兼容多元環境的數據治理策略 從Data Warehouse 到Lakehouse 的整合實踐
從資料孤島到整合治理
在數位轉型與AI 驅動的浪潮下，企業每天都在產生海量資料，不同部門使用的系統彼此分散，造成資料孤島、重複蒐集與版本不一致問題。
傳統Data Warehouse 擅長處理結構化數據，但難以支援非結構化資料與跨雲彈性擴充。Data Lake（資料湖）雖能容納多型態資料，卻因缺乏嚴謹的治理框架，常演變成「數據沼澤」。
因此，企業必須以「整合治理」為核心，建立一個可跨平台協作、具追溯與合規能力的數據架構。這樣的轉變不僅是技術升級，更是企業管理邏輯的進化。
數據架構演進：從倉儲到湖倉一體
Data Warehouse 是企業過去二十年的資料分析基石，重視結構、查詢效能與權限安全，適合報表與決策分析，但當資料型態擴散至IoT、社群、影音等領域後，傳統架構已無法承受爆量資料與即時分析需求。
Data Lake 的出現使得資料可自由進入、延遲治理， 但隨著時間推移， 資料冗餘與版本混亂問題逐漸浮現，這為Lakehouse（資料湖倉）架構的誕生鋪平了道路。
Lakehouse 將 Data Lake 的開放性與Data Warehouse 的治理力結合，提供Schema Evolution、ACID Transaction、Time Travel 等能力，支援 SQL 與 AI/ML 任務共用同一份可信資料來源。
Data Warehouse、Data Lake、Lakehouse 架構比較
提供 Data Warehouse（資料倉儲）、Data Lake（資料湖），以及 Lakehouse（資料湖倉）三者之架構比較供參考，這三者並非互斥，而是演進關係。其中Lakehouse（資料湖倉）代表了企業資料平台從封閉式走向開放式的轉型過程，能以單一底層滿足報表、AI 與實時分析需求。
Lakehouse架構特性與建議
在現代資料平台中，Lakehouse 架構以開放標準與模組化設計為核心，其核心精神是「儲存與運算分離」，可依業務高峰彈性調整資源，同時透過 Catalog層確保資料版本與權限一致，通常可分為五個主要層級：
• 儲存層（Object Storage）：使用雲端物件儲存技術如 MinIO 或 AWSS3，作為底層資料儲存空間，具備高擴充性、耐久性與成本效益。
• 檔案格式層（FileFormat）：採用Parquet 等高壓縮、欄式結構的開放格式，支援查詢分支與高效壓縮，為後續表格層與運算層提供最佳效能基礎。
• 表格格式層與目錄服務（TableFormat&Catalog/MetadataService）：以 Apache Iceberg 為核心，提供 Schema 管理、版本控制、ACID Transaction、Time Travel 等治理能力。這一層相當於 Lakehouse 的「資料治理心臟」，確保多引擎存取時資料一致且可追溯。
• 運算與轉換層（Compute&Transformation Engine）：使用Trino/Spark 作為分散式查詢與聯邦分析引擎，支援 SQL、BI 及 AI/ML任務共用底層資料。搭配 DBT（DataBuild Tool）及 Airbyte 進行資料搬運、轉換與建模，可在 Lakehouse 上建立標準化 ETL/ELT 流程，形成端到端的完整分析路徑。
• 監控與可觀測層（Observability &Alerting）：透過 Prometheus 與Grafana 進行系統監控、資源使用分析與警示管理。這層能確保整個Lakehouse 架構在多租戶、高併發環境下保持穩定性與可追蹤性。
綜合來看，這個開源導向的 Lakehouse架構結合了「開放性」、「擴充性」與「治理可控」三大特質，不僅能支援批次與即時資料處理，還可與 AI/ML、商業智慧（BI）工具無縫整合，是企業實現高品質數據治理與智能決策的理想基礎。
數據治理平台（DMP）在多架構整合中的關鍵角色
在多元環境架構中， 叡揚資訊的數據治理平台（DMP） 扮演著不可或缺的管理核心。它提供一套統一的資料治理框架， 能有效橫跨資料湖倉（Lakehouse）、資料倉儲（DataWarehouse）、資料湖（Data Lake）及雲端環境，執行資料品質控管與權限稽核等任務。
數據治理平台（DMP）的價值不僅體現在技術層面，更深植於組織運作之中。它將資料責任制度落實於系統實作，促進資料擁有者（Data Owner）、資料管家（Steward）與資料工程師（Engineer）之間的協同合作，建立一致的標準，大幅降低跨部門溝通成本。
此外，數據治理平台（DMP）可自動同步如 Iceberg Catalog，整合 Spark 與Trino 的元資料，並支援半結構化資料的品質檢核作業。透過與 ETL 流程整合，可將檢核後之資料獨立儲存與管理，成為企業資料治理的中樞神經系統。
結語：以治理為核心的資料新時代
Lakehouse 架構的興起，象徵資料治理思維從單一平台邏輯，轉向涵蓋整體生態系的策略性轉型，唯有建立嚴謹且可持續的治理機制，企業才能將分散的資料資源轉化為可信且可用的數位資產。
展望未來，透過統一的元資料管理介面，企業將能更有效整合 AI 與生成式技術，推動資料查找與應用邁向更普及、更精準的使用模式，開啟以治理為核心的資料新紀元。