Que ELT Ya No Sea Un Dolor de Cabeza: Por Qué Nos Asociamos Con Fivetran + Databricks

No hace mucho, me encontré mirando fijamente un trabajo ELT fallido tarde en la noche de un viernes. El pipeline se había roto —otra vez— porque un sistema fuente cambió una API y mi script personalizado no pudo adaptarse. Después de años trabajando con todo tipo de herramientas de integración de datos, desde suites ELT empresariales pesadas hasta frágiles pipelines DIY, sabía que debía haber una mejor manera. Poco sabía que la solución vendría en forma de una asociación que desde entonces ha transformado cómo construimos plataformas de datos modernas en SunnyData.

El Mundo de los Aceleradores

En el entorno empresarial actual orientado a datos, la capacidad de integrar, transformar y analizar datos de manera eficiente se erige como un pilar fundamental del éxito. Lograr estos objetivos requiere no solo el conocimiento adecuado sino también herramientas que automaticen y aceleren estos procesos.

Fuente: Fivetran

Estas herramientas, que reducen los tiempos de implementación, automatizan tareas y minimizan el mantenimiento, se conocen como "aceleradores". El mercado ofrece una multitud de ellos: algunos se centran en la observabilidad de datos (como Monte Carlo), otros se especializan en integración de datos (como Fivetran) y otros en explotación de datos (como Sigma).

Un acelerador es cualquier herramienta que te ayude a alcanzar tus objetivos más rápido. Siempre podrías construir tu propia solución, pero ¿por qué lo harías? Desarrollar integraciones personalizadas es técnicamente factible, pero las empresas a menudo terminan con ecosistemas fragmentados que son difíciles de mantener.

En Busca de la Herramienta Perfecta de Integración de Datos

Cuando reflexiono sobre mis primeros proyectos, recuerdo luchar con herramientas ELT tradicionales como IBM DataStage y escribir innumerables scripts de Python programados a través de Airflow. Cada herramienta me enseñó algo: DataStage me mostró poder (pero a costa de complejidad), y la programación personalizada me dio flexibilidad (pero exigía mantenimiento constante).

Servicios nativos en la nube como Azure Data Factory y AWS Glue prometían escalabilidad, pero aún requerían que gestionáramos los conectores o manejáramos los cambios de esquema manualmente. En cada caso, surgió un patrón: demasiado tiempo dedicado a arreglar y ajustar pipelines, no suficiente tiempo entregando insights.

Recuerdo un proyecto particular donde un cambio de API en un sistema CRM SaaS causó días de solución de problemas. Fue una llamada de atención. Comencé a buscar una solución que fuera lo suficientemente simple para no requerir constante supervisión, pero lo suficientemente confiable para confiarle datos empresariales.

Esa búsqueda nos llevó a evaluar Fivetran junto con otras opciones. Francamente, al principio era escéptico. ¿Podría un servicio gestionado realmente manejar el trabajo desordenado de integración de datos mejor que nuestros pipelines hechos a mano? La respuesta resultó ser un rotundo sí.

Fivetran: El Fontanero del Big Data

Recuerdo haber leído un artículo de Forbes hace unos años que describía a Fivetran como el "fontanero" del Big Data, una comparación que encuentro particularmente acertada. Fivetran tiene mucho sentido; al democratizar las integraciones a tu plataforma de datos, podrías lograr un ROI enorme.

Fivetran acelera enormemente el proceso de ingestión de datos de manera confiable y segura. Con integraciones prediseñadas para múltiples fuentes —incluidas aquellas que típicamente son complejas, como el ecosistema SAP— permite a los usuarios centrarse en el análisis y la toma de decisiones estratégicas en lugar de gastar tiempo valioso en integración de datos. Este acelerador ofrece una biblioteca de aproximadamente 690 conectores, que cubren todo, desde bases de datos tradicionales y aplicaciones empresariales hasta sistemas de archivos y plataformas de eventos.

Fuente: Fivetran

Es esencial entender que Fivetran no es meramente un conector; es una solución integral que cubre todo el flujo de integración.

Por Qué Fivetran Se Destaca

Después de trabajar con Fivetran, quedó claro por qué se destacaba entre el resto. Aquí hay algunas razones clave por las que nos enamoramos de él:

Simplicidad y Facilidad de Uso

Fivetran es una plataforma sin código totalmente gestionada. Configurar un nuevo conector de datos es tan fácil como seguir un asistente de configuración – sin código personalizado ni infraestructura que gestionar. Ofrece conectores preestablecidos para cientos de fuentes, desde aplicaciones SaaS hasta bases de datos. Simplemente seleccionamos nuestras fuentes de datos y destino (Databricks Delta Lake, en nuestro caso), y Fivetran se encarga del resto. Este enfoque plug-and-play reduce drásticamente el tiempo de implementación.

Pipelines Confiables de "Configurar y Olvidar"

A diferencia de los pipelines personalizados que podrían romperse con cambios de esquema, la integración automatizada de Fivetran se adapta a medida que los esquemas y APIs evolucionan. Si un sistema fuente agrega una columna o cambia un campo, Fivetran se ajusta automáticamente, por lo que nuestros datos siguen fluyendo sin intervención manual. Está diseñado para garantizar un movimiento de datos confiable a gran volumen, permitiéndonos centrarnos en los insights en lugar de estar constantemente supervisando trabajos ELT. En otras palabras, simplemente funciona – día tras día – lo que da a nuestro equipo tranquilidad.

