De AWS Glue a QuickSight: guia para construir dashboards que si se usan

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Gontzal Bilbao
1 min lectura

Introduccion

Muchos equipos terminan su trabajo cuando el ETL “ya carga datos”. Pero el valor de la plataforma aparece cuando negocio puede consultar, explorar y decidir con rapidez.

El puente entre ingenieria de datos y consumo suele ser friccionado:

  1. Tablas poco amigables para analistas.
  2. Dashboards lentos o inestables.
  3. Metricas inconsistentes entre equipos.
  4. Falta de gobierno sobre acceso y actualizacion.

En AWS, una ruta robusta para cerrar ese gap es Glue + Athena + QuickSight. Este articulo explica como hacerlo con foco en adopcion real, no solo conectividad tecnica.

Arquitectura funcional de extremo a extremo

Paso 1: Glue prepara el dato

Glue transforma datasets crudos en tablas curadas con estructura consistente. Si vienes de un modelo Bronze Silver Gold, QuickSight deberia consumir principalmente capa Gold.

Si todavia no tienes esa base, revisa Arquitectura ETL de 3 capas para ordenar el pipeline antes de visualizacion.

Paso 2: Athena expone una capa SQL estable

Athena actua como contrato de consumo entre data engineering y BI:

  • Las tablas se consultan con SQL estandar.
  • Se pueden crear vistas para simplificar metrica.
  • Se desacopla dashboard de transformaciones internas.

Paso 3: QuickSight consume y visualiza

QuickSight se conecta a Athena para crear datasets, analisis y dashboards compartibles.

Clave: BI no deberia depender de consultas ad hoc manuales. Debe apoyarse en datasets gobernados.

Diseno de datasets para que el dashboard no falle

Un error comun es conectar QuickSight directo a tablas sin modelo de consumo. Eso suele terminar en paneles lentos y KPI dudosos.

Patron recomendado:

  1. Definir tabla o vista Gold por caso de uso.
  2. Normalizar nombres de columnas y tipos.
  3. Incluir dimensiones de fecha, entorno y dominio.
  4. Documentar reglas de negocio de cada metrica.

Resultado: menos ambiguedad y menos “por que este numero no coincide?”.

Direct query vs SPICE: como elegir

QuickSight ofrece dos modos principales:

Direct query

  • Consulta Athena en tiempo real.
  • Bueno para datos recientes y frescura alta.
  • Puede ser mas caro/lento segun volumen.

SPICE

  • Importa datos a motor in-memory.
  • Muy bueno para velocidad en dashboards usados frecuentemente.
  • Requiere planificar refresh y capacidad.

Regla practica:

  • Si necesitas respuesta rapida y patron de uso repetitivo, SPICE suele ganar.
  • Si necesitas frescura casi inmediata con volumen moderado, direct query puede encajar.

Rendimiento: decisiones que marcan diferencia

Para que QuickSight rinda sobre Athena:

  1. Usa Parquet/ORC en S3.
  2. Particiona por fecha o claves de filtro real.
  3. Evita columnas de alta cardinalidad si no aportan.
  4. Preagrega en Gold cuando el caso de uso lo permita.
  5. Limita visualizaciones innecesarias por dashboard.

Muchos problemas de BI no son de QuickSight; son de modelo de datos.

Seguridad y gobierno de acceso

Un dashboard de negocio sin modelo de permisos es una incidencia esperando pasar.

Minimos recomendados:

  • IAM bien definido para acceso a Athena y Glue Catalog.
  • Grupos en QuickSight por rol funcional.
  • Row level security cuando haya datos sensibles por equipo.
  • Auditoria de uso y cambios en dashboards criticos.

Seguridad y adopcion no son opuestos. Si gobiernas bien, puedes dar autonomia sin perder control.

Operacion: como mantener confianza en los datos

La confianza no se gana con diseno inicial, se gana con operacion sostenida:

  1. Monitorizar refresh de datasets.
  2. Detectar consultas fallidas o degradadas.
  3. Versionar cambios de logica en metrica.
  4. Publicar changelog corto para usuarios clave.

Cuando los usuarios entienden que cambio y por que, baja la friccion con BI.

Caso de uso tipo (sin datos sensibles)

Escenario:

  • Equipo de operaciones necesita seguimiento semanal de pipeline.
  • Datos vienen de multiples fuentes.
  • KPI no estaban estandarizados.

Enfoque:

  1. Modelo Gold con metrica acordada.
  2. Vista Athena para consumo estable.
  3. Dashboard QuickSight con vistas ejecutiva y operativa.
  4. Refresh controlado + alertas de fallo.

Resultado esperado:

  • Menos tiempo en reporting manual.
  • Misma lectura de KPI entre areas.
  • Mayor velocidad de decision.

Checklist para pasar de ETL a BI util

  • Tabla/vista Gold por caso de uso.
  • Naming y tipado consistente en metadatos.
  • Modo de consumo (SPICE/direct) elegido por objetivo.
  • Permisos por grupo y rol definidos.
  • Monitoring de refresh y fallos habilitado.
  • KPI documentados y versionados.

Referencias recomendadas

Cierre

Conectar Glue con QuickSight no es un paso tecnico final, es el punto donde tu plataforma de datos empieza a generar impacto visible.

Si disenas bien contratos de datos, rendimiento y gobierno, QuickSight deja de ser una capa estetica y se convierte en herramienta de decision.

Siguiente paso practico: elige un dashboard critico, define su contrato de datos en capa Gold y valida rendimiento con un piloto SPICE frente a direct query.

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