Разгадка ArenaDay-задачки - Часть 1

Для начала давайте вспомним суть задачки. Полный текст тут

Что предлагалось сделать, чтобы решить эту задачку:

1. Предложить следующий шаг на шкале Время.
2. Исходя из преимуществ Data LakeHouse, подумать с какими ограничениями мы столкнемся, выбрать технологии закрывающие проблему. 
3. Прикинуть, а что же нам можно/потребуется теперь разделять, чтобы властвовать над нашими данными и удержать общий контроль? (но это не обязательно - не нужно придумывать проблемы там, где их нет).  

1. Решено! особенно заморачиваться не пришлось - из всех окон кричат только про генеративный искусственный интеллект, так что очевидно, что следующая отсечка на шкале Время - это GenAI.

Очертим преимущества технологии LakeHouse:

- Масштабируемость: возможность легко добавлять новые данные и обрабатывать большие объёмы информации.

- Гибкость: поддержка различных типов данных, включая структурированные, полуструктурированные и неструктурированные.

- Экономическая эффективность: низкая стоимость хранения и обработки данных.

- Высокая производительность: быстрые запросы и обработка данных благодаря использованию технологий больших данных, таких как Hadoop, Spark и базы данных NoSQL.

- ACID-транзакции: обеспечение атомарности, согласованности, изолированности и долговечности модификаций данных.

- Файловое кэширование: оптимизация доступа к часто используемым данным.

- Слой метаданных: реализация предопределённых схем для управления данными и контроля доступа.

- Слой API: предоставление доступа к данным для инженеров данных, специалистов по исследованию данных и аналитиков.

- Слой потребления: размещение инструментов и приложений, таких как Power BI и Tableau, для анализа и обработки данных.

А теперь недостатки технологии. Таких пока выявлено немного:

- Отсутствие стандартизации и обучения. В настоящее время не существует единого стандарта для технологии LakeHouse, что затрудняет её внедрение и использование в различных организациях.

- Сложности в управлении данными (Data Governance). Из-за большого объёма данных и их разнообразия могут возникнуть сложности в управлении и структурировании информации.

- Безопасность и конфиденциальность. Обеспечение безопасности данных в озере данных может быть сложным процессом, требующим дополнительных мер безопасности и ресурсов.

- Проблемы с производительностью.  По мере роста объема данных могут возникать проблемы с производительностью. Необходим постоянный мониторинг и оптимизация для поддержания оптимального уровня производительности.

- Потенциал для изоляции данных. В стремлении создать единую платформу данных существует риск непреднамеренного создания изолированных данных внутри хранилища. Это может помешать обмену информацией и сотрудничеству между различными подразделениями организации.

Какие из новых технологий смогут закрыть обозначенные проблемы? - есть на примете пара-тройка вариантов, хочу почитать про них ещё немного прежде чем пиарить )).

Будет Часть 2, в ней попробую ответить также на 3-й вопрос: что будет в тренде через пару-тройку лет? 

А пока картинка получается вот такая:

Пишите в комментах, пишите в личку, возможно, кто-то уже знает будущее и даст нам ответ на наш животрепещущий вопрос ))