Uno de los primeros dilemas en Ingeniería de Datos es decidir cómo procesar los datos: ¿en batch o en streaming?
No es una decisión tecnológica. Es una decisión de negocio e ingeniería.
El procesamiento batch trabaja con conjuntos de datos acumulados y se ejecuta en intervalos definidos.
Ejemplos comunes:
- cargas diarias
- reportes nocturnos
- agregaciones semanales
- reprocesos históricos
- Procesa grandes volúmenes de datos
- Se ejecuta por horarios
- Más simple de operar
- Más fácil de depurar
Batch es el punto de partida de la mayoría de los sistemas de datos.
El procesamiento streaming trabaja con eventos que llegan de forma continua, casi en tiempo real.
Ejemplos comunes:
- eventos de usuarios
- sensores
- logs en tiempo real
- sistemas de monitoreo
- Procesamiento casi inmediato
- Mayor complejidad técnica
- Requiere manejo de estados
- Más costoso de operar
Streaming se justifica cuando el tiempo es crítico.
| Aspecto | Batch | Streaming |
|---|---|---|
| Latencia | Alta (minutos/horas) | Baja (segundos) |
| Complejidad | Baja | Alta |
| Costos | Menores | Mayores |
| Debugging | Más simple | Más difícil |
| Casos de uso | Reportes, análisis | Tiempo real |
La pregunta correcta no es “¿puedo hacer streaming?” sino:
Preguntas clave:
- ¿Qué pasa si el dato llega con 10 minutos de retraso?
- ¿Afecta una decisión crítica?
- ¿Quién consume ese dato?
- ¿Cuánto cuesta mantenerlo?
En la mayoría de los casos:
Batch es suficiente.
En sistemas reales:
- batch y streaming conviven
- uno complementa al otro
Ejemplo:
- streaming para eventos críticos
- batch para consolidación y reporting
- Elegir streaming “porque es moderno”
- Subestimar costos operativos
- No considerar mantenimiento
- No tener casos de uso claros
Para continuar:
- Git y GitHub para Data Engineers - Herramienta para engineers