Data Lakehouse 與數據治理整合之應用

隨著企業數位轉型的加速，資料型態日益多元，從結構化數據 （Structured Data）到半結構化（Semistructured）、非結構化（Unstructured），再到即時串流數據，如何在龐雜的資料環境中兼顧彈性存取與嚴謹管理，成為企業能否從資料中創造價值的關鍵。

Data Lakehouse 作為結合 Data Lake 與 Data Warehouse 優勢的新型態架構，能提供靈活的資料儲存與分析能力，而數據治理則是確保資料可信度、合規性與可用性的基礎。兩者整合，能為企業打造兼具彈性、效率與治理能力的資料平台，真正落實「數據即資產」的願景。

Data Lakehouse 與數據治理的協同價值

1. Data Lakehouse 的特性

• 彈性儲存： 支援多種資料格式 （Parquet、ORC、JSON 等 ）， 適用批次與即時數據。

• 高效分析：結合資料倉庫的結構化查詢能力與資料湖的低成本儲存優勢。

• 開放架構：可與多種分析工具（Spark、Presto、BI 工具）整合。

2. 數據治理的核心目標

• 元數據集中管理：整合多種數據來源 之 Metadata，避免資訊散落各地，降低整合維護Metadata正確性之成本。

• 資料字典與業務詞彙管理：方便業務分析人員定義資料業務特性，及提供查找介面，提升資料可用性。

• 資料品質管理：確保資料完整、一致、準確，提高資料可靠及穩定度。

• 安全與權限控管：依角色設定存取範圍，防止資料外洩。

• 資料合規性：提供稽核紀錄，符合 GDPR、ISO 27001 等法規要求。

• 血緣掃描：追蹤資料來源、流向與轉換歷程，提升問題追蹤效率。

3. 協同效益

Data Lakehouse 本身具備儲存與分析的彈性，但若缺乏數據治理，將面臨「數據沼澤」風險。透過治理機制整合，可實現：

• 從資料生成到分析的軌跡稽核，增強對資料流向的透視程度。

• 在靈活存取與嚴謹管理間取得平衡。

• 對於資料資產的視野更能集中化管理及應用。

應用情境參考

1. 跨部門數據分析平台

在金融業，Data Lakehouse 可匯入交易資料、客戶行為數據與外部市場資訊，再透過數據治理平台設定角色權限與數據目錄，讓行銷、風控與客服等各單位共享同一數據來源，但彼此僅能存取授權範圍。

2. AI 與機器學習訓練數據集管理

製造業使用 IoT 感測器蒐集大量即時數據，Data Lakehouse 可低成本儲存並支援即時處理，數據治理則確保訓練資料經過品質檢核，避免模型因異常值或錯誤標籤而失效。

3. 法規遵循與稽核報告自動化

在醫療領域，整合後的平台可自動生成資料使用報告，並提供集中資料授權管理，協助醫院在面對法規檢查時快速回應。

結語

Data Lakehouse 解決了企業在面對多元數據時的儲存與分析彈性需求，而數據治理則能確保這些數據在使用過程中的品質、安全與合規性。兩者的整合，不僅是技術架構的結合，更是數據文化與管理策略的融合。

在資料驅動的時代，唯有同時掌握 「靈活性」與「規範性」，企業才能將數據轉化為持續競爭優勢，避免落入無序的數據沼澤，真正實現「以數據驅動決策，以治理保障價值」的目標。