Snowflake, BigQuery, Databricks. Dove avvengono le analisi strutturate — e dove il Lakehouse unisce i due mondi.
Categoria · Dati & Analytics
Warehouse, lake, lakehouse.
Un data warehouse è un database centrale per analisi strutturate — ottimizzato per query rapide e ripetibili. Snowflake e BigQuery ne sono i rappresentanti tipici. Un data lake, al contrario, conserva tutto in forma grezza, anche i dati non strutturati, senza schema fisso.
Il lakehouse, reso noto da Databricks, unisce i due mondi: archiviazione grezza economica come nel lake, più struttura tabellare e transazioni come nel warehouse.
Dove si colloca per noi.
Impostiamo il warehouse come fonte centrale di verità per reporting e analytics: un luogo in cui i numeri sono coerenti, invece di cinque versioni Excel con cinque verità. BigQuery quando si è già in ambito Google; Snowflake quando conta il multi-cloud; Databricks quando entrano in gioco ML e data engineering.
Quando è sovradimensionato.
Un warehouse ripaga a partire da una certa quantità di dati e varietà di sorgenti. Con tre tabelle e 50.000 righe, un database Postgres è più rapido, più economico e più onesto. La complessità del lakehouse vale la pena solo quando dati non strutturati e analytics devono davvero vivere nello stesso sistema.