Data Lake vs. Data Warehouse: Wie Sie die optimale Lösung für Ihr Unternehmen wählen

Was ist ein Data Lake?

Ein Data Lake ist ein zentrales Speicher-Repository, das auf große Mengen von Rohdaten in ihrem ursprünglichen, unverarbeiteten Format ausgelegt ist. Data Lakes bieten beispiellose Flexibilität bei der Datenspeicherung. Hier erfahren Sie mehr:

• Vielfältige Datentypen: Data Lakes können unstrukturierte Daten (zum Beispiel Videos, Bilder), semi-strukturierte Daten (JSON, XML) und strukturierte Daten (Tabellen, Spreadsheets) an einem einzigen Ort speichern.

• Schema-on-Read-Flexibilität: Data Lakes bieten Anwendern die Möglichkeit, Schemata erst zum Zeitpunkt des Datenzugriffs zu definieren, was eine größere Adaptionsfähigkeit bei der Exploration und Analyse von Rohdaten bietet.

• Konzipiert für Skalierbarkeit: Data Lakes wurden entwickelt, um enorme Datenmengen zu verarbeiten und skalieren effizient mit steigendem Speicherbedarf. Das macht sie zu einer kostengünstigen Lösung für Unternehmen, die mit umfangreichen Datasets zu tun haben.

Zu den häufigsten Anwendungsfällen für Data Lakes zählen:

• KI: Data Lakes dienen als Grundlage für das Training von Machine-Learning-Modellen und ermöglichen den Zugriff auf Rohdaten aus unterschiedlichen Quellen.

• Data Science: Sie ermöglichen Data Scientists, mit unterschiedlichen Datasets zu experimentieren und diese zu analysieren. So werden Innovationen gefördert und Erkenntnisse generiert.

• IoT-Datenspeicher (Internet of Things): Data Lakes speichern und verwalten gewaltige sensor-generierte IoT-Datenströme und stellen sicher, dass diese in Echtzeit für Analysen zur Verfügung stehen.

• Explorative Analysen: Unternehmen erschließen mithilfe von Data Lakes neue Trends und Erkenntnisse – ohne die Beschränkungen vordefinierter Strukturen.

In der Gesundheitsbranche beispielsweise erweisen sich Data Lakes als besonders wertvoll für das Management unstrukturierter Daten wie medizinische Aufnahmen, ärztliche Notizen und von Patienten generierte Gesundheitsinformationen. Im Handel werden sie zur Speicherung unstrukturierter und semi-strukturierter Daten herangezogen, darunter Kundenbewertungen oder Social-Media-Erwähnungen, deren Analyse Handelsunternehmen Einblicke in Kundenstimmungstrends liefert.

Was ist ein Data Warehouse?

Ein Data Warehouse ist ein hochgradig strukturiertes Speichersystem, in dem große Mengen an vorverarbeiteten Daten gespeichert, verwaltet und analysiert werden. Mit einem Schwerpunkt auf strukturierte und organisierte Informationen eignen sich Data Warehouses für effiziente Abfragen und Analysen – was sie zu einem unverzichtbaren Baustein moderner Business Intelligence und Entscheidungsprozesse macht.

Zu den wesentlichen Eigenschaften eines Data Warehouse zählen:

• Schema-on-Write: Data Warehouses verwenden ein vordefiniertes Schema zur Verarbeitung, Bereinigung und Organisation von Daten, bevor diese in das System geladen werden. Dies gewährleistet hohe Konsistenz und Zuverlässigkeit für Analysen.

• Vorverarbeitete und organisierte Daten: Im Gegensatz zu Rohdaten in einem Data Lake sind die Informationen in einem Data Warehouse strukturiert und für Reporting und Analysen optimiert.

• Fokus auf strukturierte Daten: Data Warehouses sind für strukturierte Daten konzipiert, wie Zeilen und Spalten in relationalen Datenbanken, und eignen sich hervorragend für die Verarbeitung klar definierter operativer Datasets.

• Business Intelligence-orientiert: Das vorrangige Ziel eines Data Warehouse ist die Unterstützung von Business Intelligence, indem Daten in handlungsorientierte Erkenntnisse transformiert werden.

Häufige Anwendungsfälle für Data Warehouses:

• Reporting: Generieren Sie regelmäßige operative Berichte wie Verkaufs-Performance oder Finanzzusammenfassungen mit höchster Genauigkeit und Effizienz.

