🏠 Lakehouse : l'union du lac de données et de l'entrepôt

L'architecture des données a traversé trois époques :

1️⃣ Data Warehouse — structure rigide, transactions ACID, analytique puissante. Mais coûteux et uniquement données structurées.

2️⃣ Data Lake — stockage bon marché de toutes les données sur un stockage objet. Mais sans transactions ni contrôle qualité, le lac se transforme rapidement en « marécage ».

3️⃣ Data Lakehouse — le meilleur des deux mondes. Une plateforme unique qui combine la flexibilité du lac et la fiabilité de l'entrepôt.

🌐 Qu'apporte Lakehouse ?
• Stockage bon marché (S3, ADLS, GCS)
• Transactions ACID sur fichiers (Parquet/ORC)
• Évolution flexible du schéma (Schema Evolution)
• Support BI, ML/AI et streaming sur une seule copie des données

🌐 Plateformes clés
• Databricks + Delta Lake — performances maximales (Photon), MLflow et Unity Catalog intégrés
• Snowflake — leader en BI, support natif d'Apache Iceberg
• Apache Iceberg — format ouvert, licence libre, standard industriel pour l'accès multi-moteurs

🌐 Architecture Medallion (Bronze → Silver → Gold)

🥉 Bronze — données brutes « telles quelles », append-only, historique complet pour audit et retraitement.

🥈 Silver — nettoyage, déduplication, normalisation. Données validées et prêtes pour l'analyse.

🥇 Gold — agrégats métier, KPI, tableaux de bord. Tables prêtes pour les analystes et les parties prenantes.

🌐 3 étapes pour adopter Lakehouse

1. Choisissez un format ouvert (Iceberg/Delta) et un stockage cloud — c'est la base qui protège du vendor lock-in.
2. Organisez les données en couches Medallion — Bronze pour l'ingestion, Silver pour le nettoyage, Gold pour les métriques métier.
3. Connectez un catalogue unifié et une gouvernance — contrôle d'accès, traçabilité des données et gestion de la qualité des données dès le premier jour

🌐 Exemples d'application de Lakehouse dans des entreprises russes :
1. Magnit
2. "AB Tech" pour un holding de construction non nommé

#DataArchitecture #Lakehouse #DataEngineering #Analytics