🎙️ Episodio 102. Los datos no valen nada sin ESTO

¿Sabías que ChatGPT y todas las herramientas de IA que usas diariamente dependen de algo que probablemente no has escuchado? En el episodio de hoy te cuento qué es el Modern Data Stack y por qué es importante para cualquier empresa que quiera aprovechar sus datos.

¿Qué es el Modern Data Stack y por qué debería importarte?

El Modern Data Stack (MDS) es el conjunto de herramientas y procesos que permite a las empresas recolectar, procesar y analizar datos de manera eficiente. Sin él, los datos más valiosos del mundo son como petróleo crudo sin refinar: tienen potencial, pero no sirven para nada.

La realidad es que los datos por sí solos no valen nada.

Solo cuando pasan por un proceso estructurado de ingesta, transformación y análisis es cuando se convierten en información valiosa que puede impulsar decisiones de negocio o entrenar modelos de inteligencia artificial.

El problema que resuelve el Modern Data Stack

El caos de los datos empresariales

La mayoría de empresas comienzan con una hoja de cálculo.

Al principio, todo cabe ahí: ventas, usuarios registrados, métricas básicas...

Pero a medida que el negocio crece, también lo hace el caos.

De repente te encuentras con:

  • Datos dispersos en múltiples herramientas (Salesforce, Google Analytics, Mailchimp, etc.)
  • Informes contradictorios que no cuadran entre departamentos
  • Procesos manuales que tardan semanas en completarse
  • Información desactualizada para cuando terminas el análisis

Este escenario es más común de lo que piensas.

Los equipos de marketing usan sus herramientas, ventas tiene su CRM, finanzas su software específico, y todo está "bañado" en hojas de cálculo.

La solución: arquitectura moderna vs. tradicional

Stack tradicional on-premise:

  • Construcción a medida y despliegue local
  • Inversiones pesadas en infraestructura
  • Escalado difícil y costoso
  • Requiere personal técnico especializado

Modern Data Stack:

  • Herramientas modulares basadas en la nube
  • Modelo SaaS con precios por uso
  • Escalabilidad automática
  • Interfaces de bajo código o sin código

Las fases del Modern Data Stack

1. Ingesta de datos

🛠️ Herramientas clave: Fivetran, Airbyte, Stitch

Aquí recolectamos datos de todas las fuentes: aplicaciones, bases de datos, APIs, archivos. Las herramientas modernas se conectan automáticamente y sincronizan los datos en tiempo real.

Enfoques principales:

  • ETL (Extract, Transform, Load): Transforma antes de cargar
  • ELT (Extract, Load, Transform): Carga primero, transforma después (más común en la nube)

2. Almacenamiento

🛠️ Herramientas clave: Snowflake, BigQuery, Amazon Redshift

Los almacenes de datos modernos son como bibliotecas gigantes pero perfectamente organizadas. Permiten almacenar enormes volúmenes de datos de manera que sea fácil buscar y acceder a ellos posteriormente.

3. Transformación

🛠️ Herramientas clave: dbt (data build tool), Apache Spark

Una vez almacenados, los datos necesitan limpieza y organización. Las herramientas como dbt permiten a los analistas escribir transformaciones en SQL sin necesidad de programar en Python o Java.

4. Orquestación

🛠️ Herramientas clave: Apache Airflow, Prefect, Dagster

Coordinan todos los procesos para que ocurran en el orden correcto y momento adecuado. Son como directores de orquesta que aseguran que cada transformación suceda cuando debe.

5. Gobernanza y calidad

🛠️ Herramientas clave: Great Expectations, DataHub

Aseguran que los datos sean de calidad, estén seguros y cumplan con regulaciones. Incluyen verificación de datos y catálogos que ayudan a encontrar información disponible.

Ventajas del Modern Data Stack

Para empresas pequeñas

  • Acceso a tecnología enterprise sin inversión inicial
  • Pago por uso real
  • Configuración rápida sin equipo técnico grande

Para empresas grandes

  • Escalabilidad automática para manejar crecimiento
  • Integración simple entre herramientas
  • Reducción de costos operativos

Para equipos técnicos

  • Menos tiempo en mantenimiento, más en análisis
  • Herramientas especializadas para cada tarea
  • Ecosistema en constante evolución

El Modern Data Stack no es solo una tendencia tecnológica, es la base fundamental que permite que las empresas modernas aprovechen sus datos.

Sin él, los datos más valiosos permanecen como recursos sin explotar.

Ya seas una startup de tres personas o una multinacional, entender y implementar un data stack moderno es crucial para:

  • Tomar decisiones basadas en datos
  • Automatizar procesos de negocio
  • Implementar soluciones de IA
  • Mantenerse competitivo en el mercado actual

El futuro pertenece a las organizaciones que puedan convertir datos en valor de manera eficiente. Y para eso, necesitas un Modern Data Stack robusto.

Espero que te guste el episodio.

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Muchas gracias por estar ahí y te espero en el próximo episodio de Un Podcast Ninja sobre Big Data.

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