BigLake

Para crear un almacén de datos lakehouse con BigLake, empieza por almacenar tus datos en Cloud Storage. Después, define estos datos con tablas de BigLake para Apache Iceberg. El metaalmacen de BigLake sirve como catálogo centralizado y sin servidor para estas tablas de iceberg, por lo que no es necesario gestionar una infraestructura compleja. Esta configuración permite que cualquier motor compatible con Iceberg pueda acceder y gestionar tus datos de forma coherente, lo que facilita la creación de un entorno de lakehouse unificado, abierto y escalable.

⁠Puedes usar Apache Iceberg para evolucionar conjuntos de datos de data lake, como transacciones o feeds de mercado. BigLake permite a BigQuery consultar tablas de Iceberg junto con el almacenamiento nativo sin mover los datos. Puedes ingerir flujos en tiempo real en BigQuery y combinarlos con datos históricos de Iceberg a través de BigLake para obtener un análisis completo e inmediato. BigQuery ML genera información valiosa en tiempo real, como la volatilidad del mercado y la detección de fraudes, así como modelos predictivos, como el riesgo crediticio y el comportamiento de los clientes.

BigLake proporciona un acceso seguro y coherente a una única copia de los datos en Cloud Storage. Dataplex Universal Catalog cataloga automáticamente esos datos para que todos los usuarios y motores de datos puedan acceder a ellos. De esta forma, se garantiza la coherencia de las definiciones de datos, la facilidad de descubrimiento y la gobernanza unificada, lo que elimina los silos y fomenta la colaboración en una única fuente de información veraz.