Aunque los data lakes y los almacenes de datos se han considerado tradicionalmente complementarios, Google Cloud está acortando esta distancia con la arquitectura Open Lakehouse. 

Un almacén de datos tradicional está optimizado para la elaboración de informes empresariales repetibles y el análisis estructurado de SQL. Por el contrario, un data lake es ideal para gestionar los datos sin procesar y diversos que se necesitan para el aprendizaje automático.

Google Cloud permite adoptar una estrategia de "lakehouse abierto" con su lakehouse nativo de IA y multicloud. Esto te permite ejecutar analíticas e IA tanto en tu lake como en tu warehouse usando formatos abiertos como Apache Iceberg, lo que te ofrece el rendimiento de un warehouse 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. Google Cloud ofrece un valor único al integrar el data lake directamente en el ciclo de vida de los datos a la IA:

• Desarrollo interactivo: usa los cuadernos de BigQuery Studio para desarrollar aplicaciones de Apache Spark con tus herramientas y lenguajes favoritos, como Python, R o SQL.
• Gobernanza unificada: gobierna tus datos, modelos de IA y agentes a través de Knowledge Catalog, proporcionando contexto a tus agentes a partir de 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 precisión de los modelos de IA generativa y los agentes de datos autónomos.