{"id":344748,"date":"2026-01-02T10:00:27","date_gmt":"2026-01-02T10:00:27","guid":{"rendered":"https:\/\/scanda.com.mx\/?p=344748"},"modified":"2026-08-18T22:06:02","modified_gmt":"2026-08-18T22:06:02","slug":"diferencias-entre-data-lake-data-lakehouse-y-data-warehouse","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/scanda.com.mx\/en\/diferencias-entre-data-lake-data-lakehouse-y-data-warehouse\/","title":{"rendered":"Diferencias entre Data Lake, Data\u00a0Lakehouse\u00a0y\u00a0Data\u00a0Warehouse"},"content":{"rendered":"<p class=\"wp-block-paragraph\">Si est\u00e1s buscando implementar una estrategia que te ayude a mejorar tu toma de decisiones, es probable que hayas escuchado que un&nbsp;<strong>Data Lake<\/strong>,&nbsp;un&nbsp;<strong>Data&nbsp;<\/strong><strong>Lakehouse<\/strong>&nbsp;o&nbsp;un&nbsp;<strong>Data&nbsp;<\/strong><strong>Warehouse<\/strong>&nbsp;son la soluci\u00f3n adecuada para tu organizaci\u00f3n. En este art\u00edculo hablaremos Data Lake, Data&nbsp;lakehouse&nbsp;y&nbsp;Data&nbsp;Warehouse, \u00bfqu\u00e9 son? \u00bfcu\u00e1les son sus diferencias? y \u00bfcu\u00e1l es mejor para tu empresa?&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Data Lake, Data&nbsp;Lakehouse&nbsp;y Data&nbsp;Warehouse, \u00bfqu\u00e9 son?&nbsp;<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Los Data Lakes y Data Warehouse, son elementos que se utilizan en el almacenaje de&nbsp;<a href=\"https:\/\/news.microsoft.com\/es-xl\/que-es-eso-llamado-big-data\/\"><strong>Big Data<\/strong><\/a>, sin embargo, son t\u00e9rminos que&nbsp;<strong>comparten funcionalidades, pero no son lo mismo<\/strong>.&nbsp; Por su parte, un Data Lake es un conjunto de datos en bruto que no tiene una finalidad definida a\u00fan. Por otro lado, el Data Warehouse es un dep\u00f3sito de datos que tienen estructura y han sido filtrados y procesados para un prop\u00f3sito espec\u00edfico. As\u00ed mismo, encontramos los Data&nbsp;Lakehouse, es una nueva forma de manejar datos, combinando&nbsp;algunos de los mejores elementos de los Data&nbsp;Lakes&nbsp;y Data&nbsp;Warehouse.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Com\u00fanmente son confundidos debido a sus aparentes similitudes, pero en realidad el \u00fanico elemento que tienen en com\u00fan es la&nbsp;<strong>gran cantidad de datos<\/strong>&nbsp;que pueden manejar. Es importante distinguirlos ya que&nbsp;<strong>atienden diferentes necesidades<\/strong>, mientras el Data Lake podr\u00eda ser \u00f3ptimo para una compa\u00f1\u00eda, podr\u00eda no serlo para otra, y lo mismo sucede con un Data Warehouse y Data Lakehouse.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>\u00bfQu\u00e9 es Data Lake?&nbsp;&nbsp;<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Data Lake es un repositorio en donde podemos encontrar grandes cantidades de informaci\u00f3n estructurada,&nbsp;semi-estructurada&nbsp;y sin estructurar. Ofrece gran cantidad de datos para un&nbsp;<strong>mayor rendimiento en tiempo real<\/strong>&nbsp;y una amplia variedad de&nbsp;<strong>capacidades&nbsp;<\/strong><strong>anal\u00edticas<\/strong>.&nbsp;Sus datos se almacenan a nivel de hoja y da una soluci\u00f3n altamente efectiva que puede procesar grandes cantidades de informaci\u00f3n sin transformar.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>\u00bfQu\u00e9 es Data Lakehouse?