Original Blog : A data architecture pattern to maximize the value of the Lakehouse 翻訳： junichi.maruyama Lakehouseの優れた成果の1つは、従来のBI、機械学習＆AIといったモダンなユースケースのワークロードを1つのプラットフォームで組み合わせることができることです。このブログ記事では、「1つのプラットフォームに2つのサイロがある」というリスクを軽減するアーキテクチャ・パターンを説明しています。本ブログで紹介するアプローチに従えば、機械学習やAIを利用するデータサイエンティストは、組織のビジネス情報モデルから得られる信頼性の高いデータに容易にアクセスできるようになります。同時に、ビジネスアナリストは、中核となるエンタープライズデータウェアハウス（EDW）の安定性と適合性を維持しながら、レイクハウスの機能を活用してデータウェアハウス（DWH）プロジェクトのデリバリーを加速させることができます。 データレイクと