Data Lakehouse: наступний крок в управлінні даними для масштабної аналітики та AI

Чому традиційні DWH більше не справляються

Сховища даних (DWH) десятиліттями були основою корпоративної аналітики: вони стабільні, передбачувані та добре підходять для звітності. Але реальність змінилася і завдання вимагають більшої гнучкості:

• дані стали різнорідними (JSON, телеметрія, відео, логи),
• бізнес вимагає предиктивної та реактивної аналітики,
• AI/ML стало частиною повсякденних завдань.

Навіть хмарні DWH (Snowflake, BigQuery) залишаються дорогими, закритими й обмеженими в масштабуванні.

Чому Lakehouse набирає популярності

Архітектура Data Lakehouse стала логічною відповіддю на виклики часу. Вона об’єднує плюси двох світів – гнучкість озера даних і керованість сховища – створюючи єдину платформу для BI, просунутої аналітики та машинного навчання. Раніше ми вже показували, як цю концепцію реалізує Qlik Open Lakehouse і які переваги це дає бізнесу (докладніше в нашій статті). Тепер же зосередимося на самій ідеї Lakehouse та її ролі в управлінні даними.

• підтримує всі типи даних,
• масштабується майже без обмежень,
• знижує витрати завдяки дешевому зберіганню та поділу обчислень.

Згідно з дослідженням Dremio, вже 65% компаній використовують Lakehouse для основної аналітики, а 42% мігрували з хмарного DWH тільки за останній рік. Це не просто тренд – це перехід до нового стандарту роботи з даними.

Що таке Data Lakehouse простими словами

Lakehouse = єдина архітектура, яка поєднує структуру і транзакційність DWH, гнучкість і масштаб Data Lake.

Ключові переваги:

• Універсальність: таблиці, події, текст, зображення – все в одному сховищі.
• Масштабованість і економія: об’єктне зберігання (S3, GCS, Azure) і оплата тільки за фактичні обчислення.
• Свобода від вендорів: відкриті формати (Iceberg, Parquet, Avro), підтримка Spark, Trino, Presto тощо.

Lakehouse vs DWH: ключові відмінності

Коли використовувати:

• DWH – для регламентованої звітності.
• Lakehouse – для AI/ML, предиктивної аналітики, гнучких сценаріїв.
• Комбінація – якщо потрібні обидва підходи.

Чому компанії переходять на Lakehouse

• Свобода від вендорів: відкриті формати замість пропрієтарних.
• Робота з будь-якими типами даних: транзакції, події, медіа, телеметрія.
• Відповідність вимогам регуляторів: контроль версій, управління доступом, підтримка GDPR та ISO.
• Істотне зниження TCO завдяки дешевому зберіганню і поділу обчислень.

Ключові бізнес-сценарії

Архітектура Lakehouse створювалася не заради заміни DWH, а заради розширення можливостей аналітики в умовах зростання обсягів, типів і швидкості даних. Ось де Lakehouse показує себе особливо ефективно:

• Прогнозування попиту – аналіз продажів і зовнішніх чинників для оптимізації запасів.
• Персоналізація пропозицій – об’єднання клієнтських і поведінкових даних для рекомендацій у реальному часі.
• Аналіз телеметрії – потокові дані від IoT-пристроїв для предиктивного обслуговування.
• Зниження витрат – зберігання в Lakehouse і запуск обчислень тільки за потреби.

Apache Iceberg: технологічний фундамент

Apache Iceberg – відкритий табличний формат, що лежить в основі сучасних Lakehouse. Він забезпечує масштабованість до петабайтів, ACID-транзакції, контроль версій і еволюцію схем без простоїв. Iceberg підтримується більшістю аналітичних платформ (Spark, Trino, Flink, Snowflake, BigQuery тощо), що дає бізнесу гнучкість і незалежність від вендорів.

Data Lakehouse – це еволюція DWH, а не заміна. Ця архітектура дає змогу: зберігати всі типи даних у єдиному просторі, підтримувати BI, AI та просунуту аналітику та знизити сукупну вартість володіння завдяки поділу зберігання й обчислень.

У RBC Group проєкти проходять поетапно, без ризиків і зі швидким ефектом – від пілота до масштабної архітектури.