데이터 레이크와 데이터 웨어하우스는 일반적으로 상호 보완적인 것으로 여겨졌지만, Google Cloud는 개방형 레이크하우스 아키텍처를 통해 이러한 격차를 해소하고 있습니다. 

기존 데이터 웨어하우스는 반복 가능한 비즈니스 보고 및 정형 SQL 분석에 최적화되어 있습니다. 반면 데이터 레이크는 머신러닝에 필요한 다양한 원시 데이터를 처리하는 데 탁월합니다.

Google Cloud는 AI 기반 교차 클라우드 레이크하우스를 통해 '개방형 레이크하우스' 접근 방식을 지원합니다. 따라서 Apache Iceberg와 같은 개방형 형식을 사용하여 레이크와 웨어하우스 모두에서 분석 및 AI를 실행할 수 있으므로 레이크의 유연성과 웨어하우스의 성능을 모두 누릴 수 있습니다.

데이터 과학자에게 데이터 레이크는 단순한 스토리지가 아니라 실험용 플레이그라운드입니다. Google Cloud는 데이터 레이크를 데이터-AI 수명 주기에 직접 통합하여 고유한 가치를 제공합니다.

• 대화형 개발: BigQuery Studio 노트북을 사용하여 즐겨 사용하는 도구와 Python, R, SQL과 같은 언어로 Apache Spark 애플리케이션을 개발하세요.
• 통합 거버넌스: Knowledge Catalog를 통해 데이터, AI 모델, 에이전트를 관리하여 정형, 비정형, SaaS 데이터 애셋에서 에이전트에 컨텍스트를 제공하세요.
• 컨텍스트 엔지니어링: 데이터 레이크에 저장된 원시 컨텍스트를 활용하여 생성형 AI 모델과 자율 데이터 에이전트의 정확성을 개선하세요.