В связи с развитием искусственного интеллекта (ИИ) требуются гибкие, оперативные архитектуры данных, но традиционные инструменты испытывают трудности с огромными, мультимодальными данными. Озера данных предлагают гибкость, но им не хватает согласованности, в то время как другие архитектуры создают разрозненные системы и требуют дорогостоящей интеграции данных. Отрасль переходит к открытым озерным домам (lakehouses), где Apache Iceberg становится ключевым открытым форматом таблиц. Google Cloud, наряду с такими партнерами, как Confluent, Databricks, dbt, Fivetran, Informatica и Snowflake, привержен этому открытому стандарту. Уровень метаданных Iceberg обеспечивает эффективное планирование запросов, путешествия во времени и обрезку данных, ускоряя получение аналитических сведений. Google Cloud представил инновации, такие как таблицы BigLake и REST Catalog API для Iceberg в GCS. Databricks и Snowflake также предлагают поддержку Iceberg, обеспечивая совместимость и сокращая задержку данных. Этот открытый стандарт позволяет любому совместимому с Iceberg движку работать с одной копией данных, объединяя аналитические и операционные рабочие нагрузки. Принимая Iceberg, организации могут совместно использовать данные на разных платформах, сокращая количество копий данных и сложные конвейеры. Такие клиенты, как Global Payments и Unilever, уже получили выгоду от гибкости и эффективности Iceberg в управлении разнообразными наборами данных. Эта совместимость способствует повышению эффективности, безопасности и ускорению получения аналитических сведений для стратегий работы с данными, основанных на ИИ.