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Data Lakehouse für Produktdaten

DatenmanagementStufe: Advanced

Ein Data Lakehouse für Produktdaten ist eine Datenplattform, die rohe und strukturierte Produktdaten gemeinsam speichert und den günstigen Speicher eines Data Lake mit der Struktur eines Warehouse verbindet.

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Was ist Data Lakehouse für Produktdaten?

Ein Data Lakehouse für Produktdaten ist eine Datenplattform, die rohe und strukturierte Produktdaten an einem Ort speichert. Es kombiniert den günstigen, flexiblen Speicher eines Data Lake mit den Tabellen, Schemas und schnellen Abfragen eines Data Warehouse, sodass dieselben Daten für Berichte, Analysen und AI-Modelle dienen. Typische Inhalte sind Lieferantendateien, Produktexporte, Verkaufs- und Suchdaten sowie Bildmetadaten. Plattformen wie Databricks und Snowflake sind häufige Grundlagen. Ein Lakehouse ist kein PIM: Es ist für Analysen in großem Maßstab gebaut, während Teams in einem PIM den freigegebenen Produkt-Content pflegen, der an die Kanäle geht. Viele Unternehmen nutzen beides, mit dem PIM als Quelle für Produkt-Content und dem Lakehouse, das ihn mit Verkaufs- und Verhaltensdaten kombiniert. Lies, was ein PIM ist, für die Content-Seite.

Warum Data Lakehouse für Produktdaten im E-Commerce wichtig ist

Große Kataloge erzeugen Produktdaten an vielen Stellen: Lieferanten-Feeds, ERP, PIM, Webshop, Marktplätze und Analytics-Tools. Um Fragen zu beantworten wie die, welche Attribute sich besser verkaufen oder welche Lieferanten unvollständige Daten liefern, müssen all diese Quellen kombiniert werden. Ein Lakehouse gibt Datenteams einen Ort dafür, ohne alles erst in ein starres Warehouse kopieren zu müssen. Für E-Commerce-Teams liegt der Wert in den Fragen, die es beantwortet. Der Produkt-Content selbst braucht trotzdem eine gepflegte Quelle, sonst speichert das Lakehouse nur dieselben Fehler in größerem Maßstab.

Beispiele für Data Lakehouse für Produktdaten

  • 1Quelle: Lieferanten-CSV-Dateien, Gespeichert als: Rohdateien, Genutzt für: Prüfung der Vollständigkeit von Lieferantendaten
  • 2Quelle: Produktexport aus dem PIM, Gespeichert als: strukturierte Tabelle, Genutzt für: Verknüpfung von Content mit Verkäufen
  • 3Quelle: Bestellungen und Retouren im Webshop, Gespeichert als: strukturierte Tabelle, Genutzt für: Retourenquote pro Attributwert
  • 4Quelle: Logs der Shopsuche, Gespeichert als: semistrukturierte Events, Genutzt für: fehlende Attribute finden, nach denen Käufer suchen
  • 5Quelle: Bildmetadaten, Gespeichert als: Dateien plus eine Katalogtabelle, Genutzt für: Produkte mit zu wenigen Bildern finden
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So hilft WISEPIM

  • Der Export liefert saubere Produktdaten aus WISEPIM als Dateien für ein Lakehouse oder Warehouse.
  • Quality Guard-Regeln erkennen unvollständige oder uneinheitliche Produktdaten, bevor sie exportiert werden.
  • Das Attributmanagement hält Attributnamen und erlaubte Werte einheitlich, was Analysen erleichtert.
  • Geplante Exporte über Automationen liefern stündlich, täglich, wöchentlich oder monatlich frische Produktdateien.
  • Analytics gibt E-Commerce-Teams Berichte zu Produkten und Kanälen, ohne eine Datenplattform aufbauen zu müssen.

Häufige Fehler bei Data Lakehouse für Produktdaten

  • Das Lakehouse statt eines PIM als Ort nutzen, an dem Produkt-Content bearbeitet wird.
  • Rohdateien ohne Regeln für Benennung und Verantwortung laden, wodurch aus dem Data Lake ein Datensumpf wird.
  • Ein Lakehouse aufbauen, bevor das Team weiß, welche Fragen es beantworten soll.
  • Die Datenqualität an der Quelle ignorieren und versuchen, alles nachgelagert zu reparieren.

Tipps zu Data Lakehouse für Produktdaten

  • Beginne mit zwei oder drei Geschäftsfragen und lade nur die Daten, die sie brauchen.
  • Behalte das PIM als Quelle für Produkt-Content und exportiere daraus nach Zeitplan.
  • Lege stabile Produktschlüssel wie SKU und EAN fest, die in allen Quellen gleich sind.
  • Weise jedem Datensatz im Lakehouse einen Verantwortlichen zu.

Trends rund um Data Lakehouse für Produktdaten

  • Offene Tabellenformate wie Apache Iceberg und Delta Lake machen Daten zwischen Tools portabel.
  • AI-Modelle, die mit Produkt- und Verhaltensdaten aus dem Lakehouse trainiert oder darauf gestützt werden.
  • Händler kombinieren Produktattribute mit Such- und Retourendaten, um Content-Lücken zu finden.
  • Cloud-Plattformen bieten Lakehouse-Funktionen als Managed Service an.

Tools für Data Lakehouse für Produktdaten

  • Databricks
  • Snowflake
  • AWS Lake Formation
  • Azure Synapse Analytics
  • Apache Iceberg
  • WISEPIM (Quelle für Produkt-Content und Export)

Verwandte Begriffe

Attributkollision (Attribute Collision)Kanonisches Datenmodell (Canonical Data Model)Datenmodell für die KreislaufwirtschaftCBT-Attribute (Cross-Border-E-Commerce)Datenvertrag (Data Contract)Datenverfall (Data Decay)

Auch bekannt als

ProduktdatenplattformData Lakehouse für ProduktdatenLakehouse-ArchitekturEinheitliche Produktdatenplattform

Häufige Fragen

Es ist eine Datenplattform, die rohe und strukturierte Produktdaten gemeinsam speichert und Abfragen wie in einem Warehouse ermöglicht. Teams nutzen es, um Produkt-Content für Analysen und AI mit Verkaufs-, Such- und Retourendaten zu kombinieren.

Ein Data Lake speichert Rohdateien günstig, bietet aber wenig Struktur oder Zuverlässigkeit für Abfragen. Ein Lakehouse ergänzt diesen Speicher um Tabellen, Schemas und Transaktionen, sodass dieselben Daten für verlässliche Berichte nutzbar sind.

Nein. Ein Lakehouse ist für Analysen über viele Datenquellen gebaut. In einem PIM pflegen Teams freigegebenen Produkt-Content und senden ihn an Kanäle. In vielen Unternehmen versorgt das PIM das Lakehouse.

Meist dann, wenn es ein Datenteam gibt und viele Quellen gemeinsam analysiert werden sollen, etwa mehrere Marktplätze, Shops und Lieferanten-Feeds. Kleinere Teams kommen oft mit integrierten Analysen und einem sauberen PIM weiter.

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