Lakehouse 架构是数据湖和数据仓库的完美结合，提供了一个统一的平台，支持广泛的数据处理和分析需求。它足够灵活，可以处理结构化和非结构化数据。与老式设置不同，Lakehouse 使用 Delta Lake 和 Apache Iceberg 等开放格式，允许不同的工具和平台轻松访问存储在任何地方的数据。这种设置解决了数据管理的难题，例如在多个环境之间切换和迁移数据的麻烦和成本。
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想象一下，能够将数据存储在不同位置，并通过共享无缝 目标电话号码或电话营销数据 地通过应用程序访问数据——这就是 Delta Lake 和 Apache Iceberg 等 Lakehouse 创新的魔力。品牌还可以在不影响数据质量的情况下创建最佳技术堆栈，从而实现更高效的数据管理和一流的客户体验。
但真正的魔力是什么？Lakehouse 架构可确保您的数据在许多工具中保持可访问和使用，而无需不断复制和移动。在当今快节奏的数字世界中，这种无缝访问及时准确的数据洞察对于业务决策和客户满意度具有重大影响。您可能会说，每个人都跳进湖里，水很好！
传统数据设置通常会因使用多个大数据环境而产生数据孤岛。由于存储分离且需要在各个环境之间复制数据，这些孤岛可能导致效率低下并使数据管理复杂化。例如，一个品牌可能会将不同的平台用于各种目的 – 一个用于数据库工作负载，另一个用于人工智能 (AI) 和机器学习 (ML)，另一个用于营销数据，另一个用于财务数据。这会导致严重的数据碎片化。管理和整合这些环境通常需要复杂的迁移过程，这会耗尽 IT 资源并影响每个工具的有效性。
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Lakehouse 架构通过实现实时数据共享（无需复杂的 ETL 流程）来解决这些问题。以 Delta 表、Iceberg 表和 Parquet 文件等开放格式存储的数据可以跨平台共享而无需复制，从而实现无缝的跨平台工作流程并减少数据传输所浪费的时间。通过使用开放格式和标准化协议，Lakehouse 架构允许在不同平台和工具之间实现一致的数据共享，有助于保持高数据质量并减少因使用多个孤立数据系统而可能产生的差异。
假设一家零售公司使用单独的系统进行库存管理、客户关系管理和营销分析。每个系统都包含有价值的数据，但跨平台访问和集成这些数据可能是一场后勤噩梦。借助 Lakehouse 架构，所有这些系统的数据都可以以统一、可访问的格式存储，从而实现无缝数据集成和实时分析。
“为什么技术栈需要 Lakehouse 架构？ ”
Lakehouse 架构的另一个关键优势是其在构建理想技术堆栈方面的灵活性。品牌可以选择最适合特定任务的工具，而不必担心数据复制或质量问题。IT 团队可以根据自己的需求选择最佳工具，利用不同平台的优势，同时通过开放格式和协议保持数据完整性和质量。这意味着所有同时使用数据的应用程序都可以从改进的数据质量中受益，从而提高整体性能和效率。
Lakehouse 环境中的开放格式和协议可确保整个技术堆栈中的数据质量始终如一。数据可通过 Lakehouse 目录共享，并可由使用相同架构的任何工具访问。这样就无需将数据从一个工具复制到另一个工具，从而保持数据完整性并减少与数据处理和存储相关的成本和工作量。
例如，营销团队可能更喜欢使用特定的分析平台来获取客户洞察，而财务团队则依赖另一种工具来报告财务情况。借助 Lakehouse 架构，两个团队都可以访 人工智能时代的潜在客户生成：您需要了解的内容 问相同的基础数据，而无需进行繁琐的数据迁移或重复，从而确保每个团队都能获得有效执行任务所需的准确实时数据。这种统一的方法简化了操作，并为显著提高数据质量和治理奠定了基础。这就像一个湖边度假，有人在钓鱼，有人在玩水上摩托艇，有人只是在码头上闲逛。每个人都体验着自己理想的活动，为所有人创造了一个和谐而优质的时光。
“ Lakehouse 架构与支持数据质量和治理有何关系？ ”
Lakehouse 架构通过安全地共享数据（无需复制）显著提高了数据质量和治理。这降低了数据泄露的风险，并确保遵守 GDPR 和 CCPA 等法规。数 美国电话列表 据管理员可以清楚地了解数据存储情况，从而更轻松地处理“遗忘权”请求和其他合规性要求。
