Equilibrios entre lakehouse y warehouse
Antes de la migración al lakehouse, Metro Transit Analytics tenía un data warehouse para paneles de BI y un data lake independiente para data science. Mantener ambos era caro y provocaba duplicación constante de datos.
Tu responsable te pide que explores el espacio de trabajo y veas por ti mismo cómo el lakehouse gestiona ambas cargas de trabajo —analítica estructurada y almacenamiento flexible de datos en bruto— en una única plataforma.
Este ejercicio forma parte del curso
Introducción a Databricks Lakehouse
ejercicio interactivo práctico
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