Data Lakehouse: следующий шаг в управлении данными для масштабной аналитики и AI

Почему традиционные DWH больше не справляются

Хранилища данных (DWH) десятилетиями были основой корпоративной аналитики: они стабильны, предсказуемы и хорошо подходят для отчётности.
Но реальность изменилась и задачи требуют большей гибкости:

• данные стали разнородными (JSON, телеметрия, видео, логи),
• бизнес требует предиктивной и реактивной аналитики,
• AI/ML стало частью повседневных задач.

Даже облачные DWH (Snowflake, BigQuery) остаются дорогими, закрытыми и ограниченными в масштабировании.

Почему Lakehouse набирает популярность

Архитектура Data Lakehouse стала логичным ответом на вызовы времени. Она объединяет плюсы двух миров — гибкость озера данных и управляемость хранилища — создавая единую платформу для BI, продвинутой аналитики и машинного обучения. Ранее мы уже показывали, как эту концепцию реализует Qlik Open Lakehouse и какие преимущества это даёт бизнесу (подробнее в нашей статье). Теперь же сосредоточимся на самой идее Lakehouse и её роли в управлении данными.

• поддерживает все типы данных,
• масштабируется почти без ограничений,
• снижает издержки за счёт дешёвого хранения и разделения вычислений.

Согласно исследованию Dremio, уже 65% компаний используют Lakehouse для основной аналитики, а 42% мигрировали с облачного DWH только за последний год. Это не просто тренд — это переход к новому стандарту работы с данными.

Что такое Data Lakehouse простыми словами

Lakehouse = единая архитектура, которая сочетает структуру и транзакционность DWH, гибкость и масштаб Data Lake.

Ключевые преимущества:

• Универсальность: таблицы, события, текст, изображения — всё в одном хранилище.
• Масштабируемость и экономия: объектное хранение (S3, GCS, Azure) и оплата только за фактические вычисления.
• Свобода от вендоров: открытые форматы (Iceberg, Parquet, Avro), поддержка Spark, Trino, Presto и др.

Lakehouse vs DWH: ключевые различия

Когда использовать:

• DWH — для регламентированной отчётности.
• Lakehouse — для AI/ML, предиктивной аналитики, гибких сценариев.
• Комбинация — если нужны оба подхода.

Почему компании переходят на Lakehouse

• Свобода от вендоров: открытые форматы вместо проприетарных.
• Работа с любыми типами данных: транзакции, события, медиа, телеметрия.
• Соответствие требованиям регуляторов: контроль версий, управление доступами, поддержка GDPR и ISO.
• Существенное снижение TCO за счёт дешёвого хранения и разделения вычислений.

Ключевые бизнес-сценарии

Архитектура Lakehouse создавалась не ради замены DWH, а ради расширения возможностей аналитики в условиях роста объёмов, типов и скорости данных. Вот где Lakehouse показывает себя особенно эффективно:

• Прогнозирование спроса — анализ продаж и внешних факторов для оптимизации запасов.
• Персонализация предложений — объединение клиентских и поведенческих данных для рекомендаций в реальном времени.
• Анализ телеметрии — потоковые данные от IoT-устройств для предиктивного обслуживания.
• Снижение затрат — хранение в Lakehouse и запуск вычислений только по мере необходимости.

Apache Iceberg: технологический фундамент

Apache Iceberg — открытый табличный формат, лежащий в основе современных Lakehouse. Он обеспечивает масштабируемость до петабайтов, ACID-транзакции, контроль версий и эволюцию схем без простоев. Iceberg поддерживается большинством аналитических платформ (Spark, Trino, Flink, Snowflake, BigQuery и др.), что даёт бизнесу гибкость и независимость от вендоров.

Data Lakehouse — это эволюция DWH, а не замена. Эта архитектура позволяет: хранить все типы данных в едином пространстве, поддерживать BI, AI и продвинутую аналитику и снизить совокупную стоимость владения за счёт разделения хранения и вычислений.

В RBC Group проекты проходят поэтапно, без рисков и с быстрым эффектом — от пилота до масштабной архитектуры.