データレイクとデータ ウェアハウスは従来、互いに補完し合うものと見なされてきましたが、Google Cloud はオープン レイクハウス アーキテクチャでこのギャップを埋めています。

従来のデータ ウェアハウスは、繰り返し行われるビジネス レポートと構造化された SQL 分析に最適化されています。一方、データレイクは、ML に必要な多様な未加工データの処理に優れています。

Google Cloud は、AI ネイティブでクロスクラウドのレイクハウスにより、「オープン レイクハウス」のアプローチを実現します。これにより、Apache Iceberg などのオープン フォーマットを使用してレイクとウェアハウスの両方で分析と AI を実行できるようになり、ウェアハウスのパフォーマンスとレイクの柔軟性を両立できます。

データ サイエンティストにとって、データレイクは単なるストレージではなく、実験の場です。Google Cloud は、データレイクをデータから AI へのライフサイクルに直接統合することで、独自の価値を提供します。

• インタラクティブな開発: BigQuery Studio ノートブックを使用して、Python、R、SQL などのお気に入りのツールや言語で Apache Spark アプリケーションを開発できます。
• 統合ガバナンス: Knowledge Catalog を使用してデータ、AI モデル、エージェントを管理し、構造化データ、非構造化データ、SaaS データアセットからエージェントにコンテキストを提供します。
• コンテキスト エンジニアリング: データレイクに保存された未加工のコンテキストを活用して、生成 AI モデルと自律型データエージェントの精度を向上させます