Почему появился подход
Data lakes удобны для больших и разнородных данных, warehouses — для структурированной аналитики. Lakehouse стремится уменьшить разрыв между этими слоями.
Типичные свойства
- Открытые или управляемые table formats.
- Поддержка structured и semi-structured data.
- ACID-подобные операции.
- BI и ML поверх общей data layer.
- Schema governance.
Не обязательный выбор для каждой компании
Если текущий warehouse решает задачи быстро и надёжно, отдельная lakehouse-архитектура может не дать достаточной дополнительной ценности.