{"id":410457,"date":"2025-10-16T22:00:44","date_gmt":"2025-10-16T22:00:44","guid":{"rendered":"https:\/\/distillery.com\/blog\/fivetran-dbt-una-fusion-que-podria-remodelar-tu-pila-de-datos-en-2025\/"},"modified":"2025-10-22T20:02:45","modified_gmt":"2025-10-22T20:02:45","slug":"fivetran-dbt-una-fusion-que-podria-remodelar-tu-pila-de-datos-en-2025","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/distillery.com\/es\/blog\/fivetran-dbt-una-fusion-que-podria-remodelar-tu-pila-de-datos-en-2025\/","title":{"rendered":"Fivetran + dbt: Una fusi\u00f3n que podr\u00eda remodelar tu pila de datos en 2025"},"content":{"rendered":"\n<p>Cuando dos de las herramientas m\u00e1s utilizadas en la anal\u00edtica moderna, <a href=\"https:\/\/www.fivetran.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><strong>Fivetran<\/strong><\/a> (para la ingesta) y <a href=\"https:\/\/www.getdbt.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><strong>dbt Labs<\/strong><\/a> (para la transformaci\u00f3n), deciden fusionarse, es algo m\u00e1s que una noticia del sector. Para las peque\u00f1as y medianas empresas, plantea cuestiones importantes sobre c\u00f3mo construir pilas de datos escalables, mantenibles y rentables. <\/p>\n\n<p>\u00bfQu\u00e9 partes de tu pila son ahora redundantes? \u00bfQu\u00e9 \u00e1reas se vuelven m\u00e1s eficientes, o m\u00e1s arriesgadas? \u00bfY c\u00f3mo deben pensar los equipos en su pr\u00f3ximo movimiento en un panorama posterior a la fusi\u00f3n?  <\/p>\n\n<p><\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Lo que ocurri\u00f3<\/h2>\n\n<p>El 13 de octubre de 2025, <a href=\"https:\/\/www.fivetran.com\/press\/fivetran-and-dbt-labs-unite-to-set-the-standard-for-open-data-infrastructure-2025\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Fivetran anunci\u00f3 una fusi\u00f3n por acciones con dbt Labs<\/a>, uniendo dos de los componentes m\u00e1s populares de la pila de datos moderna. Se prev\u00e9 que la empresa combinada alcance aproximadamente<a href=\"https:\/\/www.getdbt.com\/blog\/dbt-labs-and-fivetran-merge-announcement\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"> 600 millones de d\u00f3lares de ingresos recurrentes anuales<\/a> y funcionar\u00e1 bajo una estructura de liderazgo conjunta: George Fraser (Fivetran) como Consejero Delegado y Tristan Handy (dbt) como Presidente. <\/p>\n\n<p>Las empresas describen su visi\u00f3n compartida como &#8220;infraestructura de datos abierta&#8221;, un ecosistema unificado que simplifica el movimiento, la transformaci\u00f3n y la activaci\u00f3n de datos sin encerrar a los usuarios en un \u00fanico motor de c\u00e1lculo. dbt Core seguir\u00e1 siendo de c\u00f3digo abierto, preservando la flexibilidad y las contribuciones de la comunidad, mientras que ambas plataformas seguir\u00e1n funcionando de forma independiente hasta que se cierre oficialmente el acuerdo. <\/p>\n\n<p>Dos factores principales impulsaron esta fusi\u00f3n:<\/p>\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Presi\u00f3n de consolidaci\u00f3n.<\/strong>  Las empresas demandan flujos de trabajo de datos simplificados, de extremo a extremo, con menos puntos de integraci\u00f3n y menos mantenimiento.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Preparaci\u00f3n para la IA.<\/strong>  Las canalizaciones fiables y de baja latencia se est\u00e1n convirtiendo en una misi\u00f3n cr\u00edtica a medida que las organizaciones tratan de hacer operativas la IA y la anal\u00edtica.<br\/><\/li>\n<\/ol>\n\n<p>La fusi\u00f3n tambi\u00e9n refleja un cambio m\u00e1s amplio en el mercado de herramientas de datos. A medida que se ha intensificado la competencia, con la expansi\u00f3n de las plataformas lakehouse y el auge de las herramientas de c\u00f3digo abierto, Fivetran y dbt han decidido reforzar su posici\u00f3n uni\u00e9ndose. Se trata de una decisi\u00f3n estrat\u00e9gica que consolida a dos l\u00edderes de su categor\u00eda en una oferta \u00fanica y m\u00e1s completa, dise\u00f1ada para ocupar un lugar intermedio en un ecosistema cada vez m\u00e1s saturado.  <\/p>\n\n<p><\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Qu\u00e9 significa esto para los equipos de datos en crecimiento<\/h2>\n\n<p>La fusi\u00f3n promete eficacia y simplificaci\u00f3n. Una integraci\u00f3n m\u00e1s estrecha podr\u00eda reducir la necesidad de &#8220;c\u00f3digo pegamento&#8221; y de orquestaci\u00f3n manual entre las capas de ingesti\u00f3n y transformaci\u00f3n. Pero hay que tener en cuenta algunas ventajas y desventajas.  <\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><tbody><tr><td><strong>Ventajas potenciales<\/strong><\/td><td><strong>Posibles inconvenientes<\/strong><\/td><\/tr><tr><td>Flujo de datos sin fisuras entre la ingesta y la transformaci\u00f3n<\/td><td>Mayor dependencia del proveedor y consolidaci\u00f3n del control<\/td><\/tr><tr><td>Menos gastos operativos y aplicaci\u00f3n m\u00e1s r\u00e1pida<\/td><td>Menor flexibilidad para flujos de trabajo \u00fanicos o complejos<\/td><\/tr><tr><td>Percepciones m\u00e1s r\u00e1pidas para casos de uso est\u00e1ndar<\/td><td>Posible despriorizaci\u00f3n de funciones avanzadas o personalizadas<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n<p>Por ejemplo, un equipo peque\u00f1o que actualmente utiliza Fivetran para EL, dbt para T y Airflow para coordinar las dependencias podr\u00eda ver c\u00f3mo se reduce esa capa intermedia. La ruta de ingesta a transformaci\u00f3n podr\u00eda convertirse en casi plug-and-play, liberando tiempo para centrarse en el modelado y el an\u00e1lisis, en lugar de en el mantenimiento de la canalizaci\u00f3n. Sin embargo, la orquestaci\u00f3n personalizada (como disparadores multidominio o cargas de trabajo mixtas) seguir\u00e1 requiriendo herramientas como <a href=\"https:\/\/airflow.apache.org\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Airflow<\/a> o <a href=\"https:\/\/dagster.io\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Dagster<\/a>.  <\/p>\n\n<p><\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\u00bfDeber\u00edan los equipos seguir escribiendo DAGs de extremo a extremo?<\/h2>\n\n<p>La respuesta corta: s\u00f3lo cuando a\u00f1aden valor real.<\/p>\n\n<p>La fusi\u00f3n Fivetran-dbt no elimina la necesidad de orquestaci\u00f3n, pero s\u00ed cambia cu\u00e1ndo y por qu\u00e9 es necesaria. He aqu\u00ed c\u00f3mo se comparan los principales enfoques: <\/p>\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><strong>1. Pila gestionada (Fivetran + dbt Cloud)<\/strong><\/h4>\n\n<p><strong>Lo mejor para:<\/strong> Equipos Lean que priorizan la velocidad y la simplicidad.<\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Ventajas:<\/strong> Configuraci\u00f3n r\u00e1pida, mantenimiento m\u00ednimo, gran fiabilidad.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Contras:<\/strong> Menos flexibilidad para la l\u00f3gica personalizada o la orquestaci\u00f3n entre sistemas.<br\/><\/li>\n<\/ul>\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><strong>2. Pila modular \/ abierta (Airbyte + dbt Core + Airflow\/Dagster)<\/strong><\/h4>\n\n<p><strong>Lo mejor para:<\/strong> Equipos que necesitan control, flexibilidad de costes o integraciones h\u00edbridas.<\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Ventajas:<\/strong> Alta configurabilidad, ecosistema abierto, sin dependencia de un \u00fanico proveedor.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Contras:<\/strong> Requiere m\u00e1s montaje y mayores gastos operativos.<br\/><\/li>\n<\/ul>\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><strong>3. Pila Lakehouse-Nativa (Databricks DLT, pipelines Snowflake)<\/strong><\/h4>\n\n<p><strong>Lo mejor para:<\/strong> Empresas que ya han invertido en una plataforma unificada.<\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Ventajas:<\/strong> Gobernanza simplificada, flujos de trabajo integrados, menos piezas m\u00f3viles.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Contras:<\/strong> Dependencia de la plataforma y portabilidad limitada.