从BigQuery迁移至Databricks Lakehouse应采用分阶段策略，以最大化投资回报并降低风险。迁移分流程、技术、人员三支柱：先评估现有工作负载，按价值与复杂度分波迁移，避免一次性切换；利用Lakehouse Federation实现双运行验证，达标后退役旧系统。技术层面通过开放格式、自动化工具迁移数据与逻辑，并严格验证。人员上通过共享工作区与AI辅助提升团队技能，最终实现统一治理与高效协作。

cellcentric公司历时四年，在Azure和Databricks上构建了基于Unity Catalog和Lakehouse Federation的数据中心，整合SAP、MES等系统，形成治理化的AI上下文层。该平台提供数据产品、MCP服务器和统一身份权限，支持人类和代理安全访问数据，并通过追踪和评估确保质量，加速了研发流程。

Databricks的Lakehouse Federation允许用户在不迁移数据的情况下，直接连接和管理多个数据源。通过Unity Catalog，用户可以安全地查询和分析分散的数据，获取实时洞察，提升AI和业务分析的效率。

Lakehouse Federation已在Google BigQuery正式发布，并进入Oracle和Teradata的公共预览。用户可通过Unity Catalog无迁移地连接和查询数据，实现统一的数据管理和安全治理，提升数据访问和分析效率。

Lakehouse Federation在AWS、Azure和GCP上已经正式发布，允许组织在一个地方发现、查询和管理所有数据。该版本包括增强的稳定性、安全性和企业可用性。Lakehouse Federation解决了数据碎片化和执行缓慢等挑战。它使组织能够构建统一的数据视图，高效地查询和组合所有数据，并保护来自不同来源的数据。已有超过5000个Databricks客户正在使用Lakehouse Federation。MySQL、PostgreSQL、Amazon Redshift、Snowflake、Azure SQL Database、SQL Server和Azure Synapse连接器已经宣布正式发布。该版本包括了改进的性能、增强的稳定性、可观察性和新的安全选项。未来计划包括目录联合、新的连接器、高吞吐量数据仓库连接和Lakehouse Federation的共享。

Databricks在Data+AI Summit上宣布了Lakehouse Federation功能，通过Unity Catalog实现统一的数据治理和高性能的数据网格架构。该功能允许在Databricks内查询和管理多个数据平台上的数据，无需移动或复制数据。Lakehouse Federation解决了数据碎片化、工程瓶颈和分散的治理等问题，提供统一的数据管理和访问。新功能目前处于私有预览阶段，公共预览将于7月份推出。