&nbsp;&nbsp;<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Data&nbsp;Lakehouse&nbsp;es un&nbsp;<strong>nuevo sistema abierto<\/strong>&nbsp;que permite&nbsp;<strong>implementar estructuras de datos similares<\/strong>&nbsp;y funciones de administraci\u00f3n de datos, muy similar a un Data&nbsp;Warehouse&nbsp;pero con el&nbsp;<strong>almacenamiento de bajo costo<\/strong>&nbsp;que utilizan en los Data&nbsp;Lakes. Al combinarlos, los datos pueden moverse m\u00e1s r\u00e1pido sin tener que acceder a m\u00faltiples sistemas.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>\u00bfQu\u00e9 es Data&nbsp;Warehouse?&nbsp;&nbsp;<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/intus.com.mx\/post\/cuando-implementar-mejorar-data-warehouse\/\">Data Warehouse<\/a>&nbsp;es una mezcla de tecnolog\u00edas y componentes para el uso estrat\u00e9gico de datos. Recoge y gestiona informaci\u00f3n de diversas fuentes para dar una perspectiva significativa de los resultados. Es un proceso de&nbsp;<strong>transformaci\u00f3n de datos en informaci\u00f3n<\/strong>.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Almacena datos y folders que ayudan a organizar y usar los datos para tomar decisiones estrat\u00e9gicas, dando diferentes opciones de vista de tu informaci\u00f3n.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Las principales diferencias entre Data Lake y Data&nbsp;Warehouse&nbsp;<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Existen diferentes elementos que distinguen Data Lake de Data Warehouse, los m\u00e1s relevantes engloban temas de estructura, usuario y accesibilidad, entre otros.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Data Lake puede almacenar\u00a0<strong>datos sin procesar<\/strong>\u00a0y que todav\u00eda\u00a0<strong>no tienen una finalidad establecida<\/strong>, mientras que Data Warehouse cuenta con datos procesados y con una finalidad determinada.\u00a0\u00a0<\/li>\n\n\n\n<li>Data Lake es relativamente\u00a0<strong>nuevo<\/strong>\u00a0en las tecnolog\u00edas de\u00a0<em>Big Data<\/em>, mientras que Data Warehouse\u00a0<strong>lleva d\u00e9cadas en uso<\/strong>.\u00a0\u00a0\u00a0<\/li>\n\n\n\n<li>Data Lakes\u00a0<strong>conserva todos los datos<\/strong>, a diferencia de Data Warehouse que decide que datos incluye o elimina.\u00a0\u00a0<\/li>\n\n\n\n<li>Data Lake utiliza el proceso de\u00a0<a href=\"https:\/\/www.snowflake.com\/guides\/etl-vs-elt\">ELT (<em>Extract Load Transform<\/em>)<\/a>\u00a0mientras que Data Warehouse usa\u00a0<a href=\"https:\/\/www.snowflake.com\/guides\/etl-vs-elt\">ETL (<em>Extract Transform Load<\/em>)<\/a>.\u00a0\u00a0<\/li>\n\n\n\n<li>Los usuarios de Data Lake son cient\u00edficos de datos, adem\u00e1s de ser muy accesible y de pronta actualizaci\u00f3n. Por otro lado, Data Warehouse es utilizado mayormente por personas de negocios, es un tanto complicado y es complejo llevar cambios.\u00a0<\/li>\n\n\n\n<li>The\u00a0<strong>costo<\/strong>\u00a0de Data Lake es relativamente\u00a0<strong>accesible<\/strong>\u00a0en comparaci\u00f3n a Data Warehouse.\u00a0<\/li>\n\n\n\n<li>Data Lake es ideal para aquellos que quieren un\u00a0<strong>an\u00e1lisis profundo<\/strong>. Data Warehouse es para aquellos usuarios m\u00e1s\u00a0<strong>operativos<\/strong>.\u00a0\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Puntos clave de un Data Lakehouse<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Existen algunos puntos clave que diferencian los Data Lakes y Data Warehouse de un Data Lakehouse, lo que lleva a que sea una fusi\u00f3n entre ambos.