# Arquitectura Data moderna (Data Engineering) > Data Lake vs Data Warehouse vs Lakehouse, Data Mesh, Data Contracts, schema registry, ADR, gobernanza, data catalog, lineage - 20 preguntas de entrevista - Senior - [Preguntas de entrevista: Data Engineering](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-engineering/preguntas-entrevista.md) ## 1. ¿Cuál es la diferencia fundamental entre un Data Lake y un Data Warehouse? **Respuesta** Un Data Lake almacena datos en su formato nativo (crudo) con un schema aplicado en lectura (schema-on-read), permitiendo gran flexibilidad para exploración. Un Data Warehouse impone un schema estructurado en escritura (schema-on-write) con datos transformados y optimizados para analítica. Los Data Lakes priorizan flexibilidad y almacenamiento masivo de bajo costo, mientras los Data Warehouses priorizan el rendimiento de queries analíticas y la calidad de datos. ## 2. ¿Cuál es la principal ventaja de la arquitectura Lakehouse frente a arquitecturas Data Lake y Data Warehouse separadas? **Respuesta** La arquitectura Lakehouse combina lo mejor de ambos mundos: el almacenamiento flexible y económico del Data Lake con capacidades ACID, rendimiento de queries y gobernanza del Data Warehouse. Esto elimina la duplicación de datos entre sistemas, reduce costos y complejidad de sincronización, permitiendo workloads BI y ML en la misma plataforma usando formatos abiertos como Delta Lake, Iceberg o Hudi. ## 3. ¿Qué formato de tabla abierto permite transacciones ACID sobre un Data Lake? **Respuesta** Delta Lake, Apache Iceberg y Apache Hudi son los tres principales formatos de tabla abiertos que habilitan transacciones ACID sobre un Data Lake. Delta Lake, desarrollado por Databricks, usa un transaction log para garantizar atomicidad y consistencia. Iceberg, creado por Netflix, ofrece gestión avanzada de particiones y schema evolution. Hudi, desarrollado por Uber, destaca en escenarios de upsert y CDC. Estos formatos transforman simple almacenamiento de objetos en un Lakehouse con garantías transaccionales. ## 17 preguntas más disponibles - ¿Cuál es el principio fundamental del Data Mesh? - ¿Qué es un Data Contract en el contexto del Data Mesh? Regístrate gratis: https://sharpskill.dev/es/login ## Otros temas de entrevista Data Engineering - [Linux & Shell - Fundamentos](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-engineering/preguntas-entrevista/linux-shell-basics.md): 20 preguntas, Junior - [Git & GitHub - Fundamentos](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-engineering/preguntas-entrevista/git-github-fundamentals.md): 20 preguntas, Junior - [Python avanzado para Data Engineering](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-engineering/preguntas-entrevista/python-advanced-de.md): 25 preguntas, Junior - [Docker - Fundamentos](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-engineering/preguntas-entrevista/docker-fundamentals.md): 25 preguntas, Junior - [Google Cloud Platform - Fundamentos](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-engineering/preguntas-entrevista/gcp-fundamentals.md): 20 preguntas, Junior - [CI/CD y calidad de código](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-engineering/preguntas-entrevista/ci-cd-code-quality.md): 20 preguntas, Mid-Level - [Docker Compose](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-engineering/preguntas-entrevista/docker-compose.md): 20 preguntas, Mid-Level - [FastAPI - APIs de datos](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-engineering/preguntas-entrevista/fastapi.md): 20 preguntas, Mid-Level - [SQL avanzado para Data Engineering](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-engineering/preguntas-entrevista/sql-advanced-de.md): 20 preguntas, Mid-Level - [Data Lake - Arquitectura e ingesta](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-engineering/preguntas-entrevista/data-lake.md): 20 preguntas, Mid-Level - [BigQuery para Data Engineering](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-engineering/preguntas-entrevista/bigquery-de.md): 20 preguntas, Mid-Level - [PostgreSQL - Administración](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-engineering/preguntas-entrevista/postgresql-admin.md): 20 preguntas, Mid-Level - [Data Modeling para Data Engineering](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-engineering/preguntas-entrevista/data-modeling-de.md): 20 preguntas, Mid-Level - [Fivetran & Airbyte - Ingesta de datos](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-engineering/preguntas-entrevista/fivetran-airbyte.md): 20 preguntas, Mid-Level - [dbt - Fundamentos](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-engineering/preguntas-entrevista/dbt-fundamentals-de.md): 20 preguntas, Mid-Level - [Apache Airflow - Fundamentos](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-engineering/preguntas-entrevista/airflow-fundamentals.md): 20 preguntas, Mid-Level - [Kubernetes - Fundamentos](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-engineering/preguntas-entrevista/kubernetes-fundamentals.md): 20 preguntas, Mid-Level - [dbt - Funcionalidades avanzadas](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-engineering/preguntas-entrevista/dbt-advanced-de.md): 20 preguntas, Senior - [Patrones ETL / ELT / ETLT](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-engineering/preguntas-entrevista/etl-elt-patterns.md): 20 preguntas, Senior - [Apache Airflow - Avanzado](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-engineering/preguntas-entrevista/airflow-advanced.md): 20 preguntas, Senior - [Airflow + dbt - Orquestación de pipelines](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-engineering/preguntas-entrevista/airflow-dbt-integration.md): 20 preguntas, Senior - [PySpark - Procesamiento a gran escala](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-engineering/preguntas-entrevista/pyspark.md): 20 preguntas, Senior - [Google Pub/Sub - Streaming de datos](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-engineering/preguntas-entrevista/pubsub-streaming.md): 20 preguntas, Senior - [Apache Beam & Dataflow](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-engineering/preguntas-entrevista/apache-beam-dataflow.md): 20 preguntas, Senior - [Kubernetes - Producción y escalado](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-engineering/preguntas-entrevista/kubernetes-advanced.md): 20 preguntas, Senior - [Terraform - Infrastructure as Code](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-engineering/preguntas-entrevista/terraform.md): 20 preguntas, Senior - [Bases de datos NoSQL](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-engineering/preguntas-entrevista/nosql-databases.md): 20 preguntas, Senior - [Monitoreo y observabilidad](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-engineering/preguntas-entrevista/monitoring-observability.md): 20 preguntas, Senior - [IAM y seguridad de datos](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-engineering/preguntas-entrevista/iam-security-de.md): 20 preguntas, Senior --- Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack. 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