Manejo Robusto de ELT y Esquemas

Fivetran sigue una filosofía ELT (Extraer-Cargar-Transformar). Extrae datos de las fuentes y los deposita en nuestro entorno Databricks como tablas en bruto, listas para que las transformemos utilizando todo el poder de Databricks. Esta separación significa que el trabajo de Fivetran está enfocado con precisión en la extracción y carga – y hace ese trabajo excepcionalmente bien. Incluso maneja cambios de esquema con elegancia al evolucionar automáticamente el esquema de destino (agregando nuevas columnas, por ejemplo) para que nuestros analistas siempre vean esquemas listos para consultar en Databricks. No más fallos en el pipeline a las 2 AM porque un sistema fuente tuvo un cambio menor.

Seguridad y Gobernanza Incorporadas

Como servicio gestionado, Fivetran toma la seguridad en serio (los datos están cifrados en tránsito y en reposo), pero lo que realmente nos impresionó fue su integración con las características de gobernanza de Databricks. Fivetran puede integrarse nativamente con Unity Catalog, la capa de gobernanza de datos de Databricks, registrando automáticamente tablas y esquemas en cada sincronización. Esto significa que los datos que deposita son inmediatamente visibles y gobernados bajo nuestro catálogo central – sin pasos adicionales requeridos. Para una consultoría como SunnyData, que a menudo hace malabares con múltiples espacios de trabajo de clientes, esta característica es oro.

Compatibilidad con Delta Lake

Fivetran no solo vuelca datos en algún formato genérico – carga datos en formato Delta Lake en almacenamiento en la nube, que es el formato nativo de Databricks para el Lakehouse. De hecho, Fivetran tiene la capacidad de tomar datos de sus más de 650 conectores de fuente y depositarlos directamente en un Azure Data Lake o S3 en formato Delta de manera segura y confiable. Para nosotros, esto significa que los datos ingeridos se benefician inmediatamente de las transacciones ACID de Delta Lake, la aplicación de esquemas y las optimizaciones de rendimiento. Es esencialmente una ingestión hecha a medida para Databricks.

Fivetran + Databricks: Una Combinación Perfecta para el Stack de Datos Moderno

Una cosa que rápidamente me di cuenta es de lo maravillosamente que Fivetran complementa a Databricks. Es casi como si hubieran sido hechos el uno para el otro en una arquitectura de datos moderna. En SunnyData, nos especializamos en construir arquitecturas lakehouse en Databricks – eso significa usar formatos abiertos como Delta Lake, desacoplar almacenamiento y computación, y habilitar tanto BI como IA en la misma plataforma. Fivetran encaja en esta imagen como el caballo de batalla de ingestión de datos que asegura que todos nuestros datos fuente lleguen al lakehouse de manera confiable y actualizada.

La integración entre Fivetran y Databricks es muy fluida. Databricks incluso lo ha facilitado al incluir Fivetran en sus integraciones de Partner Connect, por lo que conectar Fivetran a un espacio de trabajo de Databricks es sencillo. En la práctica, cuando conectamos Fivetran a Databricks, configuramos un destino Delta Lake. Bajo el capó, Fivetran almacenará datos en nuestro almacenamiento de objetos en la nube (S3, ADLS, etc.) en formato Delta, y creará las tablas correspondientes en Databricks. Con Unity Catalog en juego, especificamos qué catálogo y esquema debe usar Fivetran, y creará o usará esos, registrando automáticamente cada tabla.

Un gran beneficio de esta integración automatizada son los ciclos de desarrollo acelerados. En el pasado, se dedicaba mucho tiempo de proyecto solo a ingerir datos y asegurarse de que estuvieran en un estado consultable. Ahora, Fivetran se encarga de ese trabajo pesado para nosotros. Datos diversos de fuentes (desde sistemas CRM, bases de datos operacionales, análisis de marketing, lo que sea) se centralizan en nuestro Databricks Lakehouse con facilidad. Como Fivetran se adapta a los cambios de fuente sobre la marcha, no tenemos sorpresas desagradables – nuestras tablas de Databricks permanecen sincronizadas y nuestros analistas pueden confiar en que los datos están actualizados. Esto nos libera para concentrarnos en transformaciones downstream, modelado y análisis. Esencialmente, Fivetran alimenta el lakehouse, y Databricks consume esos datos para entregar insights.

Cuándo Usar Fivetran

Decidir cuándo usar Fivetran es en gran medida subjetivo, ya que su utilidad abarca una amplia gama de escenarios. Sin embargo, es particularmente valioso en entornos donde debes gestionar múltiples fuentes de integración. Además, cuando los requisitos de escalabilidad, seguridad y cumplimiento son estrictos, Fivetran proporciona una solución integral que satisface estas demandas con integraciones robustas y eficientes.

