Data Engineering¶

"Transformando datos en valor real para el negocio."

🚀 ¿Qué es Data Engineering?¶

La ingeniería de datos es el arte de diseñar, construir y mantener sistemas que permiten la recolección, almacenamiento, procesamiento y análisis eficiente de grandes volúmenes de datos. Es la base para la analítica avanzada, la inteligencia artificial y la toma de decisiones basada en datos.

🛠️ Herramientas y Tecnologías Clave¶

ETL/ELT: Airflow, dbt, Spark, Talend, Dataflow
Orquestación: Apache Airflow, Prefect
Procesamiento: Apache Spark, Databricks, Flink
Almacenamiento: Data Lakes (S3, GCS), Data Warehouses (BigQuery, Snowflake, Redshift)
Streaming: Apache Kafka, AWS Kinesis
Automatización: Python, Bash, Terraform

🧩 Arquitectura Moderna¶

graph TD;
  FUENTE[Fuentes de Datos] --> INGESTA[Ingesta]
  INGESTA --> PROCESAMIENTO[Procesamiento]
  PROCESAMIENTO --> ALMACENAMIENTO[Almacenamiento]
  ALMACENAMIENTO --> ANALITICA[Analítica]
  ANALITICA --> VISUALIZACION[Visualización]

💡 Buenas Prácticas¶

Automatiza todo lo que puedas

Usa orquestadores y scripts para reducir errores manuales y mejorar la escalabilidad.

Documenta y versiona tus pipelines

dbt y Airflow permiten mantener control y trazabilidad sobre los flujos de datos.

Monitorea y alerta

Implementa monitoreo y alertas para detectar fallos y cuellos de botella a tiempo.

📚 Recursos Recomendados¶

📝 Ejemplo de Pipeline ETL con Airflow¶

from airflow import DAG
from airflow.operators.python import PythonOperator
from datetime import datetime

def extract():
    # Extracción de datos
    pass

def transform():
    # Transformación de datos
    pass

def load():
    # Carga de datos
    pass

default_args = {
    'owner': 'ericksang',
    'start_date': datetime(2023, 1, 1),
}

dag = DAG('etl_pipeline', default_args=default_args, schedule_interval='@daily')

extract_task = PythonOperator(task_id='extract', python_callable=extract, dag=dag)
transform_task = PythonOperator(task_id='transform', python_callable=transform, dag=dag)
load_task = PythonOperator(task_id='load', python_callable=load, dag=dag)

extract_task >> transform_task >> load_task

¿Tienes dudas o quieres ver ejemplos de otros flujos? ¡Contáctame o revisa los notebooks embebidos!