主要观点：在 AI 和海量数据时代，传统数据架构界限模糊，现代数据架构正朝着实时洞察、敏捷性和单一真相源的方向发展。理解数据仓库、数据湖和数据湖屋的差异对选择可扩展和智能系统的基础很关键，现代系统正走向基于云对象存储的共享基础，开放表格式成为关键组件，多引擎策略促进了灵活性和性能优化，授权也需进化为更精细和上下文感知的模式。
关键信息：

• 传统架构与 AI 推进下对统一数据解决方案的需求。
• 数据仓库、湖和湖屋的特点及比较。
• 现代需求如实时、AI 驱动和开放格式的实现方式。
• 开放表格式的作用及主要格式特点。
• 不同查询引擎的优势和使用场景。
• 嵌入式引擎和边缘分析的发展。
• 授权在分布式架构中的挑战及新工具的出现。
  重要细节：
• 数据仓库适合大规模分析，数据湖适合原始数据存储，湖屋则结合两者优势。
• 开放表格式支持 ACID 事务等关键功能，Apache Iceberg 成为标准。
• 多引擎策略中各引擎如 Trino、ClickHouse、DuckDB 发挥不同作用。
• 嵌入式引擎可在边缘运行分析，如在浏览器或客户端设备。
• 新的授权工具专注于精细、分布式和技术无关的授权。