El Change Data Capture (CDC) es la técnica que detecta y propaga los cambios de una base de datos (inserciones, actualizaciones y borrados) a otros sistemas casi en tiempo real. La aproximación log-based —leer el registro de transacciones de la base de datos—… Leer más sobre CDC y replicación: arquitectura para datos casi en tiempo real — Debezium, log-based vs trigger-based

Si la Parte II resolvía dónde se guarda el dato, esta tercera parte responde a una pregunta anterior y más incordiante: cómo llega hasta ahí. Entre el sistema que genera un registro y la tabla que alimenta un informe hay un recorrido de extracciones, colas,… Leer más sobre Parte III — Integración de datos y ETL/ELT

La ingesta de datos a escala es el proceso de capturar, mover y entregar grandes volúmenes de datos —en lotes o en flujo continuo— desde sus orígenes hasta las plataformas de almacenamiento y procesamiento, manteniendo la fiabilidad bajo carga variable y… Leer más sobre Ingesta de datos a escala: cómo construir pipelines resilientes con idempotencia, backpressure y reintentos

Airflow, Prefect, dbt, NiFi y Kafka son un ejemplo de stack de integración —el del modern data stack open-source, código primero— que este capítulo usa como hilo conductor para entender los cuatro planos de un pipeline: quién orquesta (Airflow, Prefect),… Leer más sobre Airflow, Prefect, dbt, NiFi y Kafka: comparativa práctica de las herramientas que mueven los datos de tu empresa

Vista general de las cuatro capas de la plataforma: transaccional, ingesta en streaming, lakehouse analítico y consumo. Una fintech es, en esencia, una empresa de datos que casualmente mueve dinero. Su plataforma tiene que conciliar lo que en otros sectores… Leer más sobre Diseñar la plataforma de datos de una fintech: anatomía de un stack que no puede fallar