ARQUITECTURAS DE DATOS PARA ANALYTICS: PATRONES DE INTEGRACIÓN, ETL/ELT Y SOPORTE PARA PIPELINES

Resumen

Este artículo analiza arquitecturas de datos orientadas a la analítica, con énfasis en patrones de integración, enfoques ETL y ELT, y mecanismos para el soporte de pipelines analíticos, considerando la creciente necesidad organizacional de estructurar flujos de información capaces de integrar múltiples fuentes, soportar el procesamiento continuo y poner los datos a disposición con mayor consistencia para su uso analítico. La investigación se desarrolló mediante un enfoque cualitativo, de carácter descriptivo y explicativo, apoyado en una investigación bibliográfica, a partir de la cual se examinaron contribuciones teóricas relacionadas con data warehouse, data lake, lakehouse, integración de datos, gobernanza y operación de flujos analíticos. Los resultados indican que la evolución de las arquitecturas de datos está asociada con la búsqueda de mayor flexibilidad estructural, mayor capacidad de integración y mejor coordinación entre almacenamiento, procesamiento y consumo analítico, revelando que la eficiencia de los entornos analíticos depende de la alineación entre el modelo arquitectónico, la estrategia de procesamiento y los mecanismos de soporte de pipelines. También se encontró que ETL y ELT corresponden a lógicas operacionales distintas, cuya adopción varía según el volumen, la diversidad, la frecuencia de actualización y el propósito analítico de los datos, mientras que la continuidad de los pipelines requiere monitoreo, trazabilidad, metadatos y una gobernanza articulada. Se concluye que las arquitecturas de datos orientadas al análisis deben entenderse como ecosistemas integrados, donde la estructura, el flujo y el control operativo interactúan entre sí para la creación de entornos analíticos fiables y escalables.