir in Phasen mit schnell sichtbaren Meilensteinen strukturieren.
Nein. Wir bieten Lakehouse-Architekturen in der Cloud (Azure, AWS, GCP), hybrid oder vollständig On-Premises mit Kubernetes und Open-Source-Technologien auf Basis von Stackable an. Für Unternehmen mit strikten Anforderungen an digitale Souveränität oder Compliance ist die On-Premises-Option eine starke Wahl.
Unser Qualifizierungs-Workshop ist kostenlos. Der Data Value Workshop als strukturierter Einstieg mit greifbaren Deliverables startet bei 5.999 €. Umsetzungs- und Betriebskosten hängen vom Umfang ab, wir erstellen gemeinsam mit Ihnen ein transparentes Angebot.