<br\/><\/li>\n<\/ul>\n\n<p><strong>Principio rector:<\/strong> Si un equipo pasa m\u00e1s tiempo manteniendo canalizaciones que creando valor a partir de los datos, es hora de simplificar.<\/p>\n\n<p><\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">C\u00f3mo cambia esto la industria<\/h2>\n\n<p>Es probable que esta fusi\u00f3n provoque efectos domin\u00f3 en todo el ecosistema de datos:<\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Las herramientas EL de c\u00f3digo abierto<\/strong> (como Airbyte) duplicar\u00e1n la flexibilidad y la transparencia de costes.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Los proveedores de ETL de extremo a extremo<\/strong> (como Matillion o Stitch) se posicionar\u00e1n en torno a la simplicidad y la comodidad de una sola plataforma.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Las plataformas de Lakehouse<\/strong> (Databricks, Snowflake) seguir\u00e1n incluyendo m\u00e1s funciones nativas de canalizaci\u00f3n, lo que crear\u00e1 competencia para los proveedores independientes de ELT.<br\/><\/li>\n<\/ul>\n\n<p>Esta tendencia de consolidaci\u00f3n refleja otras en la pila tecnol\u00f3gica: una vez que la integraci\u00f3n se hace sin esfuerzo, el siguiente diferenciador es la gobernanza, la integraci\u00f3n de la IA y la eficiencia de costes.<\/p>\n\n<p>Para otros actores del ecosistema, la fusi\u00f3n eleva el list\u00f3n de la integraci\u00f3n y la exhaustividad. Los proveedores de la competencia pueden responder especializ\u00e1ndose m\u00e1s, consolid\u00e1ndose o replante\u00e1ndose los precios y la interoperabilidad para seguir siendo competitivos. El resultado es probablemente un periodo de renovada atenci\u00f3n a la eficiencia y la claridad del valor en toda la pila de datos.  <\/p>\n\n<p><\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Elegir el patr\u00f3n de pila adecuado<\/h2>\n\n<p>En funci\u00f3n del tama\u00f1o del equipo, la madurez de los datos y la tolerancia al riesgo, la mayor\u00eda de las empresas se encuadran en uno de los tres arquetipos de pila:<\/p>\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><strong>A. ELT gestionado \/ &#8220;sin operaciones&#8221;<\/strong><\/h4>\n\n<p><strong>Lo mejor para:<\/strong> Equipos peque\u00f1os y startups que se mueven con rapidez.<\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Pila:<\/strong> Fivetran \u2192 dbt Cloud \u2192 Snowflake\/BigQuery\/Databricks<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Ventajas:<\/strong> M\u00e1s f\u00e1cil de implantar y mantener.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Contras:<\/strong> Depende del proveedor y tiene un coste m\u00e1s elevado a escala.<br\/><\/li>\n<\/ul>\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><strong>B. Modular \/ C\u00f3digo abierto<\/strong><\/h4>\n\n<p><strong>Lo mejor para:<\/strong> Equipos que buscan flexibilidad o entornos de datos mixtos.<\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Pila:<\/strong> Airbyte (EL) \u2192 dbt Core (T) \u2192 Airflow\/Dagster (Orquestaci\u00f3n)<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Ventajas:<\/strong> Ecosistema abierto, personalizable.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Contras:<\/strong> Requiere recursos de ingenier\u00eda para su configuraci\u00f3n y mantenimiento.<br\/><\/li>\n<\/ul>\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><strong>C. Plataforma-Nativa \/ Lakehouse<\/strong><\/h4>\n\n<p><strong>Lo mejor para:<\/strong> Equipos que ya utilizan Databricks o Snowflake como entorno principal.<\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Pila:<\/strong> Ingesti\u00f3n nativa + transformaci\u00f3n (p. ej., canalizaciones DLT o Snowflake)<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Ventajas:<\/strong> Gobierno unificado y automatizaci\u00f3n.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Contras:<\/strong> Menos flexibilidad fuera del ecosistema de la plataforma.<br\/><\/li>\n<\/ul>\n\n<p>Algunas empresas adoptan modelos h\u00edbridos, combinando herramientas gestionadas para cargas de trabajo est\u00e1ndar y orquestaci\u00f3n de c\u00f3digo abierto para trabajos complejos o especializados.