Un caso de uso de un Data Lakehouse podría ser datos de videos captados por cámaras ubicados en las rutas de una region y que permita combinarlo por ejemplo con datos estructurados de accidentes viales. Esto permitiría un análisis completo y transparente de los motivos mas frecuentes de accidentes y tomar decisiones para una solución.

# **📌 Data Lakehouse: La Evolución del Almacenamiento de Datos** El **Data Lakehouse** es un enfoque moderno que combina lo mejor de los **Data Warehouses** y **Data Lakes**. Permite almacenar datos estructurados y no estructurados en un solo lugar, con capacidades avanzadas de procesamiento y análisis. ## **🔹 1. ¿Qué es un Data Lakehouse?** Un **Data Lakehouse** es una arquitectura híbrida que une: ✔ **Data Warehouse** → Procesamiento analítico estructurado ✔ **Data Lake** → Almacenamiento masivo de datos en bruto **Objetivo:** Brindar la escalabilidad y flexibilidad de un Data Lake, junto con el control y la eficiencia de un Data Warehouse. ### **📌 Características Clave:** ✅ **Almacena datos estructurados y no estructurados** ✅ **Separa almacenamiento y cómputo** para mayor eficiencia ✅ **Permite procesamiento en tiempo real y batch** ✅ **Optimizado para Machine Learning y BI** ✅ **Usa formatos abiertos como Parquet y ORC** ## **🔹 2. Comparación entre Data Warehouse, Data Lake y Data Lakehouse** **CaracterísticaData WarehouseData LakeData LakehouseTipo de datos**EstructuradosNo estructurados y estructuradosAmbos**Costo**Alto (almacenamiento y cómputo juntos)Bajo (almacenamiento masivo)Optimizado**Escalabilidad**LimitadaAltaAlta**Tiempo de procesamiento**RápidoLento (procesamiento posterior)Rápido**Usabilidad**BI y reportesBig Data y MLAmbos**Formato de datos**Tablas SQLArchivos (JSON, Parquet, CSV, etc.)Formatos abiertos (Parquet, Delta Lake) ## **🔹 3. Beneficios de un Data Lakehouse** 🚀 **Mayor flexibilidad** → Almacena todo tipo de datos en un solo sistema 🚀 **Reducción de costos** → Separa almacenamiento y procesamiento 🚀 **Mejor integración con Machine Learning** → Facilita análisis avanzado 🚀 **Acceso a datos en tiempo real** → Procesamiento más rápido que en un Data Lake 🚀 **Formatos abiertos y estandarizados** → Permite mayor interoperabilidad ## **🔹 4. Tecnologías Clave para un Data Lakehouse** ### **📌 Plataformas Populares:** * **Databricks Lakehouse** * **Snowflake** * **Google BigQuery** * **AWS Lake Formation** * **Azure Synapse Analytics** ### **📌 Tecnologías Relacionadas:** * **Delta Lake** (Formato transaccional sobre Data Lakes) * **Apache Iceberg** (Optimización de tablas en Data Lakes) * **Apache Hudi** (Gestión de datos en tiempo real en Data Lakes) ## **🔹 5. Casos de Uso de un Data Lakehouse** ✔ **Análisis empresarial en tiempo real** → Reportes de BI con datos frescos ✔ **Machine Learning e IA** → Entrenamiento de modelos directamente en los datos ✔ **Procesamiento de Big Data** → Integración con streaming y procesamiento batch ✔ **Gestión de datos en la nube** → Centralización de información para múltiples aplicaciones ## **🚀 Conclusión** El **Data Lakehouse** representa el futuro del almacenamiento de datos, uniendo lo mejor de los **Data Warehouses** y **Data Lakes**. Es la solución ideal para organizaciones que buscan escalabilidad, eficiencia y procesamiento avanzado para Business Intelligence y Machine Learning.

Un **Data Lakehouse** combina la flexibilidad de un **Data Lake** con la estructura optimizada de un **Data Warehouse**, permitiendo manejar **datos estructurados y no estructurados** en un solo lugar. **Ventajas:** ✅ **Escalabilidad** → Procesa grandes volúmenes sin perder rendimiento. ✅ **Optimización analítica** → Consultas rápidas y análisis avanzado. ✅ **Compatibilidad con transacciones** → Garantiza integridad en operaciones críticas. 🔹 **Ejemplo:** Un banco lo usa para registrar transacciones con precisión, o una empresa IoT para analizar datos en tiempo real junto con inventarios.