Open Lakehouse: как компании ломают барьеры старой аналитики

В 2025 году успех бизнеса определяет скорость превращения данных в решения, однако старые аналитические архитектуры с этим не справляются, а 80% ИИ-инициатив тормозит именно неготовность данных. На смену приходит подход Open Lakehouse — единое хранилище в открытых форматах (вроде Apache Iceberg), которое отделено от вычислительных инструментов. Это снимает зависимость от вендора и жесткую связку «хранилище = инструмент», позволяя подключать любой движок без миграции данных.

Традиционные монолитные системы, где данные и вычисления неразрывны, ломаются под нагрузкой: ClickHouse не тянет транзакционную точность, а Greenplum упирается в потолок масштабирования. Open Lakehouse решает это радикально: все потоки данных сразу попадают в «озеро» с полной историей, а поверх работают любые аналитические движки без создания копий.

Финансовый сектор с помощью этого подхода сокращает закрытие месяца с недель до дней, ретейл получает единую картину продаж и складов для точного прогноза спроса, а промышленность соединяет телеметрию с журналами ремонтов для предиктивного обслуживания и снижения простоев. Для ИИ это возможность хранить тексты, видео и таблицы вместе, чтобы модели понимали реальный бизнес-контекст, а не искали ответы в интернете.

Внедрить Open Lakehouse можно тремя путями: собрать вручную из open-source (требует года и команду), взять готовую платформу вроде Dremio (месяцы) или облачное решение (недели). Ключевое условие маневренности — хранение в открытом формате. Технология движется к «real-time Lakehouse» и встраиванию ИИ, становясь стандартом, который убирает барьеры между данными и решениями в любой индустрии.

Полный материал доступен по ссылке