Data 3.0 چیست؟ Lakehouse ؟

شرکت سرمایه‌گذاری Bessemer Venture Partners (BVP) که سابقه‌ای بیش از یک قرن در حمایت از شرکت‌های نوآور در حوزه‌های ابری، فین‌تک،  هوش مصنوعی و  امنیت سایبری دارد، اخیراً گزارشی با عنوان «نقشه راه: Data 3.0 در عصر #Lakehouse» منتشر کرده است. این گزارش با تکیه بر تجربه BVP در سرمایه‌گذاری بر برندهایی مانند Shopify، LinkedIn، Pinterest و Databricks، چشم‌اندازی دقیق از نسل سوم زیرساخت‌های داده ارائه می‌دهد.

 چرا Data 3.0 اهمیت دارد؟

مدیریت داده‌ها طی سه نسل دستخوش تحولات عظیمی شده است:

نسخه اول – Data 1.0 (۱۹۷۰–۲۰۰۰):

تمرکز بر پایگاه‌های داده رابطه‌ای (Oracle، MySQL)

استفاده از انبارهای داده‌ای

محدودیت در مقیاس‌پذیری

ناتوان در پردازش داده‌های غیرساختاریافته

نسخه دوم – Data 2.0 (از ۲۰۱۰ به بعد):

ظهور Hadoop و Spark برای پردازش داده‌های متنوع و حجیم

انعطاف‌پذیری بیشتر

باتلاق داده‌ای (Data Swamp) به‌دلیل ضعف در کیفیت و حاکمیت

نسخه سوم – Data 3.0 (از ۲۰۲۰ به بعد):

یکپارچگی

پردازش لحظه‌ای

استفاده از هوش مصنوعی

ابزارهای کلیدی: Lakehouse، Delta Lake، Iceberg، Hudi، خطوط لوله AI-driven

 معماری Lakehouse چیست و چرا انقلابی است؟

لیک‌هوس ترکیبی از قدرت Data Warehouse و انعطاف Data Lake است.

ویژگی‌های کلیدی:

پشتیبانی از داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته

فرمت‌های باز با قابلیت‌های ACID، Time Travel، پردازش لحظه‌ای

کاهش افزونگی داده و وابستگی به Vendorها

این معماری پایه‌ای برای توسعه ابزارهای تحلیلی و برنامه‌های AI در مقیاس بزرگ است.

 چهار روند کلیدی در Data 3.0 به روایت BVP:

 خطوط لوله هوشمند و لحظه‌ای

ابزارهای جدید: Prefect، Windmill، dltHub

فناوری‌های جریانی: Apache Flink، Kafka

پلتفرم‌های بلادرنگ مانند Chalk برای تصمیم‌گیری سریع

۲⃣ متادیتا به‌عنوان منبع حقیقت

ابزارهایی مانند Datastrato، Acryl Data

بهینه‌سازهایی مثل Flarion.io و Greybeam

۳⃣ تحول در موتورهای محاسباتی

موتورهای سبک و سریع: DuckDB، ClickHouse، Daft

بسترهای Iceberg-native مثل Mooncake و Bauplan و RisingWave

۴⃣ ادغام مهندسی داده و نرم‌افزار

ابزارهایی مانند dbt و Gable

یکپارچه‌سازی با CI/CD، نسخه‌سازی، تست خودکار

 فرصت‌های سرمایه‌گذاری و نوآوری

BVP باور دارد که Data 3.0 فرصت بی‌سابقه‌ای برای بنیان‌گذاران ایجاد کرده تا:

ابزارهای منبع‌باز و ابری جدید بسازند

موتورهای بهینه‌شده برای AI ارائه دهند

راه‌حل‌های هوشمند برای متادیتا خلق کنند

 جمع‌بندی : معماری Lakehouse نماد تحول در مدیریت داده‌هاست:

عملکرد بالا

تحلیل لحظه‌ای

پشتیبانی از AI

مقیاس‌پذیری بالا