總覽
什麼是 Analytics Lakehouse？
Analytics Lakehouse 將資料湖泊和資料倉儲的主要功能整合為單一平台，用於儲存、處理和分析結構化和非結構化資料。
Analytics Lakehouse 架構能執行哪些工作？
透過控管及統合不同團隊間的存取權，無論資料所在的雲端或資料儲存庫為何，機構都能使用 Analytics Lakehouse 來即時擷取資料，並以匯總方式取得更多深入分析和人工智慧 (AI)。
對資料分析師、資料工程師和數據資料學家來說，Analytics Lakehouse 可以帶來什麼好處？
Analytics Lakehouse 為資料分析師 (SQL)、資料工程師 (Spark/Beam) 和數據資料學家 (機器學習) 提供普及化的環境，並內建全代管的應用程式堆疊，因此不必移動資料。
Analytics Lakehouse 是否支援整合式開放原始碼工具？
是，Analytics Lakehouse 支援無伺服器解決方案和整合式開放原始碼工具，讓資料專業人員能靈活選擇工具，即時或批次分析及處理資料。
Analytics Lakehouse 如何支援機器學習工作負載？
Analytics Lakehouse 設有資料庫內機器學習技術，並採用推論引擎，可在資料位置執行機器學習模型，並整合機器學習運作管道，在不移動資料的情況下，將機器學習工作負載推送至實際工作環境
Analytics Lakehouse 提供哪些資料管理功能？
集中化分類與精細的資料管理與控管安全機制，可讓機構統合資料儲存庫和相關中繼資料，簡化權限與探索作業
解決方案詳細資料
Analytics Lakehouse
Analytics Lakehouse 將資料湖泊和資料倉儲的功能整合至同一個平台，可以儲存、處理及分析結構化和非結構化資料。
解決方案架構
- 資料來到 Google Cloud Storage 值區
- 在 Dataplex 中建立資料湖泊。在資料湖泊內，值區中的資料會按照實體或資料表分門別類
- 資料湖泊中的資料表會以 BigLake 資料表的形式，立即顯示在 BigQuery 中
- 可以使用 Spark 或 BigQuery，並搭配 Apache Iceberg 等開放檔案格式來轉換資料
- 可以使用政策標記和資料列存取政策來保護資料
- 可以對資料表套用機器學習功能
- 透過資料建立資訊主頁，執行更多數據分析作業
需求
- 有效的 Google Cloud 帳戶
- 專案的管理員權限
