ETL en AWS para Pipeline de Ventas
Resumen
En este artículo te cuento cómo diseñé un pipeline de datos escalable en AWS utilizando servicios serverless para procesar y analizar datos de ventas en tiempo real.
1. Introducción
Las empresas generan grandes volúmenes de datos de ventas diariamente. Para convertir esos datos en información útil, necesitamos pipelines eficientes, escalables y confiables.
En este proyecto, construí un pipeline ETL en AWS utilizando servicios serverless que permite ingerir datos desde múltiples fuentes, transformarlos y cargarlos en un data warehouse para su análisis.
2. Arquitectura
La arquitectura del pipeline se compone de los siguientes servicios de AWS:
(Origen de datos)
(Catálogo y ETL)
(Transformados)
(Data Warehouse)
(Visualización)
3. Ingesta de Datos
Los datos llegan desde diferentes fuentes (CRM, e-commerce, archivos planos) y se almacenan en buckets S3 organizados por fecha. Configuré reglas de ciclo de vida para optimizar costos.
- Particionado por
year/month/day - Formato Parquet con compresión Snappy
- Catálogo automático con AWS Glue Crawler
4. Transformaciones
Las transformaciones se ejecutan con jobs de AWS Glue (PySpark), que aplican limpieza, deduplicación y enriquecimiento con dimensiones maestras.
"Los datos sucios cuestan más caros que diseñar bien el pipeline desde el inicio."
5. Carga y Almacenamiento
Los datos finales se cargan en Amazon Redshift particionados por dimensión temporal. Modelado en estrella para optimizar queries de BI.
6. Resultados
El pipeline procesa más de 5 millones de registros diarios con un costo mensual menor a USD 200 y una latencia media de 12 minutos extremo a extremo.
7. Conclusión
Construir un pipeline ETL serverless en AWS es una alternativa rentable y escalable para empresas medianas. La clave está en el diseño del catálogo y el modelado dimensional.
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