<\/p>\n\n<p><\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Una sencilla lista de control para la evaluaci\u00f3n<\/h2>\n\n<p>Para determinar qu\u00e9 enfoque se adapta mejor, eval\u00faa lo siguiente:<\/p>\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Capacidad del equipo:<\/strong> \u00bfTienes ancho de banda de ingenier\u00eda para mantener los DAG y los pipelines?<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Gravedad de los datos:<\/strong> \u00bfD\u00f3nde viven actualmente la mayor\u00eda de tus datos, en un almac\u00e9n, en un lago o en un sistema h\u00edbrido?<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Velocidad de cambio:<\/strong> \u00bfCon qu\u00e9 frecuencia evolucionan tus fuentes y transformaciones?<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Necesidades de cumplimiento:<\/strong> \u00bfSon el linaje y la gobernanza las principales prioridades?<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Tolerancia al bloqueo:<\/strong> \u00bfHasta qu\u00e9 punto es cr\u00edtica la flexibilidad de la herramienta para tu hoja de ruta?<br\/><\/li>\n<\/ol>\n\n<p>Si tus respuestas se inclinan hacia la velocidad, la estandarizaci\u00f3n y el mantenimiento m\u00ednimo, una pila ELT gestionada te proporcionar\u00e1 probablemente el mejor ROI. Si la flexibilidad y el control ocupan un lugar m\u00e1s importante, una configuraci\u00f3n abierta o nativa puede ser una mejor inversi\u00f3n a largo plazo. <\/p>\n\n<p><\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Para concluir<\/h2>\n\n<p>Para la mayor\u00eda de las peque\u00f1as y medianas empresas, la fusi\u00f3n de Fivetran + dbt representa una buena noticia: un camino m\u00e1s r\u00e1pido hacia una anal\u00edtica fiable y escalable sin sobrecargar a los equipos internos. Pero no hay una \u00fanica pila que se adapte a todas las situaciones. <\/p>\n\n<p>Algunas organizaciones se benefician m\u00e1s de una pila ELT gestionada y lista para usar, mientras que otras necesitan arquitecturas abiertas o nativas de la plataforma para soportar integraciones complejas o modelos de gobernanza. La clave est\u00e1 en equilibrar simplicidad y sostenibilidad. <\/p>\n\n<p><a href=\"https:\/\/distillery.com\/es\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Distillery<\/a> ayuda a los equipos a <a href=\"https:\/\/distillery.com\/es\/nuestros-servicios\/ingenieria-y-ciencia-de-datos\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">dise\u00f1ar y optimizar ecosistemas de datos modernos<\/a>, ya se trate de poner en marcha una implementaci\u00f3n ligera de Fivetran + dbt, modernizar canalizaciones de c\u00f3digo abierto o crear patrones nativos de Lakehouse en Databricks o Snowflake.<\/p>\n\n<p>A medida que los proveedores de datos contin\u00faan consolid\u00e1ndose, es importante que las empresas eval\u00faen c\u00f3mo estos cambios podr\u00edan afectar a la flexibilidad, escalabilidad y planificaci\u00f3n presupuestaria a largo plazo. Distillery ayuda a los equipos a anticiparse a estos cambios, dise\u00f1ando arquitecturas de datos que funcionen con eficacia hoy, sin dejar de ser adaptables a lo que venga despu\u00e9s. <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">\u00bfListo para evaluar tu pr\u00f3ximo movimiento de pila?<\/h3>\n\n<p>Los expertos en datos de Distillery pueden ayudarte a evaluar tu arquitectura actual, modelar opciones para el futuro y crear una hoja de ruta que se ajuste a los objetivos, la escala y el presupuesto de tu equipo. \u00bfListo para modernizar tu pila de datos?   <a href=\"https:\/\/distillery.com\/es\/pongase-en-contacto\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Ponte en contacto con nuestro equipo.<\/a> <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Cuando dos de las herramientas m\u00e1s utilizadas en la anal\u00edtica moderna, Fivetran (para la ingesta) y dbt Labs (para la transformaci\u00f3n), deciden fusionarse, es algo m\u00e1s que una noticia del 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