Datos e Integraciones.

La mayoría de las aplicaciones modernas dedican más código a integrarse con otros sistemas que a su propia lógica central. Diseñamos modelos de datos, arquitecturas de integración y pipelines ETL que resisten el cambio — porque los sistemas upstream y downstream seguirán cambiando lo planifiques o no.

• Diseño de bases de datos (PostgreSQL, MongoDB, Redis)
• Ingeniería de ETL y pipelines de datos
• Event streaming (Kafka, Pulsar, AWS EventBridge)
• Integraciones con APIs de terceros
• Migración de datos y replatforming
• Arquitecturas de sincronización en tiempo real y por lotes

El modelo de datos como base. Un buen modelo de datos facilita las funcionalidades; uno deficiente las encarece y las vuelve riesgosas.

Integraciones diseñadas para el cambio. Cada integración con terceros asume que el sistema upstream cambiará. Las capas de abstracción, la lógica de reintentos y la observabilidad son estándar.

Modelos de consistencia elegidos con criterio. Consistencia fuerte, consistencia eventual y todo lo que hay en medio — la elección es explícita, no heredada.

Estrategia de migración antes de ejecutarla. Períodos de escritura dual, reconciliación, planes de rollback — los detalles que determinan si una migración tiene éxito.

Observabilidad para los datos. El monitoreo de la salud del pipeline, la calidad de los datos y la frescura forman parte del desarrollo, no son una adición posterior.