Fuente: Fivetran

Adicionalmente, Fivetran es ideal para mantener una ingestión de datos agnóstica de plataforma, lo que facilita las transiciones entre plataformas —por ejemplo, migrar de Snowflake a Databricks— sin perder la lógica de transformación centralizada.

Validación en el Mundo Real: Probado y Confiable en Proyectos Empresariales

En SunnyData, no solo tomamos la palabra de un proveedor – probamos rigurosamente las herramientas en proyectos del mundo real antes de recomendarlas. Fivetran ha pasado esa prueba con honores. Durante el último año más o menos, hemos implementado Fivetran + Databricks en múltiples escenarios empresariales, y cada vez hemos visto los beneficios reafirmados.

Un ejemplo que destaca fue una modernización de plataforma de datos para un minorista global. Tenían un mosaico de trabajos ELT heredados cargando un almacén de datos on-premise, y querían moverse a Databricks en la nube. Aprovechamos Fivetran para canalizar rápidamente datos desde sus fuentes heredadas (incluidas bases de datos Oracle y SAP, además de varias APIs REST) a Databricks. En la fase inicial, ejecutamos Fivetran en paralelo con sus antiguos pipelines para asegurar que todo coincidiera. El resultado fue que en unas pocas semanas, teníamos una réplica completa de su almacén de datos en Delta Lake, continuamente actualizada a través de Fivetran, todo mientras el sistema antiguo seguía funcionando. Esto dio confianza al negocio para hacer el cambio, porque literalmente vieron los datos fluyendo de manera confiable en ambos sistemas. Y para nosotros, usar Fivetran significó que evitamos escribir docenas de scripts de ingestión individuales – simplemente configuramos conectores. El ahorro de tiempo y la reducción de riesgo fueron enormes.

Otro escenario fue una migración de nube a nube. Uno de nuestros clientes estaba pasando de Snowflake a Databricks. Ya estaban usando Fivetran con Snowflake como destino. Nuestra guía para ellos fue simple: sigue usando Fivetran, solo apúntalo a Delta. En nuestro libro de jugadas de migración, notamos que para los clientes que ya utilizan Fivetran, es obvio continuar – Fivetran es una herramienta fantástica que funciona excelentemente dentro del ecosistema Databricks. Les ayudamos a configurar Databricks como un nuevo destino en Fivetran, recreamos las conexiones, y en poco tiempo todos sus datos se estaban sincronizando en Databricks. El cambio fue indoloro.

Fivetran incluso permitió un enfoque por fases: durante un tiempo, los datos aterrizaron tanto en Snowflake como en Databricks, hasta que Databricks asumió todas las funciones de producción. Esta capacidad de escritura dual dio confianza a todos porque no hubo tiempo de inactividad y no se perdieron datos durante la transición. Hemos descrito este enfoque en nuestras guías de migración – esencialmente, redirigir los pipelines de Fivetran a Databricks y dejar que se encargue del resto. Es difícil imaginar hacer eso de manera tan fluida con una solución casera.

Confianza en el Ecosistema Databricks + Fivetran

Mirando hacia atrás en nuestro viaje, puedo decir que asociarse con Fivetran ha sido una de las mejores decisiones para SunnyData y nuestros clientes. No se trataba solo de agregar otra herramienta a nuestra caja de herramientas – se trataba de adoptar un enfoque moderno para la integración de datos que se alinea perfectamente con las arquitecturas de plataforma de datos modernas que construimos en Databricks. El ecosistema Databricks + Fivetran significa que podemos entregar una solución de pila completa: una plataforma lakehouse ágil impulsada por Databricks, alimentada continuamente por los pipelines confiables de Fivetran.

Lo que me da confianza es saber que esta combinación ha sido probada en batalla. No es teórica ni exagerada; la hemos validado en empresas reales y hemos visto cómo acelera el tiempo hasta obtener insights, reduce la sobrecarga de mantenimiento y escala con las crecientes necesidades de datos. Databricks proporciona el potente motor de análisis y gobernanza, mientras que Fivetran proporciona el tejido conectivo, trayendo datos sin problemas de donde sea que vivan. Juntos, permiten que los equipos de datos se centren en lo que realmente importa – usar datos – en lugar de preocuparse por cómo mover y arreglar datos.

Como ingeniero de datos de corazón, francamente estoy aliviado de tener una herramienta como Fivetran en nuestro arsenal. Significa menos emergencias nocturnas y más despliegues de proyectos orgullosos. Nuestro equipo en SunnyData está emocionado por el futuro sabiendo que tenemos esta base sólida. Estamos orgullosos de recomendar y apoyar tanto a Databricks como a Fivetran como piedras angulares de un stack de datos moderno y de alto impacto.

Al final, la historia es simple: elegimos asociarnos con Fivetran porque nos permite entregar soluciones de datos más simples, rápidas y confiables. Y después de ver los resultados de primera mano, puedo decir con confianza – el dúo Databricks + Fivetran es un cambio de juego para cualquiera que busque desbloquear todo el potencial de sus datos.

¡Aquí hay muchos más proyectos exitosos construidos en este ecosistema, y para nunca pasar otra noche de viernes luchando contra pipelines rotos!