🏗️Exemple concret
Architecture Databricks Lakehouse : données brutes dans S3/ADLS (Bronze), transformées avec Delta Lake (Silver), agrégées pour le reporting (Gold). Le même dataset sert à la fois pour Tableau (SQL analytique), les modèles ML (Spark) et les rapports réglementaires (requêtes complexes). Avant : 3 systèmes séparés, 3 équipes distinctes.
∑ Concept clé
Lakehouse = Cloud Object Storage + Format de Table Ouvert (Delta/Iceberg) + Couche de Métadonnées + Moteur de Requêtes (Spark/Trino) + Gouvernance (Unity Catalog)
🎯Quand l'utiliser ?
✓Remplacer une architecture Data Lake + Data Warehouse séparés
✓Unifier les workloads BI et ML sur la même plateforme
✓Réduire les coûts de copie de données entre systèmes
✅ Avantages
+Une seule copie des données (pas de duplication Lake → Warehouse)
+Format ouvert : pas de vendor lock-in complet
+Supporte BI, ML et streaming sur la même plateforme
⚠️ Limites
−Performance SQL parfois inférieure aux DW spécialisés pour des workloads purement BI
−Complexité opérationnelle des formats de table (compaction, vacuuming)
−Maturité encore inférieure aux DW établis (Snowflake, Redshift)
🛠️ Outils principaux
Databricks (Delta Lake)
Apache Iceberg + Trino/Spark
Microsoft Fabric
AWS Lake Formation + S3 Tables
Data EngineeringArchitectureDelta LakeLakehouseBig Data