Paradigma Lakehouse

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2. Desafíos del Data Lakehouse

b. Gobierno integral de datos requerido

- A medida que el Data Lakehouse crece en alcance y complejidad, la falta de un marco de gobierno integral puede convertirlo en un pantano de datos

- El mayor desafío de un Data Lake era convertirse en un "pantano de datos"

- Los desafíos del paradigma del Data Lake no desaparecen mágicamente con el Data Lakehouse

a. Complejidad arquitectónica

- Es importante equilibrar la complejidad arquitectónica con los beneficios empresariales potenciales

- Múltiples componentes necesarios para la implementación del patrón

- La combinación del EDW y el paradigma del Data Lake conlleva complejidad arquitectónica

c. Equilibrio entre flexibilidad y disciplina

- Los administradores del Data Lakehouse juegan un papel esencial en asegurar este equilibrio

- Lograr este objetivo es un acto de equilibrio cuidadoso que define claramente los límites de la flexibilidad y la rigidez de la disciplina

- La filosofía subyacente es tener disciplina en el núcleo y flexibilidad en los bordes

- El paradigma del Data Lakehouse busca ser flexible y adaptarse a los cambiantes requisitos empresariales con agilidad

1. Paradigma de Data Lakehouse