앞서 언급했듯이 데이터 레이크하우스는 데이터 웨어하우징 내의 최고의 기능과 데이터 레이크 내의 가장 최적의 기능을 결합합니다. 데이터 웨어하우스의 유사한 데이터 구조를 활용하고 이를 데이터 레이크의 저렴한 스토리지 및 유연성과 결합하여 조직이 빅 데이터를 빠르고 효율적으로 저장하고 액세스하는 동시에 잠재적인 데이터 품질 문제를 완화할 수 있도록 합니다. 다양한 데이터 데이터 세트, 즉 정형 및 비정형 데이터를 모두 지원하여 비즈니스 인텔리전스 및 데이터 과학 작업 흐름의 요구 사항을 모두 충족합니다. 일반적으로 Python, R 및 고성능 SQL과 같은 프로그래밍 언어를 지원합니다.

데이터 레이크하우스는 대규모 데이터 워크로드에서 ACID 트랜잭션도 지원합니다. ACID는 원자성(atomicity), 일관성(consistency), 격리성(isolation), 내구성(durability)을 의미합니다. 이 모든 것은 데이터 무결성을 보장하기 위해 트랜잭션을 정의하는 핵심 속성입니다. 원자성은 데이터에 대한 모든 변경이 단일 작업인 것처럼 수행되는 것으로 정의할 수 있습니다. 일관성은 트랜잭션이 시작될 때와 종료될 때 데이터가 일관된 상태에 있을 때입니다. 격리는 트랜잭션의 중간 상태가 다른 트랜잭션에 보이지 않는 것을 말합니다. 결과적으로 동시에 실행되는 트랜잭션은 직렬화된 것처럼 보입니다. 내구성은 트랜잭션이 성공적으로 완료된 후 데이터 변경 내용이 유지되고 시스템 오류가 발생하더라도 실행 취소되지 않는 것입니다. 이 기능은 여러 사용자가 동시에 데이터를 읽고 쓸 때 데이터 일관성을 보장하는 데 중요합니다. 

데이터 레이크하우스는 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크의 최상의 기능을 결합하도록 설계되었기 때문에 사용자에게 특정한 주요 이점을 제공합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 데이터 중복성 감소: 단일 데이터 스토리지 시스템을 통해 간소화된 플랫폼이 모든 비즈니스 데이터 요구 사항을 수행할 수 있습니다. 또한 데이터 레이크하우스 는 데이터 파이프라인 을 통해 여러 시스템으로 이동하는 데이터의 양을 줄여 데이터 관측성을 간소화합니다.  
• 비용 효율적: 데이터 레이크하우스는 클라우드 오브젝트 스토리지의 저렴한 비용을 활용하므로 데이터 웨어하우스에 비해 운영 비용이 상대적으로 낮습니다. 또한 데이터 레이크하우스의 하이브리드 아키텍처는 여러 데이터 스토리지 시스템을 유지 관리할 필요가 없으므로 운영 비용이 절감됩니다.  
• 다양한 워크로드 지원: 데이터 레이크하우스는 데이터 관리 수명 주기 전반에 걸쳐 다양한 사용 사례를 처리할 수 있습니다. 또한 비즈니스 인텔리전스 및 데이터 시각화 작업 스트림 또는 더 복잡한 데이터 과학 작업 스트림을 모두 지원할 수 있습니다.
• 거버넌스 개선:  데이터 레이크하우스 아키텍처는 데이터 레이크에 수반되는 표준 거버넌스 문제를 완화합니다. 예를 들어, 데이터가 수집되고 업로드될 때 데이터가 정의된 스키마 요구 사항을 충족하는지 확인하여 다운스트림 데이터 품질 문제를 줄일 수 있습니다.
• 더 많은 규모: 기존 데이터 웨어하우스에서는 컴퓨팅과 스토리지가 함께 결합되어 운영 비용이 증가했습니다. 데이터 레이크하우스는 스토리지와 컴퓨팅을 분리하여 데이터 팀이 동일한 데이터 스토리지에 액세스하면서 서로 다른 애플리케이션에 대해 서로 다른 컴퓨팅 노드를 사용할 수 있도록 합니다. 그 결과 확장성과 유연성이 향상됩니다.  
• 스트리밍 지원: 데이터 레이크하우스는 오늘날의 비즈니스와 기술을 위해 구축되었으며 많은 데이터 소스는 장치에서 직접 실시간 스트리밍을 사용합니다. 레이크하우스 시스템은 이러한 실시간 수집을 지원하며 이는 앞으로 더욱 대중화될 것입니다.