Come abbiamo visto, i data lakehouse combinano le migliori funzionalità all'interno del data warehousing con le migliori all'interno dei data lake. Sfruttano strutture di dati simili a quelle dei data warehouse e le abbinano allo storage a basso costo e alla flessibilità dei data lake, consentendo alle organizzazioni di archiviare e accedere ai big data in modo rapido ed efficiente, consentendo loro anche di mitigare potenziali problemi di qualità dei dati. Supportano diversi set di dati, ovvero dati sia strutturati che non strutturati, soddisfacendo le esigenze dei flussi di lavoro di business intelligence e data science. Supportano generalmente linguaggi di programmazione come Python, R e SQL ad alte prestazioni.

I data lakehouse supportano anche le transazioni ACID su workload di dati più grandi. ACID è l'acronimo di atomicità, coerenza, isolamento e durabilità, ovvero tutte le proprietà fondamentali che definiscono una transazione in grado di garantire l'integrità dei dati. L'atomicità può essere definita come l'esecuzione di tutte le modifiche ai dati come se fossero un'unica operazione. La coerenza si ha quando i dati si trovano in uno stato coerente all'inizio e alla fine di una transazione. L'isolamento si riferisce allo stato intermedio della transazione che è invisibile alle altre transazioni. Di conseguenza, le transazioni che vengono eseguite simultaneamente sembrano essere serializzate. La durabilità si ha quando, dopo che una transazione è stata completata con successo, le modifiche ai dati persistono e non vengono annullate, anche in caso di guasto del sistema. Questo aspetto è fondamentale per garantire la coerenza dei dati, dato che più utenti leggono e scrivono i dati simultaneamente. 

Poiché il data lakehouse è stato progettato per riunire le migliori funzionalità di un data warehouse e di un data lake, offre vantaggi chiave specifici ai suoi utenti. Questi includono:

• Riduzione della ridondanza dei dati: il singolo sistema di data storage consente di disporre di una piattaforma semplificata per soddisfare tutte le esigenze di dati aziendali. I data lakehouse semplificano inoltre l'osservabilità dei dati riducendo la quantità di dati che si spostano attraverso le pipeline di dati in più sistemi.  
• Costi ridotti: dal momento che i data lakehouse sfruttano i costi più bassi del cloud object storage, i costi operativi di un data lakehouse sono relativamente più bassi rispetto ai data warehouse. Inoltre, l'architettura ibrida di un data lakehouse elimina la necessità di gestire più sistemi di data storage, il che la rende meno costosa da utilizzare.  
• Supporto di un'ampia varietà di workload: i data lakehouse possono adattarsi a diversi casi d'uso nel ciclo di vita della gestione dei dati. Inoltre, possono supportare sia i flussi di lavoro di business intelligence e di visualizzazione dei dati che quelli più complessi di data science.
• Migliore governance:  l'architettura del data lakehouse attenua i problemi di governance standard che si presentano con i data lake. Ad esempio, quando i dati vengono acquisiti e caricati, è possibile garantire che soddisfino i requisiti dello schema definiti, riducendo i problemi di qualità dei dati a valle.
• Maggiore scalabilità: nei data warehouse tradizionali, l'elaborazione e lo storage erano accoppiati, con il conseguente aumento dei costi operativi. I data lakehouse separano l'archiviazione e l'elaborazione, consentendo ai team di dati di accedere allo stesso archivio di dati e di utilizzare nodi di elaborazione diversi per applicazioni diverse. Ciò si traduce in maggiore scalabilità e flessibilità.  
• Supporto per lo streaming: il data lakehouse è costruito per il business e la tecnologia di oggi e molte fonti di dati utilizzano lo streaming in tempo reale direttamente dai dispositivi. Il sistema di lakehouse supporta questa acquisizione in tempo reale, che diventerà sempre più popolare in futuro.