Building an Interoperable Data Lakehouse: Data Strategy for AI Leaders

核心观点

• 数据架构困境：企业面临数据孤岛、碎片化和重复管道等问题，导致数据难以管理和利用，阻碍了人工智能的发展。
• 可互操作湖屋：提出了一种新的数据架构——可互操作湖屋，它结合了数据湖的灵活性和数据仓库的治理能力，并通过开放表格格式（如 Apache Iceberg）实现跨引擎互操作性。
• 三大支柱：可互操作湖屋的三大支柱是双向互操作性、规模化简化和针对人工智能的通用治理，这些支柱共同为企业提供了一个开放、灵活、可扩展且易于管理的数据平台。
• Snowflake 的解决方案：Snowflake 提供了一系列工具和服务，如 Snowflake Horizon 目录、Cortex 代码命令行界面、动态表格和零拷贝数据集成，帮助企业构建和运营可互操作湖屋。
• 商业案例：多个企业案例展示了可互操作湖屋带来的效益，包括高盛、Affirm 和 Indeed，它们通过采用 Snowflake 和 Apache Iceberg 实现了更快的洞察力、更强的控制力、更低的成本和更高的效率。

关键数据

• 高盛将数据处理周期从 15 天缩短至 1 天。
• Affirm 通过高性能变更数据捕获管道，将月度服务成本降低了 6 倍。
• Indeed 使用 Snowflake 查询 Iceberg 表比以前的方法节省了 43-74% 的费用。

研究结论

• 可互操作湖屋是企业实现人工智能战略的关键基础设施。
• Snowflake 提供了构建和运营可互操作湖屋的全面解决方案。
• 采用可互操作湖屋的企业可以获得显著的业务价值，包括更快的洞察力、更强的控制力、更低的成本和更高的效率。