• Business Intelligence: Unterstützen Sie Tools wie Dashboards und Datenvisualisierungssoftware, die strategische Entscheidungen fördern.

• Historische Datenanalyse: Analysieren Sie langfristige Trends durch die Verwaltung historischer Aufzeichnungen von strukturierten Daten.

• Datamarts: Stellen Sie Datamarts bereit, die Teilmenge von Informationen für spezifische Geschäftsfunktionen oder Abteilungen bieten.

Data Warehouses sind zum Beispiel in der Fertigungsindustrie entscheidend für Prozesse wie die Überwachung der Produktionseffizienz, die Analyse der Supply Chain-Performance und die Kontrolle von Wartungszeitplänen für Geräte. Indem sie strukturierte Daten aus Produktionslinien und Lieferkettensystemen organisieren, können Fertigungsunternehmen eine einheitliche Qualität gewährleisten und ihre Betriebsabläufe optimieren.

Im Bildungssektor unterstützen Data Warehouses Performance-Tracking, Einschreibungs-Analysen und regulatorisches Reporting. Durch den Einsatz dieser strukturierten Daten können Bildungseinrichtungen Studierende mit Risiko frühzeitig identifizieren, die Wirksamkeit von Programmen evaluieren und die Einhaltung von Akkreditierungsanforderungen nachweisen.

Wesentliche Unterschiede zwischen Data Lakes und Data Warehouses

Data Lakes und Data Warehouses zielen beide auf das Management umfangreicher Datasets ab, unterscheiden sich jedoch grundlegend in ihrer Art der Datenverarbeitung, ihrem Zweck und ihren strategischen Vorteilen. Zu den wichtigsten Unterscheidungsmerkmale zählen:

1. Datenverarbeitung und Flexibilität

Data Lakes sind auf maximale Flexibilität ausgelegt und ermöglichen es Unternehmen, unverarbeitete Rohdaten in ihrem nativen Format zu speichern. Sie eignen sich daher ideal für Experimente mit neuen Datenquellen oder zur Durchführung explorativer Analysen. Diese Flexibilität kann jedoch auch Herausforderungen mit sich bringen, wenn es darum geht, die Qualität und Konsistenz der Daten über längere Zeit zu gewährleisten – ein Phänomen, das oft als „Data Swamp“ bezeichnet wird. Ein Data Swamp bezeichnet einen Data Lake, der durch unzureichendes Datenmanagement in einen chaotischen und unorganisierten Zustand geraten ist.

Data Warehouses hingegen gewährleisten Datenkonsistenz und Zuverlässigkeit, indem sie vorverarbeitete Daten verwenden. Sie stellen die optimale Lösung für strukturierte und wiederholbare Abfragen dar, doch kann ihr strukturierter Ansatz kann die Anpassungsfähigkeit bei unerwarteten analytischen Anforderungen einschränken, insbesondere bei der Verarbeitung unstrukturierter Daten.

2. Skalierbarkeit vs. Performance

Data Lakes beeindrucken durch ihre außergewöhnliche Skalierbarkeit, da sie mühelos riesige Datenmengen aus verschiedensten Quellen verarbeiten können. Besonders vorteilhaft sind sie für Unternehmen, die mit unstrukturierten oder semi-strukturierten Daten wie IoT-Feeds oder Social-Media-Streams arbeiten. Die Abfrage von Rohdaten in einem Data Lake setzt allerdings häufig spezielle Lösungen oder Kenntnisse voraus, was die Performance für nicht-technische Anwender beeinträchtigen kann.

Data Warehouses sind für Performance optimiert und stellen schnelle, konsistente Abfrageergebnisse bereit. Das macht sie für Business Intelligence und operatives Reporting unverzichtbar. Ihre Performance ist jedoch aufgrund der Anforderungen an Speicherung und Vorverarbeitung der Daten mit höheren Kosten verbunden.

3. Schemamodelle und Analyseanforderungen

Der Schema-on-Read-Ansatz in Data Lakes unterstützt flexible Analysen, indem er den Anwendern ermöglicht, die Datenstrukturierung zum Zeitpunkt der Abfrage selbst festzulegen. Dateningenieuren und Analysten haben so die Möglichkeit, uneingeschränkt neue Erkenntnisse zu gewinnen. Langfristig werden Governance und Reporting jedoch komplizierter.

