🏠 Lakehouse: a união do data lake e do data warehouse

A arquitetura de dados passou por três eras:

1️⃣ Data Warehouse — estrutura rígida, transações ACID, análise poderosa. Mas caro e apenas dados estruturados.

2️⃣ Data Lake — armazenamento barato de qualquer dado em armazenamento de objetos. Mas sem transações e controle de qualidade, o lago rapidamente se transforma em um "pântano".

3️⃣ Data Lakehouse — o melhor dos dois mundos. Uma plataforma unificada que combina a flexibilidade do lago e a confiabilidade do armazém.

🌐 O que o Lakehouse oferece?
• Armazenamento barato (S3, ADLS, GCS)
• Transações ACID sobre arquivos (Parquet/ORC)
• Evolução flexível de esquema (Schema Evolution)
• Suporte a BI, ML/AI e streaming em uma única cópia dos dados

🌐 Plataformas-chave
• Databricks + Delta Lake — desempenho máximo (Photon), MLflow e Unity Catalog integrados
• Snowflake — líder em BI, suporte nativo ao Apache Iceberg
• Apache Iceberg — formato aberto, licença livre, padrão da indústria para acesso multi-motor

🌐 Arquitetura Medallion (Bronze → Silver → Gold)

🥉 Bronze — dados brutos "como estão", append-only, histórico completo para auditoria e reprocessamento.

🥈 Silver — limpeza, deduplicação, normalização. Dados validados e prontos para análise.

🥇 Gold — agregados de negócios, KPIs, dashboards. Tabelas prontas para analistas e stakeholders.

🌐 3 passos para implementar Lakehouse

1. Escolha um formato aberto (Iceberg/Delta) e armazenamento em nuvem — esta é a base que protege contra vendor lock-in.
2. Organize os dados em camadas Medallion — Bronze para ingestão, Silver para limpeza, Gold para métricas de negócio.
3. Conecte um catálogo unificado e governança — controle de acesso, rastreamento de linhagem de dados e gestão de qualidade de dados desde o primeiro dia

🌐 Exemplos de aplicação de Lakehouse em empresas russas:
1. Magnit
2. "AB Tech" para um grupo de construção não nomeado

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