论文标题
von数据仓库bis数据网格：ein wegweiser durch den dschungel Analytischer datenarchitekturen
Von Data Warehouse bis Data Mesh: Ein Wegweiser durch den Dschungel analytischer Datenarchitekturen
论文作者
论文摘要
数据仓库，数据湖，数据湖，数据网格...目前在现场循环分析数据架构的许多新名称。但是，各种方法真的如此不同吗？本文尝试根据Dama-Dmbok和Archimate有条理地对不同体系结构范式进行结构化比较。差异，相似性和依赖性以及重叠的建筑构建块被制定并说明。这将为选择相应用例的正确分析数据架构提供第一方向指南。 - - 数据仓库，数据湖，日期湖泊，数据网格...在der Szene Kursieren derzeit viele neue neue neue namenfürAnalytischedatenarchitekturen。 Doch Sind Die DiversensAnsätzeWirklich如此无聊吗？ dieser beitrag versucht einen strukturierten vergleich der verschiedenen architekturparadigmen，methodisch basierend auf auf dama dama-dmbok und Archiate。 Es Werden Unterschiede，Gemeinsamkeiten undAbhängigkeitenSowieüberlappendeArchitekturbausteine Herausgearbeitet and Illustriert。 Daraus Entsteht Eine eine eresteOrientierungshilfefürdie wahl der richtigen Analytischendatenarchitekturfürdenjeweiligen anwendungsfall。
Data warehouse, data lake, data lakehouse, data mesh ... many new names for analytical data architectures are currently circulating in the scene. But are the various approaches really so different? This article attempts a structured comparison of the different architecture paradigms, methodically based on DAMA-DMBOK and ArchiMate. Differences, similarities and dependencies as well as overlapping architectural building blocks are worked out and illustrated. This results in a first orientation guide for the choice of the right analytical data architecture for the respective use case. -- Data Warehouse, Data Lake, Date Lakehouse, Data Mesh ... in der Szene kursieren derzeit viele neue Namen für analytische Datenarchitekturen. Doch sind die diversen Ansätze wirklich so unterschiedlich? Dieser Beitrag versucht einen strukturierten Vergleich der verschiedenen Architekturparadigmen, methodisch basierend auf DAMA-DMBOK und ArchiMate. Es werden Unterschiede, Gemeinsamkeiten und Abhängigkeiten sowie überlappende Architekturbausteine herausgearbeitet und illustriert. Daraus entsteht eine erste Orientierungshilfe für die Wahl der richtigen analytischen Datenarchitektur für den jeweiligen Anwendungsfall.
