O termo Lakehouse descreve uma arquitetura que tenta combinar a flexibilidade de um Data Lake com características de gestão e desempenho tradicionalmente associadas a Data Warehouses.
A ideia é reduzir a necessidade de manter ambientes totalmente separados para engenharia, ciência de dados e BI.
O que está sendo combinado
De forma simplificada:
- Data Lake: flexibilidade, variedade e grande volume;
- Data Warehouse: estrutura, consistência e consumo analítico;
- Lakehouse: busca unir esses benefícios em uma plataforma integrada.
Por que isso interessa
Menos cópias de dados podem significar uma arquitetura mais simples. Equipes de BI e ciência de dados também podem trabalhar sobre ativos mais próximos, reduzindo duplicação.
Mas “Lakehouse” não elimina a necessidade de modelagem.
O que continua igual
Independentemente da plataforma, a empresa ainda precisa decidir:
- quem é dono de cada dado;
- quais métricas têm definição oficial;
- como qualidade será medida;
- quem pode acessar o quê;
- como mudanças são controladas.
Tecnologia não substitui governança.
Quando considerar
Faz sentido avaliar um Lakehouse quando a empresa possui múltiplos tipos de workload — BI, engenharia, ciência de dados e IA — e quer reduzir fragmentação da plataforma.
Para ambientes menores, a simplicidade pode ser mais valiosa do que adotar a arquitetura mais moderna.
