{"id":70460,"date":"2026-06-22T14:21:05","date_gmt":"2026-06-22T13:21:05","guid":{"rendered":"https:\/\/www.irion-edm.com\/?p=70460"},"modified":"2026-08-25T14:45:24","modified_gmt":"2026-08-25T13:45:24","slug":"lakehouse-en-irion-edm","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.irion-edm.com\/es\/under-the-hood\/lakehouse-en-irion-edm\/","title":{"rendered":"Del data warehouse al lakehouse: c\u00f3mo Irion integra las arquitecturas de datos modernas"},"content":{"rendered":"\n<h2 class=\"wp-block-heading i-sottotitolo\">Arquitectura h\u00edbrida, conexi\u00f3n a lakehouses existentes y Managed Lakehouse nativo: c\u00f3mo Irion EDM<sup>\u00ae<\/sup> lleva el paradigma lakehouse a la plataforma sin imponer migraciones ni formatos propietarios.<\/h2>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Del data warehouse al data lake: una historia conocida <\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Quienes trabajan con datos desde hace algunos a\u00f1os conocen bien esta historia: de los data warehouses a los data lakes, hasta llegar a las arquitecturas lakehouse. Cada paso respondi\u00f3 a problemas reales, aunque introdujo otros nuevos. <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Merece la pena recorrer las principales etapas de este camino \u2014un camino que para muchas empresas a\u00fan est\u00e1 en curso\u2014 porque entender de d\u00f3nde venimos ayuda a comprender por qu\u00e9 la arquitectura lakehouse, y su integraci\u00f3n dentro de Irion EDM<sup>\u00ae<\/sup>, representa hoy una respuesta madura a necesidades concretas de las empresas.<\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">La era de los data warehouses: solidez a un alto precio <\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Los data warehouses dominaron la escena durante d\u00e9cadas, y con raz\u00f3n. Garantizaban todo lo que una organizaci\u00f3n esperaba de un sistema de datos: consistencia, transacciones fiables y una \u00fanica source of truth. <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El problema lleg\u00f3 con el crecimiento del volumen de datos. Los warehouses no escalaban f\u00e1cilmente, sobre todo horizontalmente, y hacerlos escalar verticalmente requer\u00eda a menudo intervenciones de infraestructura costosas. Pero tambi\u00e9n hab\u00eda un segundo problema: los datos se guardaban en formatos propietarios. Para acceder a ellos hab\u00eda que pasar por el mismo proveedor o duplicarlos en otro lugar, perdiendo de hecho la unicidad de la fuente. El vendor lock-in estaba a menudo incorporado en la propia arquitectura.    <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Los data lakes: libertad sin governance <\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La respuesta al warehouse fue el data lake: separar los datos de la l\u00f3gica de consulta, usar formatos abiertos y distribuir el almacenamiento en sistemas escalables. Las primeras implementaciones, basadas en el ecosistema Hadoop y en sistemas de archivos distribuidos como HDFS, eran predominantemente on-premise; con la llegada del cloud, el modelo evolucion\u00f3 hacia un almacenamiento econ\u00f3mico y virtualmente ilimitado. Un avance importante tambi\u00e9n en t\u00e9rminos de escalabilidad, gracias a la separaci\u00f3n entre compute y storage, que en los sistemas warehouse tradicionales tend\u00edan a crecer juntos.  <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Parec\u00eda la soluci\u00f3n definitiva. Pero no lo era.  <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El data lake sufr\u00eda, y sigue sufriendo, un problema de sem\u00e1ntica. Una \u201ctabla\u201d puede estar distribuida en cientos o miles de archivos, con una estructura y un significado a menudo conocidos solo por los procesos que los generaron. Solo quien escribi\u00f3 esos datos sabe c\u00f3mo leerlos correctamente. En la pr\u00e1ctica, muchos data lakes se han transformado en lo que en el sector se denomina, no sin iron\u00eda, <em>data swamp<\/em>: un dep\u00f3sito de datos no gobernados y dif\u00edciles de utilizar.   <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Del data lake al lakehouse: los open table formats y el concepto de cat\u00e1logo<\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El siguiente paso fue intentar recuperar lo que se hab\u00eda perdido \u2014governance, consistencia, sem\u00e1ntica\u2014 sin renunciar a las ventajas de la escalabilidad cloud y de los formatos abiertos. De esta necesidad naci\u00f3 el concepto de <strong>lakehouse<\/strong>: una arquitectura que combina la flexibilidad y la eficiencia econ\u00f3mica del almacenamiento cloud con algunas garant\u00edas t\u00edpicas de las bases de datos tradicionales. <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Un lakehouse es una arquitectura h\u00edbrida que combina los mejores elementos de un data lake y de un data warehouse: storage y compute est\u00e1n desacoplados y se basan en est\u00e1ndares abiertos, porque los datos residen en object storage en forma de archivos, pero pueden ser consultados por distintos motores de c\u00e1lculo. Para el usuario final, el sistema se comporta como un data warehouse \u2014soporte SQL, esquemas estructurados, garant\u00edas ACID\u2014, mientras internamente mantiene la flexibilidad de un data lake. <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para hacer posible esta integraci\u00f3n son necesarios dos componentes fundamentales, que reflejan precisamente la uni\u00f3n de ambos mundos: los open table formats y el metadata catalog. El lakehouse puede verse no solo como un nuevo enfoque arquitect\u00f3nico, sino tambi\u00e9n como la integraci\u00f3n de componentes espec\u00edficos. <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Los open table formats \u2014entre los m\u00e1s conocidos, Delta Lake y Apache Iceberg\u2014 resuelven el problema de la sem\u00e1ntica a nivel de tabla individual. La intuici\u00f3n de base era tan sencilla como potente: hacer que un conjunto de archivos f\u00edsicos sea visible y consultable como si fuera una \u00fanica tabla coherente. Estos formatos registran las operaciones de inserci\u00f3n, modificaci\u00f3n y eliminaci\u00f3n sin modificar directamente los archivos, que permanecen inmutables, gestionando las versiones mediante metadatos.  <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">De este modo, las tablas resultan modificables a nivel l\u00f3gico, y la capa de compute puede acceder de forma transparente a la versi\u00f3n correcta de los datos, manteniendo un hist\u00f3rico de las versiones.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Pero una base de datos no es una sola tabla. Es un conjunto de tablas, con relaciones y versiones. Y as\u00ed volvi\u00f3 la necesidad de un componente adicional: no una base de datos en el sentido cl\u00e1sico del t\u00e9rmino, sino un cat\u00e1logo, un registro central que indica a cualquier motor de consulta qu\u00e9 tablas existen, d\u00f3nde se encuentran f\u00edsicamente y a qu\u00e9 versi\u00f3n corresponden. Con esta informaci\u00f3n, el motor accede de forma consistente a los datos correctos, independientemente de cu\u00e1ntos archivos los compongan f\u00edsicamente.   <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Cat\u00e1logo m\u00e1s open table format: eso es el lakehouse.<\/strong> Una arquitectura que devuelve orden y gobernabilidad a los datos distribuidos, manteniendo la separaci\u00f3n entre storage y compute y \u2014algo fundamental\u2014 utilizando est\u00e1ndares abiertos accesibles para cualquier motor, sin duplicaci\u00f3n ni pasos adicionales.<\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">C\u00f3mo Irion integra la arquitectura lakehouse <\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La decisi\u00f3n de integrar la arquitectura lakehouse en Irion EDM no es solo una decisi\u00f3n tecnol\u00f3gica: es la aplicaci\u00f3n concreta de una filosof\u00eda arquitect\u00f3nica precisa, la <strong>separaci\u00f3n entre compute y storage, t\u00edpica de las arquitecturas cloud-native<\/strong>. Compute y storage operan en niveles independientes, escalables por separado, sin que el crecimiento de uno condicione al otro. Es este principio el que hace que la arquitectura lakehouse sea sostenible en el tiempo.  <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Irion la integra directamente en la plataforma de dos formas complementarias.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Para quienes ya cuentan con su propio lakehouse, Irion se conecta directamente a \u00e9l<\/strong>, sin requerir migraciones ni imponer formatos propietarios.