🌐 Data Engineering Hub

En este proyecto desarrollo un flujo ETL (Extract, Transform, Load)  completamente funcional sobre AWS , enfocado en replicar un escenario real de ingeniería de datos, desde la ingestión hasta la carga en un data warehouse. El objetivo principal es demostrar cómo integrar distintos servicios de AWS  de forma correcta, segura y alineada a buenas prácticas de Data Engineering. 🧩 Arquitectura del proyecto La arquitectura se apoya en los siguientes componentes: Amazon S3:  almac

En este artículo comparto el desarrollo completo de un flujo ELT (Extract, Load, Transform)  moderno, integrando AWS S3, Fivetran y Databricks  bajo una arquitectura de datos gobernada con Unity Catalog . Este proyecto me permitió unir teoría y práctica, aplicando conceptos de data governance, automatización y arquitectura medallion . 🔧 Tecnologías utilizadas AWS S3:  almacenamiento de datos fuente. AWS IAM:  gestión de credenciales seguras. Fivetran:  automatización y orque

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