在过去的十年中，我们习惯性地将主流数据分析的基础架构分为数据湖和数据仓库两大类，他们各有利弊，无法充分解决当今数据分析和人工智能的不同需求。基于如上背景，Databricks 从统一、简化和开放的核心理念出发，提出 Lakehouse 架构。Lakehouse 将以全新的数据存储、管理和使用模式，致力于构建一个统一的数据分析和人工智能平台。

作为一种新架构，Lakehouse 将在扩展性、事务性以及灵活度上体现出其独到的优势。伴随着 Lakehouse 在用户实践中的逐步深入，我们也在持续解决如下来自用户场景的更高要求：

• 更开放的数据生态：Delta Lake and Delta Sharing
• 更易用的元数据管理：Unity Catalog
• 更高效的查询引擎：Databricks SQL

本次演讲将以如上 Lakehouse 的重要组件作为脉络，和大家分享 Databricks 在 Lakehouse 上的最新工作进展。