🏠 Lakehouse: la unión del lago de datos y el almacén

La arquitectura de datos ha pasado por tres épocas:

1️⃣ Data Warehouse — estructura estricta, transacciones ACID, análisis potente. Pero caro y solo datos estructurados.

2️⃣ Data Lake — almacenamiento barato de cualquier dato en almacenamiento de objetos. Pero sin transacciones ni control de calidad, el lago se convierte rápidamente en un "pantano".

3️⃣ Data Lakehouse — lo mejor de ambos mundos. Una plataforma única que combina la flexibilidad del lago y la fiabilidad del almacén.

🌐 ¿Qué ofrece Lakehouse?
• Almacenamiento barato (S3, ADLS, GCS)
• Transacciones ACID sobre archivos (Parquet/ORC)
• Evolución flexible del esquema (Schema Evolution)
• Soporte para BI, ML/AI y streaming en una sola copia de datos

🌐 Plataformas clave
• Databricks + Delta Lake — máximo rendimiento (Photon), MLflow y Unity Catalog integrados
• Snowflake — líder en BI, soporte nativo de Apache Iceberg
• Apache Iceberg — formato abierto, licencia libre, estándar de la industria para acceso multi-motor

🌐 Arquitectura Medallion (Bronce → Plata → Oro)

🥉 Bronce — datos brutos "tal cual", solo append, historial completo para auditoría y reprocesamiento.

🥈 Plata — limpieza, deduplicación, normalización. Datos validados y listos para análisis.

🥇 Oro — agregados de negocio, KPI, paneles. Tablas listas para analistas y partes interesadas.

🌐 3 pasos para implementar Lakehouse

1. Elija un formato abierto (Iceberg/Delta) y almacenamiento en la nube — esta es la base que protege contra el vendor lock-in.
2. Organice los datos en capas Medallion — Bronce para ingesta, Plata para limpieza, Oro para métricas de negocio.
3. Conecte un catálogo unificado y governance — control de acceso, seguimiento del linaje de datos y gestión de calidad de datos desde el primer día.

🌐 Ejemplos de aplicación de Lakehouse en empresas rusas:
1. Magnit
2. "AB Tech" para un holding de construcción no nombrado

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