Lakehouse vs. Warehouse en Microsoft Fabric: cuándo usar cada uno

Microsoft Fabric ofrece dos artefactos de almacenamiento analítico: el Lakehouse y el Warehouse. La elección correcta depende de los datos, los equipos y los requisitos de rendimiento.

Lakehouse

El Lakehouse combina la flexibilidad de un data lake con capacidades analíticas SQL. Los datos se almacenan en Delta Parquet en OneLake y se exponen a través de dos endpoints:

• SQL Analytics Endpoint — permite consultas SQL de solo lectura sobre las tablas Delta.
• Spark — procesamiento completo de lectura/escritura con notebooks PySpark o Spark SQL.

Ideal para: ingesta de datos a gran escala, transformaciones complejas con Spark, datos semiestructurados (JSON, CSV, Parquet).

Warehouse

El Warehouse es un almacén relacional totalmente gestionado, con soporte completo de T-SQL (DDL + DML). Los datos también se almacenan en OneLake en Delta Parquet, pero la gestión se hace mediante SQL.

-- Crear una tabla en el Warehouse
CREATE TABLE dbo.FactSales (
    SalesKey   INT           NOT NULL,
    DateKey    INT           NOT NULL,
    ProductKey INT           NOT NULL,
    Revenue    DECIMAL(18,2) NOT NULL
)
WITH (CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX, DISTRIBUTION = HASH(SalesKey))

Ideal para: equipos de BI con fuerte base SQL, datos estructurados, informes críticos de negocio con SLAs de rendimiento.

Combinación típica

Lakehouse Bronze  → ingesta raw
Lakehouse Silver  → transformaciones Spark
Warehouse Gold    → consultas SQL analíticas + Power BI

Conclusión

No es una decisión excluyente — la mayoría de las arquitecturas maduras usan ambos en capas diferentes. El Lakehouse para transformaciones flexibles, el Warehouse para servir a consumidores SQL e informes de negocio.