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para las organizaciones que a\u00fan no disponen de un lakehouse, pone a disposici\u00f3n el <strong>Managed Lakehouse: una herramienta para persistir datos en un lakehouse directamente dentro de la plataforma<\/strong>. El Managed Lakehouse est\u00e1 dise\u00f1ado para entornos <strong>Kubernetes<\/strong> , con una arquitectura cloud-native que incluye funcionalidades nativas de backup, monitorizaci\u00f3n, resiliencia y alta disponibilidad. <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En ambos casos, el objetivo es el mismo: no se trata solo de a\u00f1adir un almacenamiento anal\u00edtico, sino de llevar esta arquitectura dentro de una plataforma ya orientada a la governance, la calidad y la gesti\u00f3n del dato.<\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Conexi\u00f3n a lakehouses existentes: cero migraciones, cero duplicaciones <\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para las organizaciones que ya han construido su propio lakehouse, <strong>Irion se conecta directamente a la infraestructura existente<\/strong>. Sin migraciones, sin duplicaciones, sin imponer formatos propietarios. <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Irion soporta la conexi\u00f3n a lakehouses basados en est\u00e1ndares abiertos y consolidados como <strong>Apache Iceberg <\/strong>y <strong>Delta Lake<\/strong>, cat\u00e1logos interoperables como <strong>Unity Catalog<\/strong>, incluidos formatos emergentes compatibles con los ecosistemas open table, como <strong>DuckLake<\/strong>. Independientemente de la tecnolog\u00eda utilizada, si los datos est\u00e1n escritos sobre est\u00e1ndares abiertos o compatibles, <strong>Irion puede leerlos.<\/strong> <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Esto permite adoptar la soluci\u00f3n <strong>sin depender de un cloud provider espec\u00edfico<\/strong> y abre la puerta a estrategias h\u00edbridas: datos \u201ccalientes\u201d en file systems de alto rendimiento, vol\u00famenes hist\u00f3ricos en blob storage de bajo coste. El ahorro del TCO puede ser considerable, sobre todo en organizaciones que gestionan datasets de gran tama\u00f1o con acceso predominantemente de lectura, y todo ello sin comprometer la accesibilidad, el rendimiento ni la governance del dato. <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">El Managed Lakehouse: construir un lakehouse directamente en Irion <\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Desde sus inicios, Irion ha integrado de forma nativa la capacidad de persistencia de los datos en el propio producto: una ventaja concreta que permite trabajar de forma m\u00e1s \u00e1gil y eliminar la dependencia de tecnolog\u00edas externas. Hasta ahora, esta capa de almacenamiento se encargaba a <strong>DataShelf<\/strong>, una estructura propia desarrollada sobre SQL Server. A DataShelf se suma una segunda opci\u00f3n: un <strong>Managed Lakehouse<\/strong>, gestionado \u00edntegramente por Irion, que abre las puertas a nuevos escenarios para quienes trabajan con grandes vol\u00famenes de datos y favorece una mayor interoperabilidad con los ecosistemas de datos modernos.  <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El Managed Lakehouse se basa en <strong>est\u00e1ndares abiertos del mercado<\/strong>: esto significa que tambi\u00e9n es <strong>accesible desde herramientas de terceros<\/strong> y que se integra de forma nativa con las arquitecturas <strong>hub &amp; spoke<\/strong>, lo que permite consultar datos que residen en un nodo independiente de Irion sin tener que trasladarlos f\u00edsicamente (para obtener m\u00e1s informaci\u00f3n sobre la arquitectura, consulta el informe t\u00e9cnico <a href=\"https:\/\/www.irion-edm.com\/es\/recursos\/data-quality-hub\/\">Data Quality Hub<\/a>).<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Las ventajas de construir un lakehouse dentro de Irion son principalmente dos: la reducci\u00f3n del TCO y del vendor lock-in.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Habitualmente, las cargas anal\u00edticas \u2014grandes vol\u00famenes hist\u00f3ricos, datasets de reporting o datos predominantemente de lectura\u2014 suelen residir en bases de datos relacionales comerciales como SQL Server, Oracle, DB2 o Teradata, con costes de licencia ligados tambi\u00e9n a la cantidad de datos gestionados. <strong>Trasladarlos a un lakehouse significa sacarlos de estos sistemas<\/strong> , <strong>reduciendo la necesidad de la base de datos relacional y, en consecuencia, el coste de licencia.