# Data Lake - Arquitectura e ingesta (Data Engineering) > Arquitectura Data Lake, zonas (raw/refined/curated), formatos (Parquet, Avro, JSON), ingesta, particionamiento - 20 preguntas de entrevista - Mid-Level - [Preguntas de entrevista: Data Engineering](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-engineering/preguntas-entrevista.md) ## 1. ¿Qué es un Data Lake? **Respuesta** Un Data Lake es un sistema de almacenamiento centralizado capaz de almacenar datos en bruto en su formato nativo, ya sean estructurados, semiestructurados o no estructurados. A diferencia del Data Warehouse que impone un esquema al escribir (schema-on-write), el Data Lake aplica el esquema al leer (schema-on-read), ofreciendo máxima flexibilidad para la exploración y análisis de datos. ## 2. ¿Cuál es la diferencia principal entre schema-on-write y schema-on-read? **Respuesta** Schema-on-write impone la validación y transformación de datos antes de su almacenamiento, garantizando una estructura coherente pero limitando la flexibilidad. Schema-on-read almacena los datos en su formato bruto y aplica el esquema solo durante las lecturas, ofreciendo máxima flexibilidad de ingesta pero requiriendo procesamiento al acceder a los datos. ## 3. ¿Cuáles son las tres zonas clásicas de un Data Lake? **Respuesta** La arquitectura estándar de Data Lake comprende tres zonas: Raw (Bronze) para datos brutos no transformados, Refined (Silver) para datos limpios y normalizados, y Curated (Gold) para datos agregados listos para consumo. Esta organización en capas facilita la gobernanza, trazabilidad y calidad de los datos. ## 17 preguntas más disponibles - ¿Cuál es el rol de la zona Raw (Bronze) en un Data Lake? - ¿Qué formato de archivo es más adecuado para almacenar datos analíticos voluminosos en un Data Lake? 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 - [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 - [Arquitectura Data moderna](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-engineering/preguntas-entrevista/data-architecture.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. HTML version of this page: https://sharpskill.dev/es/technologies/data-engineering/preguntas-entrevista/data-lake