数字化转型已成为现实。所有的组织，无论大小，都必须接受这一现实，以便在未来发挥作用。数据是核心，而数据分析是这种转变的催化剂。因此，一个敏捷的、可伸缩的、健壮的数据分析架构对于将数据打造为战略资产至关重要。
然而，很少有组织能够成功地利用他们的已有数据进行分析。他们中的许多人忙于过时的企业数据仓库架构模式，或者在没有适当的架构框架的情况下就跳上了数据湖的潮流。此外，新的流行术语“Data Lakehouse”侧重于各种供应商的以产品为中心的观点，而不是架构范例。本书从架构的角度来看待Data Lakehouse的概念。
本书为开发现代数据分析架构提供了一个全面的框架。在写这本书的过程中，我主要关注Data Lakehouse(数据湖屋)的架构构造。这本书涵盖了架构的不同层次和组成部分。它探讨了这些不同的层如何互操作，以形成一个健壮的、可伸缩的、可部署在任何平台上的模块化架构。
读完这本书，你会明白需要一种新的数据架构模式，叫做Data Lakehouse，Data Lakehouse架构的不同层和组件的细节，以及在云计算平台上部署该架构所需的方法，并将其扩展以实现数据网格(Data Mesh)和Hub-spoke的宏观模式。
本书目的这本书是为那些想要了解如何构建现代数据分析架构的人准备的。这本书的目标读者是那些想要精通现代数据架构模式以支持大规模分析的人。它以一种非技术和直接的方式解释概念。本书的目标读者包括数据架构师、大数据工程师、数据分析师和实践者、数据管理员和云计算实践者。
本书内容-
第1章，介绍数据分析模式的演变，提供用于分析的数据架构模式的发展概况。
-
第2章，Data Lakehouse架构概述，提供了形成Data Lakehouse架构模式的各种组件的概述。
-
第3章，Data Lakehouse的数据接入和数据处理，深入研究在Data Lakehouse中接入和处理批数据和流数据的方法。
-
第4章，Data Lakehouse中的数据存储和数据服务，讨论数据湖的数据存储类型和从Data Lakehouse提供数据服务的各种方法。
-
第5章，从Data Lakehouse中获得见解，讨论实现商业智能(BI)、人工智能和数据探索的方式。
-
第6章，在Data Lakehouse中的应用数据治理，讨论如何治理数据、如何实现和维护数据质量，以及如何对数据进行编目。
-
第7章，在Data Lakehouse中的应用数据安全，讨论了用于保护Data Lakehouse的各种组件，以及向正确的用户提供正确访问的方法。
-
第8章，在微软Azure上实现Data Lakehouse，专注于在微软Azure云计算平台上实现Data Lakehouse。
-
第9章，Data Lakehouse架构的扩展，讨论了如何通过扩展Data Lakehouse来实现数据网格和Hub-spoke的宏观架构模式。
你会学到什么
-
了解用于数据分析的数据架构模式的演变
-
精通 Data Lakehouse 模式以及它如何支持数据分析
-
学习在 Data Lakehouse 架构中数据接入、数据处理、数据存储和数据治理的方法
-
学习在 Data Lakehouse 架构中提供数据服务和执行数据分析的技术
-
涵盖在 Data Lakehouse 架构中保护数据的方法
-
在 Azure 等云计算平台中实现 Data Lakehouse
-
将 Data Lakehouse 组合成宏观架构模式，例如 Data Mesh
提示：本公众号中的所有书籍学习笔记、视频完整版，都可以在《登峰大数据》知识星球免费获取、第一时间阅读！欢迎加入，学习最新的大数据技术！实时更新大数据技术栈！
