DATA LAKES EN BASES DE DATOS: CONCEPTOS Y DIFERENCIAS
En el mundo de las bases de datos y la gestión de bigdata, cuando la gente habla de lakes, se refiere principalmente a conceptos modernos de almacenamiento masivo de datos. No son bases de datos tradicionales como MySQL que es relacional y estructurada, sino una arquitectura para manejar volúmenes enormes de datos variados (estructurados, semi-estructurados o no estructurados).Principales Lakes
| Término | ¿Qué es? | Costo/Escala | Fiabilidad (ACID) | Uso principal hoy | Ejemplos |
|---|---|---|---|---|---|
| Data Lake | Repositorio de datos crudos baratos | Muy bajo | Baja | Ingesta masiva, ML exploratorio | S3 + archivos Parquet/JSON |
| Delta Lake | Capa open-source sobre data lake | Bajo | Alta | Añade transacciones y versioning | Databricks, Fabric, Spark |
| Lakehouse | Arquitectura (data lake + warehouse) | Bajo-Medio | Alta | BI + ML + IA en una sola plataforma | Databricks, Microsoft Fabric, etc. |