Data Engineering Design Patters - Flujo de Datos - [C06]

📘 Capítulo 6 – Patrones de Diseño de Flujo de Datos

Hasta ahora, has aprendido a generar valor a partir de datos crudos usando los patrones de valor de datos. Pero… ¿y si ese valor pudiera amplificarse al compartirlo con otros equipos o reutilizarlo en otros flujos?

Este capítulo presenta los Data Flow Design Patterns, un conjunto de patrones que te permiten diseñar y coordinar todos los pasos necesarios para generar datasets reutilizables y de alto impacto.

🧩 ¿Qué aprenderás?

🔹 Patrones de secuencia
Para encadenar tareas y coordinar flujos de trabajo dentro o entre pipelines.

🔹 Fan-in / Fan-out
• Fan-in: cuando un paso depende de múltiples tareas previas.
• Fan-out: para dividir un flujo en múltiples ramas paralelas.

🔹 Patrones de orquestación
Para gestionar la concurrencia, las dependencias y la colaboración entre equipos mediante múltiples pipelines.

🎯 Estos patrones funcionan en dos niveles:
1. Orquestación de datos: cómo se conectan y coordinan los pipelines.
2. Procesamiento de datos: cómo se organiza la lógica de negocio dentro de cada job para que sea más mantenible y clara.

🚀 Si quieres escalar tus flujos de datos y colaborar de forma efectiva entre equipos, este capítulo es clave.


----------------------------------------

🧙‍♀️ Únete a la comunidad para estudiar junto a otros Wizards:
📱 Discord:   / discord  
📺 YouTube:    / @datawizardclub  
💼 LinkedIn:   / data-wizard-club  

🔔 ¡Suscríbete para más contenido sobre certificaciones cloud, data y tecnología!