<\/strong><\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"> Adem\u00e1s, como hemos dicho, toda la estructura del Managed Lakehouse de Irion se basa en est\u00e1ndares abiertos: los datos est\u00e1n en un formato conocido y accesible, los metadatos residen en una base de datos alcanzable mediante protocolos est\u00e1ndar y, por tanto, pueden ser le\u00eddos tambi\u00e9n por herramientas externas. Esto significa que los Managed Lakehouse pueden ser le\u00eddos tambi\u00e9n por motores de terceros compatibles con los est\u00e1ndares de mercado, sin pasar por las API. <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Todas estas caracter\u00edsticas <strong>reducen significativamente el vendor lock-in: los datos de Irion son legibles desde el exterior<\/strong>, incluso sin saber que est\u00e1n gestionados por Irion. Los datos permanecen accesibles en formatos abiertos e interoperables, independientemente de la plataforma que los gestione. <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Consultas h\u00edbridas entre fuentes distintas <\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ya sea que los datos se encuentren en el Managed Lakehouse de Irion o en un lakehouse externo, pueden leerse y consultarse all\u00ed donde residan. Pero hay m\u00e1s. <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Irion permite ejecutar <strong>consultas h\u00edbridas<\/strong> : en una \u00fanica consulta es posible combinar datos procedentes de cualquier lakehouse con datos procedentes de cualquier otra fuente ya censada en la plataforma. Una join entre una tabla del lakehouse y un dataset procedente de una conexi\u00f3n externa es posible y transparente para el usuario, sin procesos de copia ni pipelines de integraci\u00f3n dedicadas, gracias a sofisticadas t\u00e9cnicas de <strong>pushdown <\/strong>que optimizan la ejecuci\u00f3n directamente en la fuente. <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Todo esto es posible gracias al <strong>Analytics Engine<\/strong> de Irion, un nuevo motor anal\u00edtico columnar que opera en modalidad in-memory y\/o on-disk, dise\u00f1ado nativamente para cargas OLAP.<\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Conclusiones <\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Integrar el lakehouse en Irion EDM<sup>\u00ae<\/sup>. fue una elecci\u00f3n precisa: llevar una arquitectura madura y moderna dentro de una plataforma ya orientada a la governance y la calidad del dato, sin imponer migraciones, a\u00f1adir complejidad ni alterar lo que las organizaciones ya han construido.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Tanto en el caso de un Managed Lakehouse construido en Irion como en el caso de una conexi\u00f3n a infraestructuras existentes, el principio sigue siendo el mismo: los datos pertenecen a la organizaci\u00f3n, est\u00e1n en formatos abiertos y son accesibles desde cualquier motor compatible. La elecci\u00f3n arquitect\u00f3nica de hoy no cierra la puerta a las opciones tecnol\u00f3gicas de ma\u00f1ana. <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">De ello se derivan dos beneficios muy concretos: una reducci\u00f3n del TCO, trasladando las cargas anal\u00edticas fuera de las bases de datos relacionales comerciales, y una reducci\u00f3n del vendor lock-in en aquellos casos en los que se utilizan est\u00e1ndares abiertos, minimizando las dependencias de proveedores espec\u00edficos.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El lakehouse es solo una de las etapas de un recorrido de evoluci\u00f3n que Irion ha emprendido, cada vez m\u00e1s orientado al futuro. <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><em>Seguid acompa\u00f1\u00e1ndonos: a\u00fan tenemos mucho que contar, y estamos deseando hacerlo en los pr\u00f3ximos encuentros.Continuate a seguirci: abbiamo ancora molto da raccontare, e non vediamo l&#8217;ora di farlo nei prossimi appuntamenti.<\/em><\/p>\n\n<style data-wp-block-html=\"css\">h1 {\n  line-height: 120% !important;\n  margin: 1rem 0 !important;\n}\n\nh2 {\n  font-size: 2rem !important;\n  color: #147293 !important;\n}\n\nh3 {\n  font-size: 1.5rem !important;\n  margin-bottom: 0.8rem;\n}\n\np {\n  margin-bottom: 0.8rem;\n}\n\np + h3 {\n  margin-top: 2rem;\n}\n\n.i-sottotitolo {\n  font-weight: 500 !important;\n  color: #147293 !important;\n  margin-bottom: 2.4rem !important;\n  margin-top: 1rem !important;\n  letter-spacing: -1% !important;\n\/*   font-style: normal !important; *\/\n}\n<\/style>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Arquitectura h\u00edbrida, conexi\u00f3n a lakehouses existentes y Managed Lakehouse nativo: c\u00f3mo Irion EDM\u00ae lleva el paradigma lakehouse a la plataforma sin imponer migraciones ni formatos propietarios. 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