COMPARACIÓN ENTRE DATA LAKE, DATA WAREHOUSE Y LAKEHOUSE

El almacenamiento y el procesamiento de datos empresariales se estructuran habitualmente en tres enfoques principales: Cada uno presenta un flujo de trabajo diferenciado, así como puntos fuertes y limitaciones específicas.

Data Lake

El proceso comienza con fuentes heterogéneas, bases de datos, aplicaciones, ficheros y flujos de datos. Los datos se ingieren en bruto y se almacenan tal cual en el repositorio. El procesamiento se realiza con esquema en lectura, o "schema-on-read". El análisis se orienta a ciencia de datos, aprendizaje automático, exploración y elaboración de informes.
Se considera especialmente adecuado para ciencia de datos y aprendizaje automático, retención de datos en bruto, flexibilidad de esquema y exploración a gran escala. Entre sus puntos fuertes destacan la capacidad de manejar cualquier tipo de dato, el almacenamiento de bajo coste y la base orientada al futuro. Como contrapartidas figuran el rendimiento limitado de las consultas, la mayor dificultad de gobernanza y los riesgos asociados a la calidad de los datos.

Data Warehouse

Las fuentes, como bases de datos, aplicaciones y ficheros se integran mediante procesos ELT, extracción, transformación y carga. Los datos se almacenan de forma estructurada y modelada. A continuación se aplican la lógica de negocio, las métricas y los modelos. El análisis se materializa en cuadros de mando, informes y KPIs.
Resulta idóneo para cuadros de mando y KPIs, informes de negocio, analítica gobernada y BI de autoservicio. Sus fortalezas principales son el alto rendimiento de las consultas SQL, la fiabilidad y consistencia de las métricas, y un esquema y una gobernanza sólidos. Las limitaciones incluyen menor flexibilidad con datos en bruto, un mayor esfuerzo de modelado y un coste potencialmente elevado a escala.

Lakehouse

Las fuentes, como bases de datos, aplicaciones, ficheros y flujos, se ingieren en bruto. Los datos pasan por capas sucesivas:
  • Bronce: datos en bruto en formato abierto
  • Plata: datos limpios, validados y estandarizados
  • Oro: datos listos para el negocio y agregados.
El análisis abarca analítica, aprendizaje automático, inteligencia artificial e informes. Se presenta como plataforma unificada de analítica, capaz de combinar BI y aprendizaje automático sobre una misma base, orientada a equipos de datos modernos y a arquitecturas escalables preparadas para la IA. Destacan la combinación de flexibilidad y rendimiento, el soporte de transacciones ACID y la capacidad de atender múltiples cargas de trabajo. Como contrapartidas se señalan la mayor variedad de opciones de plataforma, una mayor complejidad de diseño y una gobernanza aún en evolución.
La selección entre estas arquitecturas depende de la estrategia de datos, del grado de madurez del equipo y del equilibrio requerido entre flexibilidad, rendimiento y gobernanza.