🔍 Diferencias clave entre Data Lake y Data Lakehouse
- Brayan Neciosup
- 23 jul
- 1 Min. de lectura
Cuando hablamos de almacenamiento de datos moderno, surgen dos conceptos esenciales que vale la pena entender: Data Lake y Data Lakehouse.
🧊 ¿Qué es un Data Lake?
Es un repositorio de almacenamiento masivo de datos que almacena la información en su forma nativa, es decir, tal como proviene desde diversas fuentes (sensores IoT, logs, APIs, bases de datos, etc.).En lugar de transformar los datos al ingresarlos, estos se guardan tal cual para ser procesados o transformados más adelante.
Esto lo convierte en una solución altamente escalable, capaz de manejar desde terabytes hasta petabytes de información (Post-Datalakes)
🏗️ ¿Y qué es un Data Lakehouse?
El Data Lakehouse surge como una evolución del Data Lake, combinando sus capacidades de escalabilidad y almacenamiento flexible, con las ventajas estructurales y transaccionales de un Data Warehouse.
Esto permite tener un repositorio unificado que no solo almacena datos, sino que también permite trabajar sobre ellos directamente para modelado, reporting, BI, análisis avanzado y Machine Learning, todo desde la misma plataforma.
📊 Comparación general
Concepto | Data Lake | Data Lakehouse |
Estructura | Archivos en bruto (CSV, JSON, etc.) | Archivos con transacciones y esquemas |
Tecnología | HDFS, S3, GCS | Delta Lake, Apache Iceberg, Apache Hudi |
Ventaja principal | Flexibilidad y bajo costo | Combina lo mejor de Lake + Warehouse |
Casos de uso | Ingesta cruda | BI, ML, reporting, control de versiones, ACID |
📌 En conclusión, mientras que el Data Lake es ideal para almacenar información de manera masiva y flexible, el Data Lakehouse da un paso más hacia la integración y gobernanza de datos, adaptándose mejor a entornos complejos y proyectos a gran escala.
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