主要观点：过去几年数据工程格局快速变化，从经典 ETL 模型转向更现代的 ELT 模型，ELT 先加载后转换更灵活，但面对数据量和业务需求增加，ELT 已不适用于许多实时用例，如今组织需实时洞察以保持运营敏捷，推动这一转变的是 Databricks Lakehouse 解决方案，它提供统一框架结合了数据湖和数据仓库的优势，通过持续创新如 Delta Live Tables、增强流处理和 LakeFlow 编排等，Databricks 正在改变现代企业使用数据获取战略优势的方式。
关键信息：

• 经典 ETL 先转换后存储，灵活性低；ELT 先加载后转换，更灵活敏捷。
• 组织需实时洞察，Databricks Lakehouse 整合数据湖和仓库优势。
• Databricks 的创新包括 Delta Live Tables 无代码方法、实时数据质量监测等，增强流处理能力及引入生成式 AI 等。
  重要细节：
• Delta Lake 4.0 提供更多鲁棒性和性能，支持多种类型数据。
• Apache Spark 4.0 有默认 ANSI 模式等改进。
• Databricks LakeFlow 简化数据工程工作流，集成数据管道等。
• Delta Live Tables 关键进展有无代码方法、实时数据质量监测等。
• 增强流处理能力包括支持 Apache Pulsar 等。
• 引入生成式 AI 实现自动数据标记等功能。