En el mundo de la ingeniería de datos, la discusión sobre herramientas como Snowflake y Databricks a menudo opaca la atención que se presta a la arquitectura subyacente. Contar con una herramienta destacada no resolverá los problemas si el patrón de diseño no es adecuado para la velocidad de los datos o la competencia en SQL del equipo. Para el año 2026, se destacan siete marcos de trabajo fundamentales que deben considerarse.
El primero es el clásico ETL (Extraer, Transformar, Cargar). Aunque muchos afirman que está obsoleto, ha evolucionado para ser útil en requisitos estrictos de cumplimiento como el enmascaramiento de información personal. Sin embargo, su alto mantenimiento es un desafío, ya que cualquier cambio en el esquema del sistema de origen puede generar alertas inesperadas. Tecnologías como Spark, Airflow y NiFi son esenciales en esta arquitectura.
ELT (Extraer, Cargar, Transformar) se ha convertido en el estándar moderno de la pila de datos, permitiendo cargar los datos en crudo y procesarlos en el almacén de datos. Aunque es eficaz para analíticas, la materialización incorrecta puede ser problemática, dando lugar a procesos lentos. Herramientas como Fivetran, Airbyte, Snowflake, BigQuery y dbt son comunes en este enfoque.
El streaming es otra opción clave, ideal para actuar en tiempo real, como en la detección de fraudes o actualización de inventarios. A pesar de su potencial, es complejo de implementar debido a cuestiones de entrega semántica y datos retrasados. Tecnologías como Kafka y Flink son utilizadas en este caso.
La arquitectura híbrida Lambda combina procesamiento por lotes y en tiempo real, pero puede resultar en trabajo duplicado si las bases de código divergen. Con el avance de la tecnología, opciones unificadas como Kappa o motores estructurados como Spark Streaming están ganando popularidad.
Kappa, por su parte, trata todos los datos como un flujo, simplificando la lógica de procesamiento. Aunque requiere un cambio en la conceptualización de los datos, es poderosa en la práctica.
Finalmente, las arquitecturas de «data lakehouse» buscan ofrecer las transacciones ACID y el rendimiento de un almacén SQL, y los pipelines basados en microservicios permiten una escalabilidad extrema y aislamiento de fallos. El desafío radica en la observabilidad y trazabilidad de los datos.
Para los ingenieros de datos, la clave está en seleccionar el patrón más sencillo que pueda sostener el crecimiento en los próximos dieciocho meses, evitando implementaciones excesivas para tareas simples. La planificación futura en la ingeniería de datos debe basarse en la simplicidad y la eficacia a largo plazo.
