Las criptomonedas han surgido recientemente como activos financieros que permiten a sus usuarios ejecutar transacciones de manera descentralizada. Su popularidad ha llevado a la generación de grandes cantidades de datos, específicamente en redes sociales como Twitter. En este estudio, proponemos una arquitectura kappa iterativa que recopila, procesa y almacena temporalmente datos sobre transacciones y tweets de dos de las principales criptomonedas según su capitalización de mercado: Bitcoin (BTC) y Ethereum (ETH). Aplicamos un enfoque de agrupamiento de k-medias para agrupar datos según sus características principales. Los datos se categorizan en tres grupos: datos típicos de BTC, datos típicos de ETH, datos atípicos de BTC y ETH. Los hallazgos muestran que la actividad en Twitter se correlaciona con la actividad en las transacciones de criptomonedas. También se encontró que alrededor del 14% de los datos se relacionan con comportamientos extraordinarios en relación con las criptomonedas. Estos datos contienen volúmenes de transacciones más altos de ambas criptomonedas, y alrededor de un 9,5% más de publicaciones en redes sociales en comparación con el resto de los datos. Las principales ventajas de la arquitectura propuesta son su flexibilidad y su capacidad para relacionar datos de varios conjuntos de datos.