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Las capas de metadatos para Data Lakes\u00a0\u00a0<\/li>\n\n\n\n<li>Nuevos dise\u00f1os de motores que dan una ejecuci\u00f3n SQL de alto rendimiento en los Data Lakes.\u00a0\u00a0<\/li>\n\n\n\n<li>Un acceso optimizado para Data Science y herramientas de aprendizaje.\u00a0\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/intus.com.mx\/wp-content\/uploads\/2022\/10\/Estrategias-mejorar-la-toma-de-decisiones-300x200.jpg\" alt=\"Estrategias para mejorar la toma de decisiones \" class=\"wp-image-16897\" title=\"Estrategias-mejorar-la-toma-de-decisiones\"\/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Data Lake vs Data&nbsp;Warehouse: \u00bfC\u00f3mo elegir cu\u00e1l es&nbsp;mejor para mi empresa?&nbsp;&nbsp;<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Teniendo en cuenta algunas de las diferencias que podemos encontrar entre estas herramientas, enlistamos algunas preguntas que resolver\u00e1n m\u00e1s a fondo tus dudas y te ayudar\u00e1n&nbsp;a tomar la mejor decisi\u00f3n en cuanto a&nbsp;cu\u00e1l&nbsp;se adapta m\u00e1s a las necesidades de tu organizaci\u00f3n.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>\u00bfQu\u00e9 tipo de estructura tienen los datos?&nbsp;&nbsp;<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La mayor diferencia entre estos dos t\u00e9rminos radica en que los Data&nbsp;Lakes&nbsp;almacenan datos sin procesar, mientras que&nbsp;los&nbsp;Data&nbsp;Warehouses&nbsp;almacenan&nbsp;datos procesados y refinados. Es por eso que los Data&nbsp;Lakes&nbsp;necesitan una capacidad de almacenamiento mayor que un Data&nbsp;Warehouse. El riesgo de los Data&nbsp;Lakes&nbsp;es que los datos sin procesar se pueden convertir en datos sin las medidas necesarias de calidad.&nbsp;Un&nbsp;Data&nbsp;Warehouse, al&nbsp;contener \u00fanicamente&nbsp;datos procesados,&nbsp;estos pueden ser comprendidos por un p\u00fablico m\u00e1s amplio.&nbsp;Los Data&nbsp;Lakehouse, tienen la capacidad de obtener inteligencia a partir de datos no estructurados, haciendo que no sea necesario el uso de varios sistemas.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>\u00bfCu\u00e1l ser\u00e1 su prop\u00f3sito?&nbsp;&nbsp;<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Otro punto importante por considerar, al momento de tomar la decisi\u00f3n de&nbsp;cu\u00e1l&nbsp;ser\u00eda la mejor herramienta para una empresa podr\u00eda ser su prop\u00f3sito. Los Data&nbsp;Lakes&nbsp;al contener una gran cantidad de datos que no necesariamente tienen un prop\u00f3sito determinado, o simplemente son datos que queremos tener a mano, tienen mucha menos organizaci\u00f3n y filtraci\u00f3n. Mientras que los Data&nbsp;Warehouse&nbsp;que almacenan datos procesados y que se utilizaron para un prop\u00f3sito en espec\u00edfico, utilizando el espacio de almacenamiento \u00fanicamente en datos necesarios.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>&nbsp;\u00bfQui\u00e9nes ser\u00e1n sus&nbsp;usuarios?&nbsp;&nbsp;<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Como lo mencionamos&nbsp;anteriormente, el&nbsp;usuario&nbsp;es elemento crucial en la toma de decisi\u00f3n al elegir entre Data&nbsp;Lakes&nbsp;y Data&nbsp;Warehouse. Los Data&nbsp;Lakes&nbsp;son mucho m\u00e1s dif\u00edciles de manejar, ya que no cualquiera puede manejar datos sin procesar, necesitando de un cient\u00edfico de datos que los comprenda y traduzca. Data&nbsp;Warehouses&nbsp;solamente requiere de un usuario que este familiarizado con los temas relacionados, ya que se muestra de manera mucho m\u00e1s gr\u00e1fica y es entendible por cualquier empleado.El formato de open data utilizado en los Data&nbsp;Lakehouse,&nbsp;har\u00e1 m\u00e1s f\u00e1cil la tarea de analizar la informaci\u00f3n para los cient\u00edficos de datos y posibles ingenieros que est\u00e9n relacionados al sistema.