Sebbene i data lake e i data warehouse siano stati tradizionalmente considerati complementari, Google Cloud sta colmando questa lacuna con l'architettura Open Lakehouse. 

Un data warehouse tradizionale è ottimizzato per la creazione di report aziendali ripetibili e per l'analisi SQL strutturata . Al contrario, un data lake eccelle nella gestione dei dati non elaborati e diversificati necessari per il machine learning.

Google Cloud consente un approccio "open lakehouse" con la sua Lakehouse cross-cloud nativa per l'AI. Ciò consente di eseguire analisi e AI sia sul lake che sul warehouse utilizzando formati aperti come Apache Iceberg, fornendo le prestazioni di un warehouse con la flessibilità di un lake.

Per i data scientist, un data lake è molto più di un semplice spazio di archiviazione: è un campo di gioco sperimentale. Google Cloud offre un valore unico integrando il data lake direttamente nel ciclo di vita dai dati all'AI:

• Sviluppo interattivo: utilizza i blocchi note di BigQuery Studio per sviluppare applicazioni Apache Spark utilizzando i tuoi strumenti e linguaggi preferiti come Python, R o SQL.
• Governance unificata: governa i tuoi dati, i modelli di AI e gli agenti tramite Knowledge Catalog, fornendo contesto ai tuoi agenti dai tuoi asset di dati strutturati, non strutturati e SaaS.
• Progettazione del contesto: sfrutta il contesto non elaborato archiviato nel tuo data lake per migliorare l'accuratezza dei modelli di AI generativa e degli agenti di dati autonomi