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Quelles sont les différences entre Data Lakehouse vs Data Warehouse vs Data Lake
gpt
Un Data Lake est un dépôt centralisé de données brutes, stockées sous forme de fichiers ou d'objets, sans transformation ni hiérarchisation, afin de permettre une analyse à grande échelle des données pour répondre à des questions complexes. Un Data Warehouse, quant à lui, est une base de données spécialisée conçue pour stocker un grand volume de données organisées, hiérarchisées et catégorisées, afin de faciliter leur traitement par les outils d'analyse. Enfin, un Data Lakehouse est une évolution du Data Lake, qui combine les avantages du Data Lake et du Data Warehouse en offrant une solution de stockage flexible et évolutive capable de traiter de grandes quantités de données brutes, mais également capable de prendre en charge des requêtes SQL et des analyses en temps réel, avec une couche supplémentaire de structure pour fournir une vue hiérarchisée des données. En résumé, la principale différence entre ces trois technologies réside dans leur approche de stockage et de traitement des données, et dans leur capacité à gérer des volumes différents.