Si bien los data lakes y los almacenes de datos se han considerado tradicionalmente complementarios, Google Cloud está cerrando esta brecha con la arquitectura de Open Lakehouse. 

Un almacén de datos tradicional está optimizado para la generación de informes empresariales repetibles y el análisis estructurado de SQL. En cambio, un data lake se destaca en el manejo de los datos sin procesar y diversos que se requieren para el aprendizaje automático.

Google Cloud permite un enfoque de "lakehouse abierto" con su Lakehouse nativo de IA y en múltiples nubes. Esto te permite ejecutar análisis y agentes de IA en tu lake y almacén con formatos abiertos como Apache Iceberg, lo que ofrece el rendimiento de un almacén con la flexibilidad de un lake.

Para los científicos de datos, un data lake es más que un simple almacenamiento; es un campo de pruebas experimental. Google Cloud ofrece un valor único integrando el data lake directamente en el ciclo de vida de datos a IA:

• Desarrollo interactivo: Usa notebooks de BigQuery Studio para desarrollar aplicaciones de Apache Spark con tus herramientas y lenguajes favoritos, como Python, R o SQL.
• Administración unificada: Administra tus datos, modelos de IA y agentes a través de Knowledge Catalog, lo que proporciona contexto a tus agentes desde tus recursos de datos estructurados, no estructurados y de SaaS.
• Ingeniería de contexto: Aprovecha el contexto sin procesar almacenado en tu data lake para mejorar la exactitud de los modelos de IA generativa y los agentes de datos autónomos.