El ELT —cargar primero el dato en crudo y transformarlo después, dentro del propio motor de destino— se ha vendido como una característica del cloud, pero es un patrón arquitectónico, no una función de Snowflake o BigQuery. Se puede hacer —y se hace— on… Leer más sobre ELT on-premise: el patrón del que nadie habla (y que quizá ya estás usando)

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

ETL transforma los datos antes de cargarlos en el destino; ELT los carga primero en crudo y los transforma después dentro del propio almacén analítico. La elección no es una cuestión de modernidad sino de tres variables: coste (dónde y cuántas veces se paga… Leer más sobre Patrones ETL vs ELT: cuándo transformar en origen o en destino

dbt se ha convertido en la herramienta de referencia para la transformación de datos en los stacks de datos modernos. Si trabajas con SQL y necesitas transformar datos en un data warehouse, dbt te permite hacerlo de forma modular, versionada, documentada y… Leer más sobre dbt (Data Build Tool): Qué es y cómo funciona. Guía práctica en español