Embora os data lakes e data warehouses sejam tradicionalmente vistos como complementares, o Google Cloud está diminuindo essa lacuna com a arquitetura Open Lakehouse. 

Um data warehouse tradicional é otimizado para relatórios de negócios repetíveis e análise SQL estruturada . Por outro lado, um data lake é excelente para lidar com os dados brutos e diversos necessários para o machine learning.

O Google Cloud permite uma abordagem de "lakehouse aberto" com o Lakehouse nativo de IA e multicloud. Isso permite executar análises e IA no lake e no warehouse usando formatos abertos como o Apache Iceberg, oferecendo o desempenho de um warehouse com a flexibilidade de um lake.

Para os cientistas de dados, um data lake é mais do que apenas armazenamento: é um campo de testes experimental. O Google Cloud oferece um valor único ao integrar o data lake diretamente ao ciclo de vida de dados para IA:

• Desenvolvimento interativo: use os notebooks do BigQuery Studio para desenvolver aplicativos Apache Spark usando suas ferramentas e linguagens favoritas, como Python, R ou SQL.
• Governança unificada: governe seus dados, modelos de IA e agentes com o Knowledge Catalog, fornecendo contexto aos seus agentes a partir dos seus recursos de dados estruturados, não estruturados e SaaS.
• Engenharia de contexto: aproveite o contexto bruto armazenado no seu data lake para melhorar a precisão dos modelos de IA generativa e dos agentes de dados autônomos