¿Cuál es la diferencia entre DWH y Data Lake?

Data Warehouse (DWH) y Data Lake son dos enfoques diferentes para el almacenamiento y procesamiento de datos:

• Data Warehouse (DWH) — un almacenamiento de datos estructurado, optimizado para análisis e informes. En el DWH, los datos generalmente están limpios, transformados y organizados según esquemas (por ejemplo, estrella o copo de nieve). Esto permite realizar consultas complejas rápidamente y construir informes.

• Data Lake — es un almacenamiento donde los datos se guardan en su forma cruda, sin procesamiento previo. En el Data Lake, se pueden almacenar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados (logs, imágenes, videos, etc.). Es una solución flexible para almacenar grandes volúmenes de datos diversos.

Diferencias principales:

Característica	Data Warehouse	Data Lake
Formato de datos	Estructurados, limpios	Crudos, en cualquier formato
Objetivo	Análisis, informes	Almacenamiento, preparación de datos para ML y análisis
Costo de almacenamiento	Generalmente más alto debido al procesamiento	Generalmente más barato, ya que almacena datos en crudo

La elección depende de las tareas: para análisis empresarial clásico, mejor DWH; para trabajo flexible con grandes y diversos datos, Data Lake.