En el dinámico mundo de la ingeniería de datos, las herramientas como Snowflake y Databricks son frecuentes protagonistas de discusiones, pero a menudo se pasa por alto la importancia de una arquitectura adecuada. Un patrón de diseño correcto es esencial, especialmente si se busca estar preparado para los retos del 2026. Los expertos destacan siete marcos de trabajo clave que todo ingeniero de datos debe considerar.

En primer lugar, el tradicional ETL (Extraer, Transformar, Cargar) sigue vigente, aunque transformado. Su relevancia radica en contextos con estrictos requisitos de cumplimiento, permitiendo el enmascaramiento de datos personales antes de llegar al lago de datos. Su debilidad radica en el alto mantenimiento, especialmente cuando hay cambios en el esquema del sistema de origen. Herramientas como Spark, Airflow y NiFi son pilares de este enfoque.

El modelo ELT (Extraer, Cargar, Transformar) conserva su posición como el estándar de la actualidad. Este método optimiza la carga de datos en crudo, trasladando el trabajo intensivo al almacén de datos, lo que resulta ideal para analíticas. Sin embargo, los ingenieros enfrentan retos con la bloat de materialización sin el uso adecuado de herramientas como dbt. Fivetran, Airbyte, junto a Snowflake o BigQuery son componentes comunes de esta arquitectura.

El streaming, por su parte, es imprescindible para escenarios de baja latencia, cruciales en detección de fraudes y actualización de inventarios en tiempo real. Las tecnologías predilectas aquí son Kafka y Flink, aunque su implementación puede volverse compleja debido a problemas de entrega y retrasos en los datos.

La arquitectura Lambda combina procesamiento por lotes y en tiempo real, pero corre el riesgo de duplicación si las bases de código divergen. A medida que la tecnología avanza, arquitecturas unificadas como Kappa y motores estructurados como Spark Streaming están ganando terreno.

Kappa simplifica tratando todos los datos como un flujo, incluso históricos, lo que exige un cambio de mentalidad en el procesamiento de datos. Aunque desafiante, ofrece una potencia considerable.

Por último, las arquitecturas de «data lakehouse» buscan equilibrar las transacciones ACID y el rendimiento de un almacén SQL. Los pipelines basados en microservicios permiten una gran escalabilidad y aislamiento de fallos, aunque presentan desafíos en la observabilidad y trazabilidad.

Para los ingenieros de datos, el reto es seleccionar patrones simples que puedan sostener el crecimiento futuro, evitando complejidades innecesarias y manteniendo el enfoque en la simplicidad y la eficacia a largo plazo.