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データ・レイクハウスを確立するには、アーキテクチャ/インフラストラクチャ、データ移行、ETL とパイプライン、分析、データ サイエンス/機械学習(ML)など、いくつかの手順に従う必要があります。導入アーキテクチャを確立し、セキュリティとガバナンスのフレームワークを実装する必要があります。データ構造とレイアウトをマッピングし、1 回限りの読み込みを完了してから、増分読み込みアプローチを実行する必要があります。データ変換とパイプライン コード、オーケストレーション、ジョブを移行し、プロセスを高速化するために自動化ツールを使用する必要があります。レポートと分析は、ビジネス分析と結果のために再ポイントされる必要があり、レポート セマンティック レイヤーとオンライン分析処理(OLAP)キューブも、Open Database Connectivity(ODBC)および Java Database Connectivity(JDBC)を介してレイクハウスに再ポイントされる必要があります。ML ツールへの接続を確立し、データ サイエンス チームをオンボーディングする必要があります。データ ガバナンスもデータ・レイクハウス実装の重要な側面であり、組織がその価値を最大化できるように、信頼できるデータ資産の収集、統合、編成、永続化が含まれます。統合されたカタログには、すべてのデータと分析成果物、および各データ オブジェクトに関連付けられたメタデータが集中的かつ一貫して保存されます。データ・レイクハウスが適切に管理および統治されていない場合、データ・レイクハウスは湖というより沼地になり、データの品質、一貫性、信頼性、アクセシビリティの問題を引き起こす可能性があります。したがって、エンドユーザーがデータ・レイクハウスに保存されているデータを見つけて理解できるように、データ・カタログを構築する必要があります。AWS のレイク ハウス アプローチにより、組織は急激に増加するデータ量から洞察を得ることができます。これは、スケーラブルなデータ レイク、専用のデータ サービス、シームレスなデータ移動、統一されたガバナンス、パフォーマンスとコスト効率の高いデータ ストレージで構成されています。データ・レイクハウスは、データ レイクとデータ・ウェアハウスの要素を組み合わせ、データ レイクの柔軟なデータ ストレージ、スケーラビリティ、低コストと、データ・ウェアハウスのクエリ機能およびより厳密なデータ管理構造を融合します。
To establish a data lakehouse, there are several steps to follow, including architecture/infrastructure, data migration, ETL and pipelines, analytics, and data science/machine learning(ML). The deployment architecture should be established, and a security and governance framework should be implemented. Data structures and layout should be mapped, and a one-time load should be completed, followed by an incremental load approach. Data transformation and pipeline code, orchestration, and jobs should be migrated, and automation tools should be used to speed up the process. Reports and analytics should be repointed for business analytics and outcomes, and reporting semantic layers and online analytics processing(OLAP)cubes should also be repointed to the lakehouse via Open Database Connectivity(ODBC)and Java Database Connectivity(JDBC). Connectivity to ML tools should be established, and data science teams should be onboarded. Data governance is also an essential aspect of data lakehouse implementation, and it involves the collection, integration, organization, and persistence of trusted data assets to help organizations maximize their value. A unified catalog centrally and consistently stores all data and analytical artifacts, as well as the metadata associated with each data object. If a data lakehouse isn't well managed and governed, it can become more of a swamp than a lake, causing problems with data quality, consistency, reliability, and accessibility. Therefore, a data catalog should be built to help end-users locate and understand the data stored in a data lakehouse. The Lake House approach on AWS enables organizations to get insights from exponentially growing data volumes, and it consists of scalable data lakes, purpose-built data services, seamless data movement, unified governance, and performant and cost-effective data storage. The data lakehouse combines elements of data lakes and data warehouses, merging the flexible data storage, scalability, and lower cost of a data lake with the querying capabilities and more rigorous data management structure of a data warehouse.