Mit einem Schema-on-Write-Ansatz bieten Data Warehouses eine vordefinierte Struktur, die Konsistenz bei Berichten und Analysen gewährleistet. Warehouses sind besonders geeignet für hochgradig regulierte Branchen und Unternehmen, die wiederholbare und auditfähige Workflows erfordern.

4. Strategische Vorteile

Data Lakes ermöglichen Unternehmen durch die Integration unterschiedlicher Datentypen, Machine Learning-Modelle innovativ einzusetzen und wertvolle Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten zu generieren. Allerdings werden robuste Daten-Governance-Strategien benötigt, um bei steigendem Datenvolumen Benutzerfreundlichkeit zu gewährleisten.

Andererseits stellt die strukturierte Beschaffenheit von Data Warehouses sicher, dass Entscheidungsträger auf vorverarbeitete Daten von hoher Qualität für ein korrektes Reporting und strategische Planung zugreifen können. Wie bereits erwähnt, kann ihre Abhängigkeit von strukturierten Daten die Einsatzmöglichkeiten für weiterführende analytische Experimente jedoch begrenzen.

5. Governance- und Sicherheitsaspekte

Bei Data Lakes und Data Warehouses spielen unterschiedliche Faktoren hinsichtlich Daten-Governance und Sicherheit eine Rolle. Trotz ihrer Flexibilität verursachen Data Lakes häufig Governance-Probleme, besonders wenn es um die Einhaltung von Verordnungen wie DSGVO oder HIPAA geht.

Ohne ein zuverlässiges Metadaten-Tagging und entsprechende Audits kann es für Unternehmen in hochgradig regulierten Sektoren problematisch sein, Compliance in einer Data Lake-Umgebung zu gewährleisten. Im Gegensatz dazu werden bei Warehouses vorverarbeitete Daten gespeichert, die strenge Reporting- und Compliance-Anforderungen erfüllen, was sie zu einer verlässlichen Wahl für Branchen wie Finanz- oder Gesundheitswesen macht.

6. Auswirkungen auf Kosten und Ressourcen

Beim Vergleich von Data Lakes und Data Warehouses ist es wichtig, sowohl Anfangsinvestitionen als auch fortlaufende Ausgaben zu berücksichtigen. Die anfänglichen Implementierungskosten variieren erheblich je nach ausgewählter Hardware, Software und Cloud-Abonnements.

Im Vergleich zu Data Lakes, die für die Rohdatenspeicherung als wirtschaftlichere Option gelten, erfordern Data Warehouses höhere Vorabinvestitionen aufgrund der notwendigen Vorverarbeitung und strukturierten Speicherung. Die Kosten für Personal, Wartung und laufende Datenverarbeitung können jedoch die Gesamtbetriebskosten für beide Optionen beeinflussen.

Verbreitete Missverständnisse bezüglich Data Lakes und Data Warehouses

Falsche Vorstellungen bezüglich Data Lakes und Data Warehouses können die Entscheidung für die richtige Datenmanagementstrategie negativ beeinflussen. Schauen wir uns fünf verbreiteten Mythen einmal näher an:

Mythos 1: Data Lakes sind in der Lage, Data Warehouses zu ersetzen

Data Lakes bieten Flexibilität und Skalierbarkeit bei der Speicherung von Rohdaten, können jedoch die strukturierte, Performance-orientierte Beschaffenheit von Data Warehouses nicht vollständig ersetzen. Data Lakes sind für explorative Analysen konzipiert, allerdings macht sie das Fehlen eines vordefinierten Schemas weniger geeignet für wiederholbare Reporting- oder Business Intelligence-Workflows, die eine hohe Datenkonsistenz erfordern.

Mythos 2: Data Lakes eignen sich nur für Großunternehmen

Obwohl Data Lakes zunächst nur von großen Konzernen für das Management großer Datasets genutzt wurden, haben Fortschritte bei der cloudbasierten Speicherung und entsprechenden Lösungen dazu geführt, dass Data Lakes nun für Unternehmen jeder Größe verfügbar sind. Kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) können Data Lakes nutzen, um verschiedene Datenquellen kostengünstig zu speichern und Innovationen durch Datenverarbeitung für Analysen und Machine Learning zu unterstützen.