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>\u00bfQu\u00e9 tan accesible?&nbsp;&nbsp;<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En temas de accesibilidad, los Data&nbsp;Lakes&nbsp;no tienen una estructura por lo que es f\u00e1cil el acceder y cambiar datos. Estos cambios se pueden realizar r\u00e1pidamente ya que los Data&nbsp;Lakes&nbsp;tienen pocas limitaciones. Los Data&nbsp;Warehouses&nbsp;son mucho m\u00e1s estructurados, por lo que son f\u00e1ciles de entender, pero son dif\u00edciles de manipular debido a las limitaciones que tienen.&nbsp;Los Data&nbsp;Lakehouse&nbsp;tienen un esquema simplificado, adem\u00e1s de una reducci\u00f3n en el&nbsp;movimiento&nbsp;de datos y la&nbsp;redundancia, se tiene acceso directo a los datos para herramientas de an\u00e1lisis.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>En conclusi\u00f3n, \u00bfes mejor un Data Lake o un Data&nbsp;Warehouse?&nbsp;<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Como se menciona anteriormente, cada herramienta puede satisfacer necesidades diferentes y no todas las empresas necesitan lo mismo. Los Data Lakes son excelentes para aquellas empresas que no necesitan de gran organizaci\u00f3n, requieren tener grandes cantidades de informaci\u00f3n sin procesar y sus principales usuarios ser\u00e1n cient\u00edficos de datos. Los Data Warehouses, son m\u00e1s recomendados cuando ser\u00e1n usados con diversos empleados de la organizaci\u00f3n, necesitan m\u00e1s estructura y han sido filtrados con anterioridad, dejando \u00fanicamente los datos necesarios.&nbsp;Los Data&nbsp;Lakehouse&nbsp;son la fusi\u00f3n entre un Data Lake y un Data&nbsp;Warehouse,&nbsp;teniendo ventajas sobre un sistema de soluciones m\u00faltiples, teniendo que invertir menos tiempo y esfuerzo, con un sistema simplificado, no es necesario un mayor movimiento de datos y se tiene un acceso directo a los mismos, adem\u00e1s de que el&nbsp;almacenamiento&nbsp;de datos es rentable.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Existen diferentes herramientas en&nbsp;<strong>Microsoft<\/strong>&nbsp;que pueden ayudar a construir arquitecturas moderas y flexibles&nbsp;de cualquiera de las tres herramientas de almacenamiento. As\u00ed mismo, tambi\u00e9n se pueden utilizar plataformas como&nbsp;<strong>Snowflake<\/strong>&nbsp;para la creaci\u00f3n de los mismos.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En Intus, podemos&nbsp;<strong>ayudarte construir<\/strong>&nbsp;un Data Lake o Data Warehouse, seg\u00fan las necesidades que tenga la organizaci\u00f3n.&nbsp; Con a<strong>rquitecturas flexibles y escalables<\/strong>, para&nbsp;<strong>mejorar la gesti\u00f3n de los datos&nbsp;<\/strong>y<strong>&nbsp;facilitar el an\u00e1lisis<\/strong>, a trav\u00e9s de una fuente de informaci\u00f3n confiable para toda la empresa.&nbsp;<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Si est\u00e1s buscando implementar una estrategia que te ayude a mejorar tu toma de decisiones, es probable que hayas escuchado que un&nbsp;Data Lake,&nbsp;un&nbsp;Data&nbsp;Lakehouse&nbsp;o&nbsp;un&nbsp;Data&nbsp;Warehouse&nbsp;son la soluci\u00f3n adecuada para tu organizaci\u00f3n. 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