Estamos observando una preocupante proliferaci¨®n del llamado Reverse ETL. Los procesos ETL tradicionales tienen su lugar en las arquitecturas de datos convencionales, donde transfieren informaci¨®n desde sistemas de procesamiento transaccional hacia un sistema de an¨¢lisis centralizado, como un data warehouse o un data lake. Si bien esta arquitectura tiene limitaciones bien documentadas, muchas de las cuales son abordadas por un data mesh, sigue siendo com¨²n en las empresas. En este contexto, mover datos desde un sistema de an¨¢lisis centralizado de vuelta a un sistema transaccional puede tener sentido en ciertos casos, como cuando el sistema central puede agregar datos de m¨²ltiples fuentes o como parte de una arquitectura transicional en el proceso de migraci¨®n hacia un data mesh. Sin embargo, estamos viendo una creciente tendencia en la que proveedores de productos utilizan Reverse ETL como excusa para trasladar cada vez m¨¢s l¨®gica de negocio a una plataforma centralizada: su propio producto. Este enfoque agrava muchos de los problemas que generan las arquitecturas de datos centralizadas, por lo que recomendamos tener extrema precauci¨®n al introducir flujos de datos desde una plataforma de datos centralizada y expansiva hacia sistemas de procesamiento transaccional.