Mythos 3: Data Warehouses sind in Zeiten moderner Technologie veraltet

Selbst im Zeitalter von Big Data sind Data Warehouses nach wie vor unverzichtbar für strukturierte Daten und operatives Reporting. Mit ihrer optimierten Performance für ETL-Prozesse (Extract, Transform und Load) sowie Business Intelligence schaffen sie nach wie vor Mehrwert in regulierten Branchen oder für Unternehmen, die auf präzise, wiederholbare Erkenntnisse angewiesen sind.

Moderne Data Warehouses haben sich außerdem weiterentwickelt und bieten heute cloudbasierte Funktionen, wodurch sie besser skalierbar und mit neuen Technologien kompatibel sind.

Mythos 4: Data Lakes sind von Natur aus unorganisiert

Data Lakes mögen zwar den Ruf haben, bei unzureichender Data Governance zu „Data Swamps“ zu degenerieren, doch handelt es sich dabei nicht um eine inhärente Schwachstelle der Architektur. Durch die Implementierung robuster Datenmanagementpraktiken – wie Metadaten-Tagging, Katalogisierung und Validierung – können Unternehmen gewährleisten, dass ihre Data Lakes ein gut organisiertes Repository sowohl für Rohdaten als auch für strukturierte Abfragen bieten.

Mythos 5: Data Warehouses eignen sich nicht für die Speicherung unstrukturierter Daten

Trotz ihres traditionellen Fokus auf strukturierte Daten sind moderne Data Warehouses inzwischen in der Lage, semi-strukturierte Datenformate wie JSON und XML zu unterstützen. Wenn es um die Verarbeitung hochgradig unstrukturierter Daten geht, sind sie zwar nicht so flexibel wie Data Lakes, können jedoch mit Data Marts und Cloud-Lösungen kombiniert werden, um ein breiteres Spektrum an Anwendungsfällen abzudecken als zuvor. Bei stark unstrukturierten Daten ist jedoch häufig eine Kombination aus Data Warehouse und Data Lake die optimale Lösung.

So wählen Sie die richtige Lösung für Ihr Unternehmen

Die Abwägung zwischen Data Lake und Data Warehouse ist keine Entweder-oder-Entscheidung, sondern erfordert ein Verständnis dafür, wie beide Ansätze ihrer Datenmanagementstrategie gerecht werden. Hier sind die wichtigsten Überlegungen:

1. Die Beschaffenheit Ihrer Datenlandschaft

Berücksichtigen Sie die Vielfalt und das Volumen der Daten, mit denen Sie arbeiten. Falls Ihre Datenquellen unstrukturierte Formate wie Social-Media-Inhalte, IoT-Sensor-Protokolle oder Audiodateien umfassen, bietet ein Data Lake die nötige Flexibilität zur Speicherung und Verarbeitung ohne vordefinierte Schemata. Falls Sie dagegen überwiegend strukturierte Daten nutzen, etwa Transaktionsdatensätze oder Kundeninformationen, dürfte ein Data Warehouse besser zu Ihren Anforderungen passen.

2. Analytische Einblicke vs. betriebliche Effizienz

Evaluieren Sie das Gleichgewicht zwischen explorativen Analysen und operativem Reporting in Ihrem Unternehmen. Data Lakes erweisen sich als besonders geeignet für erweiterte Analysen und Probeläufe, die mit Rohdaten unerwartete Erkenntnisse generieren können. Bei standardisierten Daten-Kennzahlen und -KPIs – bei denen es auf Konsistenz, Geschwindigkeit und Wiederholbarkeit ankommt –, bietet ein Data Warehouse verlässliche Performance und Genauigkeit.

3. Auswirkungen auf Skalierbarkeit und Kosten

Data Lakes gelten oft als kostengünstiger, da sie enorme Mengen an Rohdaten speichern können, jedoch liegt der tatsächliche Kostenaufwand darin, diese Daten verwertbar zu machen. Beziehen Sie die möglichen Kosten für Daten-Governance, Katalogisierung und Verarbeitungstools in Ihre Überlegungen ein, bevor Sie einen Entscheidung treffen.

