En el mundo de la ingeniería de datos, el debate sobre las herramientas más modernas como Snowflake y Databricks suele eclipsar la atención que merece la arquitectura subyacente. La elección de una herramienta excelente no garantizará el éxito si no se cuenta con un diseño adecuado para la velocidad de los datos o si el equipo no domina el SQL. Al planificar las estrategias para el año 2026, se deben considerar siete marcos de trabajo fundamentales para enfrentar los desafíos del sector.
El paradigma ETL (Extraer, Transformar, Cargar) es uno de ellos. A pesar de ser considerado obsoleto por algunos, ha evolucionado notablemente. Es esencial cuando se deben cumplir estrictos requisitos de cumplimiento, como el enmascaramiento de datos personales antes de su ingreso al lago de datos. Sin embargo, su mantenimiento puede convertirse en una carga, especialmente cuando se producen cambios en el esquema del sistema de origen. El uso de tecnologías como Spark, Airflow y NiFi es crucial en este contexto.
Por otro lado, el enfoque ELT (Extraer, Cargar, Transformar) se ha establecido como el estándar moderno. Permite cargar datos en crudo, realizando el procesamiento en el almacén de datos, lo cual es práctico en la mayoría de las situaciones analíticas. El uso inapropiado de dbt o una modelación SQL deficiente pueden llevar a problemas de materialización y a vistas que tardan demasiado en actualizarse. Herramientas como Fivetran, Airbyte, Snowflake, BigQuery y dbt son fundamentales en este enfoque.
El streaming, ideal para situaciones que requieren baja latencia como la detección de fraudes, presenta retos en su implementación debido a cuestiones de entrega semántica y retrasos en los datos. Tecnologías como Kafka y Flink son empleadas en estos casos.
La arquitectura híbrida Lambda, que combina procesamiento por lotes y en tiempo real, a menudo enfrenta el problema de duplicación de trabajo si las bases de código divergen. Alternativas más avanzadas como Kappa o Spark Streaming están ganando popularidad.
La arquitectura Kappa, que trata todos los datos como un flujo, ofrece una potencial simplificación de la lógica de procesamiento. Aunque exige un cambio en la mentalidad sobre los datos, cuando se implementa adecuadamente, proporciona poderosas ventajas.
Las arquitecturas de «data lakehouse» y los pipelines basados en microservicios buscan combinar lo mejor de ambos mundos, ofreciendo transacciones ACID y rendimiento optimizado, aunque también presentan retos significativos en términos de observabilidad y trazabilidad de datos.
Para los ingenieros de datos, el desafío radica en seleccionar el patrón más sencillo y eficiente que permita sostener el crecimiento a largo plazo, evitando soluciones excesivamente complejas para problemas simples. La clave está en optar por un enfoque que priorice la simplicidad y eficacia a futuro.