Históricamente, las empresas mantenían dos silos de datos: un Data Warehouse para datos estructurados y reportes de BI, y un Data Lake para datos no estructurados y Machine Learning. El concepto de "Lakehouse" elimina esta duplicidad costosa y compleja, ofreciendo una plataforma unificada sobre almacenamiento de objetos de bajo costo (como S3 o Azure Blob).
La gran innovación del Lakehouse es traer la confiabilidad de las bases de datos relacionales (transacciones ACID) al caos del Data Lake. Tecnologías como Delta Lake o Apache Iceberg permiten realizar actualizaciones, borrados y "viajes en el tiempo" (versionado de datos) sobre archivos parquet masivos, garantizando la integridad de los datos sin sacrificar la escalabilidad.
Esta arquitectura permite que los analistas de negocio ejecuten consultas SQL rápidas y los científicos de datos corran modelos de Python/Spark sobre los mismos datos físicos. Se elimina la necesidad de procesos ETL complejos y propensos a errores para mover datos de un sistema a otro, acelerando el tiempo desde la ingesta del dato hasta el insight.