Realizaré una canalización ETL de extremo a extremo con Apache Airflow y Docker.

Canalización ETL de extremo a extremo con Python, Airflow, Spark, Docker, S3, Snowflake y Looker Studio.

Este proyecto entrega una canalización ETL completamente automatizada, escalable y de alto rendimiento que integra tecnologías de ingeniería de datos de vanguardia para simplificar la extracción, transformación, almacenamiento y visualización de datos. A diferencia de las soluciones ETL tradicionales, esta canalización utiliza Apache Airflow para la orquestación, Apache Spark para el procesamiento de big data, Docker para la contenerización y Snowflake para un almacenamiento optimizado, asegurando un flujo de datos sin interrupciones y con mínima latencia.

Lo que distingue a este proyecto es su capacidad de análisis en tiempo real, permitiendo a las empresas tomar decisiones basadas en datos más rápidamente. Al integrar Google Looker Studio, ofrecemos paneles interactivos que transforman conjuntos de datos complejos en insights accionables. Ya sea para finanzas, comercio electrónico o aplicaciones SaaS, esta solución está diseñada para eficiencia, escalabilidad y automatización, eliminando la manipulación manual de datos y optimizando los costos en la nube.

Este proyecto no solo trata sobre mover datos, sino sobre empoderar a las empresas con inteligencia en tiempo real y una arquitectura de datos preparada para el futuro.