I data lake e i data lakehouse forniscono un repository centralizzato per la gestione di grandi volumi di dati. Servono come base per la raccolta e l'analisi di dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati nel loro formato nativo, per lo storage a lungo termine e per la creazione di insight e previsioni. A differenza dei data warehouse tradizionali, possono elaborare video, audio, log, testi, social media, dati di sensori e documenti per alimentare app, analytics e AI. Inoltre, possono essere sviluppati come parte integrante di un'architettura Data Fabric per fornire i dati giusti, al momento giusto, indipendentemente da dove risiedono.
I data lake basati su Hadoop sono stati un tentativo di affrontare questi nuovi workload, ma richiedevano skill difficili da trovare per sviluppare applicazioni e gestire le piattaforme. I data lake vengono ampiamente integrati da un nuovo approccio architettonico detto data lakehouse.
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