En el ámbito de la ingeniería de datos, la discusión sobre herramientas como Snowflake y Databricks suele acaparar la atención, dejando en segundo plano la importancia de la arquitectura subyacente. A pesar de tener acceso a herramientas de vanguardia, los problemas no se resolverán si el diseño no se adapta a la velocidad de los datos o a la competencia en SQL del equipo. Por ello, al planificar para 2026, es crucial considerar siete marcos de trabajo fundamentales.
El pionero en el ámbito de las estructuras de pipeline es el clásico ETL (Extraer, Transformar, Cargar). Aunque algunos lo consideran anticuado, ETL ha evolucionado y se utiliza especialmente cuando existen requisitos de cumplimiento estrictos, como el enmascaramiento de información personal antes de llegar al lago de datos. También es útil cuando los datos están tan desordenados que cargar sin procesar sería costoso en términos de computación. Sin embargo, el ETL requiere un alto mantenimiento, y cualquier cambio en el esquema de origen puede provocar alertas inesperadas. Las tecnologías clave aquí incluyen Spark, Airflow y NiFi.
Por otro lado, ELT (Extraer, Cargar, Transformar) se ha establecido como el estándar moderno en la pila de datos. Este enfoque permite cargar los datos en su estado bruto y realizar el procesamiento en el almacén de datos. Es particularmente útil para analíticas, a pesar de que la materialización incorrecta de vistas puede ralentizar el proceso. El stack tecnológico típico incluye herramientas como Fivetran o Airbyte junto a plataformas como Snowflake, BigQuery y dbt.
El streaming ofrece una solución de baja latencia para situaciones que requieren acción en tiempo real, como la detección de fraudes o la gestión de inventarios. Aunque es eficaz, su implementación es compleja debido a cuestiones como la entrega semántica y los retrasos en los datos. Tecnologías como Kafka y Flink son comunes en este contexto.
La arquitectura híbrida Lambda combina procesamiento por lotes y en tiempo real, aunque podría significar duplicación de esfuerzos si las bases de código divergen. Con el avance tecnológico, esta arquitectura está siendo reemplazada por modelos unificados como Kappa o motores estructurados como Spark Streaming. La arquitectura Kappa, por su parte, trata todos los datos como un flujo continuo, simplificando la lógica de procesamiento y requiriendo un cambio de mentalidad significativo.
Las arquitecturas de ‘data lakehouse’ buscan combinar las transacciones ACID con el rendimiento de un almacén SQL, mientras que los pipelines basados en microservicios permiten una escalabilidad extrema y un aislamiento eficaz de fallos. No obstante, presentan desafíos en la observabilidad y trazabilidad de los datos.
Para los ingenieros de datos, la clave radica en elegir el patrón más sencillo que permita un crecimiento sostenible en los próximos dieciocho meses, evitando complicar en exceso tareas simples. En definitiva, la planificación para el futuro en la ingeniería de datos debe enfocarse en la simplicidad y eficacia a largo plazo.
