Data Lakes und Data Warehouses wurden traditionell als sich ergänzende Konzepte betrachtet. Google Cloud schließt diese Lücke mit der Open Lakehouse-Architektur. 

Ein herkömmliches Data Warehouse ist für wiederholbare Geschäftsberichte und strukturierte SQL-Analysen optimiert . Ein Data Lake hingegen eignet sich hervorragend für die Verarbeitung der vielfältigen Rohdaten, die für Machine Learning benötigt werden.

Google Cloud ermöglicht mit seinem KI-nativen, cloudübergreifenden Lakehouse einen „offenen Lakehouse“-Ansatz. So können Sie Analysen und KI sowohl in Ihrem Lake als auch in Ihrem Warehouse mit offenen Formaten wie Apache Iceberg ausführen und die Leistung eines Warehouse mit der Flexibilität eines Lake kombinieren.

Für Data Scientists ist ein Data Lake mehr als nur ein Speicherort – er ist ein experimentelles Spielfeld. Google Cloud bietet einen einzigartigen Mehrwert, indem der Data Lake direkt in den Daten-zu-KI-Lebenszyklus eingebunden wird:

• Interaktive Entwicklung: Mit BigQuery Studio-Notebooks können Sie Apache Spark-Anwendungen mit Ihren bevorzugten Tools und Sprachen wie Python, R oder SQL entwickeln.
• Einheitliche Governance: Sie können Ihre Daten, KI-Modelle und Agenten über Knowledge Catalog verwalten und Ihren Agenten Kontext aus Ihren strukturierten, unstrukturierten und SaaS-Datenassets bereitstellen.
• Kontext-Engineering: Nutzen Sie den in Ihrem Data Lake gespeicherten Rohkontext, um die Accuracy von generativen KI-Modellen und autonomen Daten-Agents zu verbessern.