🏗️Exemple concret
Avant le lakehouse, une entreprise maintenait un Data Lake S3 (données brutes, ingestion facile) + Redshift (data warehouse pour les requêtes rapides). Synchronisation complexe, données dupliquées, coûts doublés. Après migration vers un lakehouse Delta Lake sur Databricks : une seule copie des données, les ingestions et les requêtes analytiques cohabitent, les UPDATES (correction de données historiques) sont possibles. Coût divisé par 2, latence de fraîcheur réduite de 4h à 15min.
🎯Quand l'utiliser ?
✓Remplacement d'une architecture Data Lake + Data Warehouse séparée
✓Besoin de combiner données structurées et non structurées
✓Cas d'usage ML et BI sur les mêmes données
✓Volume important où le Data Warehouse classique devient trop cher
✅ Avantages
+Économique (stockage objet) avec des performances warehouse
+ACID transactions sur le Data Lake
+Une seule copie des données pour tous les use cases
⚠️ Limites
−Complexité de mise en place vs un data warehouse managé
−L'optimisation des performances nécessite une expertise (Z-Ordering, compaction)
−Moins mature que les data warehouses traditionnels sur certains aspects SQL
🛠️ Outils principaux
Delta Lake (Databricks)
Apache Iceberg
Apache Hudi
Databricks
Snowflake (supporte Iceberg)
LakehouseDelta LakeIcebergArchitectureS3