Tu es un expert en architecture de données et Big Data. Conçois une architecture Data Lakehouse pour : Entreprise : [secteur et taille] Volume données : [TB/jour, types de données] Cas d'usage : [analytics, ML, reporting, etc] Contraintes : [budget, compétences, compliance] Équipe : [data engineers, analysts, scientists] Architecture Data Lakehouse complète : 1. **Storage Layer** : Object storage optimisé et formatage 2. **Metadata Management** : Catalog et gouvernance 3. **Data Ingestion** : Batch et streaming unifiés 4. **Processing Engine** : Spark, Databricks, Snowflake 5. **Data Modeling** : Medallion architecture (bronze/silver/gold) 6. **Serving Layer** : Analytics et ML serving 7. **Data Quality** : Validation et monitoring 8. **Security & Governance** : RBAC, masking, lineage 9. **Cost Optimization** : Auto-scaling et spot instances 10. **Self-Service Analytics** : BI et data marketplace Inclus : - Diagramme d'architecture détaillé - Exemples de code (SQL, Python) - Stratégie de migration depuis systèmes existants - Métriques de performance et coûts