Im Gegensatz dazu sind bei Data Warehouses höheren Vorabkosten zu berücksichtigen, die durch die erforderliche Vorverarbeitung entstehen. Dafür bieten sie aber deutliche Effizienzvorteile bei operativen Analysen und eignen sich damit besser für Daten mit vorhersehbaren Nutzungsmustern. Denken Sie unbedingt darüber nach, welche Auswirkungen die Wachstumsdynamik Ihres Unternehmens auf die zukünftigen Anforderungen an Datenspeicherung und -verarbeitung haben wird.

4. Anforderungen an Governance und Compliance

Wenn Sie in einer stark regulierten Branche wie dem Finanz- oder Gesundheitswesen tätig sind, ist die Möglichkeit unverzichtbar, auditfähige, strukturierte Daten über ein Data Warehouse bereitzustellen. Data Lakes bieten zwar Flexibilität, jedoch können die Herausforderungen bei der Governance ohne Implementierung von Metadaten-Tagging und zuverlässigen Zugriffskontrollen zu Problemen bei der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften führen.

5. Strategische Integration mit vorhandenen Lösungen

Prüfen Sie, wie Data Lakes und Data Warehouses jeweils zu Ihrer aktuellen Technologieinfrastruktur und Ihren operativen Workflows passen. Falls Ihre Anforderungen von beiden Lösungen abgedeckt werden, empfehlen wir moderne Datenmanagement-Tools, mit deren Integration sich die Lücke zwischen Lakes und Warehouses schließen lässt. So können Sie die Vorzüge beider Technologien nutzen.

Data Lake Houses: Die Lücke schließen

McKinsey zufolge bricht in der Geschäftswelt gerade eine Ära der „allgegenwärtigen Daten“ an, die ein Datenmanagement nach dem Motto „Alles, überall, auf einmal“ von den Unternehmen verlangt. Sie haben dafür zu sorgen, dass die Daten für eine Vielzahl von Zwecken unternehmensweit sichtbar und gemeinsam nutzbar sind. Isoliere Data Lakes oder Data Warehouses können diese nuancierten Strategien nicht angemessen unterstützen.

Data Lake Houses bieten eine innovative Lösung für diese Herausforderung. Ihre flexible Datenspeicherarchitektur vereint die Flexibilität eines Data Lakes mit der Struktur und Performance eines Data Warehouse. Durch Zusammenführung dieser beiden Ansätze kompensieren Data Lake Houses die Beschränkungen beider Strategien und bieten eine optimale Lösung für ein zeitgemäßes Datenmanagement.

Wesentliche Features von Data Lake Houses umfassen:

• Schemaflexibilität: Lake Houses unterstützen Schema-on-Read für unstrukturierte Daten und Schema-on-Write für strukturierte Daten. Damit können sie an eine Vielzahl von Anwendungsfällen angepasst werden. Diese Doppelfunktion ermöglicht es Unternehmen, Rohdaten zu speichern und gleichzeitig die Option zu haben, diese nach Bedarf zu verarbeiten und zu strukturieren.

• Echtzeit-Analysen: Dank integrierter Unterstützung für Echtzeit-Datenverarbeitung können Unternehmen mit Data Lake Houses sofort auf Erkenntnisse reagieren. Für Branchen wie Finanzwesen, Handel und IoT ist dies besonders wichtig, da zeitnahe Entscheidungen hier einen erheblichen Einfluss auf die Ergebnisse haben können.

• Einheitliches Datenmanagement: Data Lake Houses konsolidieren Datenspeicherung und Analyse in einer zentralen Plattform, beseitigen Silos und verbessern die Qualität der Daten im gesamten Unternehmen. Diese Integration sorgt für Konsistenz und Zuverlässigkeit und reduziert die Komplexität beim Management mehrerer Systeme.

Anwendungsfälle für Data Lake Houses

Data Lake Houses sind gezielt darauf ausgerichtet, Herausforderungen wie mangelnde Datenorganisation und Performance-Beschränkungen zu überwinden. Durch Einbindung strukturierter Schichten und Governance-Features werden die mit unstrukturierter Datenspeicherung verbundenen Risiken minimiert. 

Zudem optimieren integrierte Indizierungs- und Caching-Mechanismen die Ausführung von Datenabfragen, ermöglichen Echtzeit-Analysen und verbessern die Performance im Vergleich zu eigenständigen Data Lakes.

