Alors que les lacs de données et les entrepôts de données ont toujours été considérés comme complémentaires, Google Cloud comble cet écart avec l'architecture de lakehouse ouverte. 

Un entrepôt de données traditionnel est optimisé pour la création de rapports commerciaux reproductibles et l'analyse SQL structurée. À l'inverse, un lac de données est idéal pour gérer les données brutes et variées nécessaires au machine learning.

Google Cloud propose une approche de lakehouse ouverte avec son lakehouse IA natif multicloud. Cela vous permet d'exécuter des analyses et des opérations d'IA dans votre lac et votre entrepôt à l'aide de formats ouverts tels qu'Apache Iceberg, vous offrant ainsi les performances d'un entrepôt et la flexibilité d'un lac.

Pour les data scientists, un lac de données est plus qu'un simple espace de stockage : c'est un terrain de jeu expérimental. Google Cloud offre une valeur unique en intégrant le lac de données directement dans le cycle de vie "des données à l'IA" :

• Développement interactif : utilisez les notebooks BigQuery Studio pour développer des applications Apache Spark à l'aide de vos outils et langages préférés, comme Python, R ou SQL.
• Gouvernance unifiée : gérez vos données, vos modèles d'IA et vos agents grâce à Knowledge Catalog, qui fournit un contexte à vos agents à partir de vos éléments de données structurés, non structurés et SaaS.
• Context engineering : exploitez le contexte brut stocké dans votre lac de données pour améliorer la justesse des modèles d'IA générative et des agents de données autonomes.