DWH, Data Lake и Data Lakehouse: что это такое и в чем разница?

// Демо-занятие курса «Data Engineer»
Почему эта тема важна?
Современные компании сталкиваются с огромными объёмами данных, и выбор правильной архитектуры для их хранения и обработки критически важен.
На вебинаре познакомимся с современными архитектурами обработки данных: DWH (Data Warehouse), Data Lake и Data Lakehouse. Узнаем их особенности, различия, плюсы и минусы, а также разберём, в каких случаях какую архитектуру лучше использовать.
📍 Программа вебинара:
- Классический Data Warehouse (DWH)
- Принципы работы, структура данных, плюсы и ограничения.
- Примеры решений: Snowflake, Google BigQuery, Teradata.
- Data Lake — «озеро данных»
- Хранение сырых данных в любом формате (структурированный, полуструктурированные, неструктурированные).
- Технологии: Hadoop, S3, Delta Lake.
- Data Lakehouse — гибридный подход
- Объединение преимуществ DWH и Data Lake: структурированность + гибкость.
- Примеры: Databricks Lakehouse, Apache Iceberg.
👥 Кому будет полезен вебинар?
- Junior Data-инженерам, которые уже знакомы с основами программирования (Python, SQL) и хотят специализироваться на инженерии данных.
- Программистам, которые хотят перейти в Data Engineering, работающих с базами данных (DBA, аналитики), желающих расширить свои навыки.
- Backend-разработчикам, которые интересуются построением масштабируемых data-решений.
- Аналитикам данных, которые хотят лучше понимать, как устроены data pipelines и инфраструктура.
- Специалистам по Data Science, желающие научиться самостоятельно проектировать и поддерживать ETL-процессы.
✅ В результате вебинара вы:
- Поймёте разницу между DWH, Data Lake и Data Lakehouse и их ключевые особенности.
- Узнаете, какие инструменты используются в каждой архитектуре и какие компании их применяют.
- Сможете выбирать оптимальный подход под свои задачи, учитывая масштаб данных, бюджет и требования к аналитике.
Преподаватель: Андрей Поляков - старший разработчик в Unlimint https://vkvideo.ru/video-145052891_456248406