Unternehmen aus verschiedenen Branchen setzen auf Lake-House-Architekturen, um ihre Datenabläufe zu vereinheitlichen. Ein Beispiel: E-Commerce-Unternehmen können diese Art der Datenspeicherung einsetzen, um strukturierte Kundentransaktionsdaten mit unstrukturierten Clickstream-Protokollen zusammenzuführen und so Echtzeit-Empfehlungssysteme zu realisieren. Entsprechend kann ein Gesundheitsanbieter mithilfe von Lake Houses IoT-Gerätedaten mit elektronischen Gesundheitsdatensätzen verknüpfen, wodurch die Diagnostik und Behandlungsplanung verbessert wird.

Beide Szenarien verdeutlichen, wie Lake Houses Innovationen fördern, während sie zugleich die betriebliche Effizienz sichern. Die Implementierung eines Lake House ist jedoch mit Herausforderungen verbunden. Unternehmen müssen sowohl unstrukturierte als auch strukturierte Daten-Workflows verwalten, was Fachwissen als robuste Tools erfordert.

Die anfänglichen Kosten können aufgrund des Bedarfs an moderner Infrastruktur und Governance-Mechanismen höher sein, und ohne angemessene Managementstrategien kann es auch bei Lake Houses zu Skalierungsproblemen oder inkonsistenten Erkenntnissen kommen. Trotz dieser Hindernisse sind Data Lake Houses mit ihrem hybriden Modell eine überzeugende Option für Unternehmen, die den Mehrwert ihrer Daten maximieren möchten.

Die Rolle moderner Software für das Datenmanagement

Im Zeitalter von Big Data revolutionieren moderne Softwarelösungen die Art und Weise, wie Unternehmen an das Datenmanagement herangehen. Diese Plattformen vereinfachen komplexe Workflows, verbessern Datenanalysen und statten Entscheidungsträger mit aktuellen, handlungsorientierten Erkenntnissen aus, indem sie:

Entscheidungen vereinfachen

Moderne Lösungen vereinheitlichen Datenspeicher- und -analyseprozesse und bieten strategischen Entscheidungsträgern einen umfassenden Überblick über ihre Daten. Sie ermöglichen die Integration mit verschiedenen Datenquellen, um Echtzeit-Erkenntnisse zu liefern und dafür zu sorgen, dass Führungskräfte die benötigten Informationen für sichere, datengestützte Entscheidungen erhalten.

Cloudbasierte, skalierbare Lösungen bereitstellen

Mit cloudbasierten Plattformen sind Unternehmen in der Lage, ihren Datenspeicher und die Verarbeitungsfunktionen zu skalieren, ohne erhebliche Vorabinvestitionen in die Infrastruktur zu tätigen. Diese Skalierbarkeit stellt sicher, dass Unternehmen wachsende Datasets ohne Abstriche bei der Performance und Kosteneffizienz bewältigen können Außerdem gewährleisten Cloud-Lösungen Zugänglichkeit und damit die standortunabhängige Zusammenarbeit von Teams an Datenprojekten.

Integration und Echtzeit-Analysen fördern

Integration ist entscheidend, um das Potenzial Ihrer Daten optimal zu nutzen. Cloudbasierte Plattformen wirken als Bindeglied zwischen Data Lakes und Data Warehouses und ermöglichen so nahtlose Workflows zwischen Rohdatenspeicherung und strukturierten Analysen.

Entscheiden Sie sich für Ihre optimale Datenmanagementlösung

Ob Data Lakes, Data Warehouses oder eine hybride Data Lake House-Architektur – diese fundamentale Entscheidung sollte perfekt auf die Datenanforderungen und strategischen Ziele Ihres Unternehmens abgestimmt sein. Mit leistungsstarken, integrierten Lösungen schließt Workday die Lücke zwischen Rohdatenspeicherung und strukturierten Analysen, damit Unternehmen das Potenzial ihrer Daten voll ausschöpfen können.

Egal, ob Sie die Flexibilität eines Data Lake, die Präzision eines Data Warehouse oder die Vielseitigkeit eines Lake House bevorzugen – die skalierbaren Lösungen von Workday, wie Workday Prism Analytics und Workday Adaptive Planning, unterstützen Sie dabei, die Vorteile eines jeden Ansatzes zu erschließen. In Kombination mit der nahtlosen Integration von Drittanbieter-Plattformen sorgt Workday dafür, dass Ihre Datenstrategie fit für die Zukunft ist.