Data lakes e data lakehouses fornecem um repositório centralizado para gerenciar grandes volumes de dados. Eles servem como base para coletar e analisar dados estruturados, semiestruturados e não estruturados em seu formato nativo, para armazenamento de longo prazo e para gerar insights e previsões. Ao contrário dos data warehouses tradicionais, eles podem processar vídeo, áudio, logs, textos, mídias sociais, dados de sensores e documentos para potencializar aplicativos, análise de dados e IA. Eles também podem ser construídos como parte de uma arquitetura de malha de dados para fornecer os dados certos, no momento certo, independentemente de onde residam.
Data lakes baseados em Hadoop foram uma tentativa de lidar com essas novas cargas de trabalho, mas precisavam de skills difíceis de encontrar para o desenvolvimento de aplicações e gerenciamento das plataformas. Os data lakes estão sendo amplamente suplantados por uma nova abordagem arquitetônica, chamada data lakehouse.
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