A convergência de lagos de dados e armazéns de dados em arquiteturas de lakehouse unificadas representa uma mudança de paradigma na gestão de dados empresariais, permitindo capacidades sem precedentes para inteligência de negócios em tempo real e monitoramento de riscos. Esta revisão sistemática sintetiza a pesquisa atual e as práticas da indústria sobre a implementação de lakehouse para BI empresarial, examinando como essas plataformas abordam limitações críticas das arquiteturas tradicionais que criam atrasos e silos de dados que impedem a tomada de decisão executiva. Analisamos os componentes arquitetônicos que possibilitam o processamento rápido de dados, padrões de integração com sistemas empresariais e impactos na agilidade organizacional e na eficácia da gestão de riscos. A revisão cobre fundamentos técnicos, incluindo integração de streaming, estruturas de governança e capacidades de transação ACID, ao lado de considerações organizacionais, como gestão da mudança, desenvolvimento de habilidades e estratégias de implementação. Os resultados indicam que os sistemas de BI habilitados por lakehouse melhoram significativamente a visibilidade executiva sobre riscos organizacionais interdomínios, ao mesmo tempo em que reduzem a complexidade e os custos operacionais associados à manutenção de plataformas analíticas e operacionais separadas. Identificamos fatores críticos de sucesso para a implementação e delineamos direções de pesquisa para aprendizado federado, detecção autônoma de riscos e estruturas de governança ética.
Adebayo et al. (Sat,) estudaram esta questão.