Zusammengefasst bietet ein Data Lake, insbesondere in Verbindung mit einem Data Warehouse, folgende Vor- und Nachteile: Dieses Kapitel erörtert die Vor- und Nachteile von Data Lakes, insbesondere im Vergleich zu einem Data Warehouse. Zu den Vorteilen gehören die Speicherung verschiedener Datentypen, Kosteneinsparungen, schnelle Datenspeicherung und -zugriffe sowie die Möglichkeit, Algorithmen für maschinelles Lernen zu trainieren. Zudem ermöglichen Data Lakes flexible Rechenoperationen, unbegrenzten Speicherplatz in der Cloud, die Wiederherstellung von Daten und die Erstellung von Online-Archiven. Auf der Nachteilseite stehen Herausforderungen bei der Qualitätskontrolle, das Risiko eines „Data Swamps“, die Komplexität für nicht-Spezialisten, hohe Kosten, schwierige Administration, Datenschutzprobleme und potenzielle Probleme bei der Nutzung mehrerer Data Lakes. Die Notwendigkeit einer strengen Data-Governance-Strategie wird herausgestellt, um einige Nachteile zu minimieren.