A ascensão da IA transformou os dados em um ativo estratégico, exigindo arquiteturas de dados flexíveis, integradas e em tempo real. Sistemas e pipelines tradicionais, projetados para painéis e análises de lote, não podem lidar com as demandas em tempo real, multimodal e de alto volume da IA moderna.
Para alavancar totalmente a IA, as organizações devem se mudar para uma dinâmica Paradigma aberto de Lakehouse Isso unifica diversos dados em uma camada sempre ativa, oferecendo acesso de baixa latência, preservando o contexto semântico e apoiando o aprendizado contínuo.
De data warehouses a abrir Lakehouses: uma evolução
Por décadas, os data warehouses, embora centrais para a inteligência de negócios, foram limitados por sua rigidez e formatos proprietários, lutando com a escala e a variedade de dados modernos. Os lagos de dados ofereciam flexibilidade para dados brutos, mas não possuíam aplicação de esquema e consistência transacional.
O Lakehouse sintetiza essas abordagens, combinando a flexibilidade e a relação custo-benefício dos lagos de dados com a qualidade dos dados e o desempenho dos armazéns de dados. Essa convergência é uma necessidade estratégica para aproveitar o potencial total da IA. A Lakehouse, com sede em BigQuery, por exemplo, evoluiu para uma nuvem de dados abertos, gerenciando todos os dados, capacitando qualquer usuário e executando qualquer carga de trabalho com inteligência e interoperabilidade.
Os principais componentes de um lago aberto incluem:
- Formatos de armazenamento aberto: Na sua essência, o Lakehouse aberto aproveita os formatos de armazenamento padronizados.
- Motores interoperáveis: A capacidade de usar uma variedade de mecanismos de processamento – SQL, Spark e até bancos de dados operacionais – nos mesmos dados subjacentes sem ETL complexos é uma marca registrada da casa aberta.
- Catálogos unificados: Um catálogo único e abrangente que abrange todos os ativos de dados, independentemente de sua localização ou formato, simplifica a descoberta e a governança de dados.
Este design alimenta a IA quebrando silos, permitindo que as organizações:
- Treine modelos de IA mais ricos: O acesso a diversos conjuntos de dados, incluindo dados estruturados, não estruturados e semiestruturados, permite a criação de modelos de IA mais precisos e robustos.
- Acelere a engenharia de recursos: Acesso e processamento simplificados de dados aceleram o processo iterativo de criação e refino de recursos para os modelos de IA.
- Democratizar o desenvolvimento da IA: Ao tornar os dados mais acessíveis e compreensíveis, o Lakehouse aberto capacita uma gama mais ampla de profissionais, de cientistas de dados a analistas de negócios, para construir e implantar soluções de IA.
- Ativar IA em tempo real: A capacidade de processar dados de streaming e operacional juntamente com dados históricos facilita a análise em tempo real e a tomada de decisões orientada pela IA.
A evolução dos formatos de armazenamento aberto
A mudança para abertura de lakehouses depende Formatos de tabela aberta Assim como o Apache Iceberg, que combina a flexibilidade e o custo-efetividade dos lagos de dados com a confiabilidade e o desempenho dos data warehouses. O Iceberg oferece características cruciais, como evolução do esquema, particionamento oculto, viagens no tempo e transações ácidas.
Anteriormente, a adoção de iceberg significava de forma independente sacrificar os recursos gerenciados da qualidade corporativa. Isso forçou as organizações a escolher entre a abertura do Iceberg e o armazenamento auto-gerenciado ou optar por soluções de armazenamento menos flexíveis e totalmente gerenciadas.
Essa lacuna é o que está alimentando empresas como o Google Cloud para aprimorar fundamentalmente suas plataformas. Google Cloud’s BigLake OFERTIRA PARA FAZER APACHE ICEBERG um serviço gerenciado de grau corporativo. Ele capacita as organizações a construir com confiança formatos abertos sem comprometer o desempenho ou a capacidade de gerenciamento.
Um plano de dados, qualquer motor: desbloqueando a interoperabilidade
As arquiteturas de dados tradicionais criaram silos, exigindo que o ETL caro viu a ponte dados analíticos, não estruturados e operacionais. Os motores interoperáveis desmontam essas barreiras, alavancando os formatos de tabela aberta como o Iceberg, tornando o mecanismo de dados-agnóstico. Isso significa que os mecanismos SQL, o Apache Spark e os bancos de dados operacionais podem consultar, processar e integrar diretamente os mesmos dados, simplificar a arquitetura, reduzir a sobrecarga e acelerar o tempo de valor. Inovações como o Biglake Metastore Simplifique ainda mais o gerenciamento do Data Lake, atuando como um catálogo escalável e sem servidor, que permite que qualquer motor compatível com iceberg gerencie as tabelas centralmente e aplique o acesso consistente.
Desbloqueando a inteligência do Data: o catálogo unificado de IA
Em paisagens de dados fragmentados, um catálogo unificado é essencial para a descoberta, compreensão e governança de dados. Historicamente, metadados isolados entre os sistemas levaram a ineficiências. A casa aberta, enquanto quebra os silos de armazenamento, destacou a necessidade de uma maneira coesa de tornar os dados descobertos.
Um catálogo unificado atua como o sistema nervoso central da casa aberta, colhendo e enriquecendo ativamente metadados de todos os ativos de dados, incluindo formatos de tabela aberta, dados transacionais, fontes de streaming e até modelos de IA. Isso cria uma fonte única de verdade. Catálogos movidos a IA como Catálogo Universal Dataplex Aumente ainda mais a governança, descobrindo e curadoria de metadados autonomamente, alavancando LLMs para precisão aprimorada e promovendo um ecossistema aberto através da Federação com plataformas de terceiros.
Na era da IA, os dados são moedas e o catálogo unificado é o banco, garantindo que os dados sejam descobertos, compreendidos e transformados em inteligência acionável. O lago aberto, com seus formatos abertos, motores interoperáveis, catálogos unificados e ferramentas nativas de IA, é o plano arquitetônico definitivo para orquestração de dados inteligente, capacitando os profissionais de desbloquear o potencial total de dados para o futuro generativo.
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