🏠 Lakehouse: veri gölü ve deponun birleşimi

Veri mimarisi üç dönemden geçti:

1️⃣ Data Warehouse — katı yapı, ACID işlemleri, güçlü analitik. Ancak pahalı ve yalnızca yapılandırılmış veriler.

2️⃣ Data Lake — nesne depolamada her tür veri için ucuz depolama. Ancak işlemler ve kalite kontrolü olmadan göl hızla "bataklığa" dönüşür.

3️⃣ Data Lakehouse — her iki dünyanın en iyisi. Gölün esnekliği ile deponun güvenilirliğini birleştiren tek platform.

🌐 Lakehouse ne sağlar?
• Ucuz depolama (S3, ADLS, GCS)
• Dosyalar üzerinde (Parquet/ORC) ACID işlemleri
• Esnek şema evrimi (Schema Evolution)
• Tek veri kopyası üzerinde BI, ML/AI ve akış desteği

🌐 Anahtar platformlar
• Databricks + Delta Lake — maksimum performans (Photon), yerleşik MLflow ve Unity Catalog
• Snowflake — BI'da lider, yerel Apache Iceberg desteği
• Apache Iceberg — açık format, özgür lisans, çoklu motor erişimi için endüstri standardı

🌐 Medallion Mimarisi (Bronze → Silver → Gold)

🥉 Bronze — ham veriler "olduğu gibi", yalnızca ekleme, denetim ve yeniden işleme için tam geçmiş.

🥈 Silver — temizleme, yineleme giderme, normalleştirme. Veriler doğrulanmış ve analiz için uygun.

🥇 Gold — iş toplamaları, KPI'lar, panolar. Analistler ve paydaşlar için hazır tablolar.

🌐 Lakehouse uygulamak için 3 adım

1. Açık format (Iceberg/Delta) ve bulut depolama seçin — bu, satıcı bağımlılığına karşı koruyan temeldir.
2. Verileri Medallion katmanlarına göre düzenleyin — Bronze alım için, Silver temizlik için, Gold iş metrikleri için.
3. Tek bir katalog ve yönetişim bağlayın — ilk günden itibaren erişim kontrolü, veri soyunu izleme ve veri kalitesi yönetimi

🌐 Rus şirketlerinde Lakehouse kullanım örnekleri:
1. Magnit
2. İsimsiz bir inşaat holdingi için "AB Tech"

#DataArchitecture #Lakehouse #DataEngineering #Analytics