M1E9 — Modern Data Stack: dbt, Snowflake y la Revolución del SQL

Por allá en 2014-2016, con un stack consolidado de S3, Spark y Redshift funcionando bien, la industria se hizo una pregunta: ¿podemos hacer esto más simple?

La respuesta fue el Modern Data Stack — y las herramientas que nacieron de ese movimiento son las que muchos de ustedes van a encontrar en su primer trabajo hoy.

En este video hablo de tres cosas que definieron esa época:

El movimiento ELT. Hasta aquí, el estándar era ETL: extraer, transformar, cargar. El Modern Data Stack propuso lo contrario: carga primero, transforma después, ya adentro del data warehouse. Eso cambió la forma en cómo pensamos los pipelines.

dbt. Para mí, dbt fue una de las herramientas que más cambió la disciplina. No solo porque popularizó las transformaciones en SQL, sino porque introdujo la idea de Data Warehouse as Code: versionamiento, testing, documentación. Todo lo que el mundo de software daba por hecho, dbt lo trajo al mundo de los datos.

Snowflake y Fivetran. Snowflake popularizó el cloud data warehouse separando cómputo y almacenamiento. Fivetran simplificó la ingestión. Junto con dbt y Airflow, formaron el stack que definió una época. Nota histórica: hacia finales de 2025, Fivetran adquirió dbt. El ecosistema sigue consolidándose.

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