Calidad de datos en el pipeline: validaciones, observabilidad y SLAs
La calidad de datos en el pipeline consiste en verificar los datos de forma automática y continua mientras se mueven y transforman, en lugar de descubrir los errores cuando ya han contaminado informes y modelos. Se apoya en tres capas complementarias: validaciones (tests explícitos que bloquean o marcan datos que incumplen reglas conocidas), observabilidad de datos (monitorización continua de frescura, volumen, esquema y distribución para detectar lo que nadie previó) y SLAs de calidad (compromisos medibles con los consumidores del dato). La regla de oro es el shift-left: cuanto antes se detecta un error en el flujo, más barato resulta corregirlo..
Looker, la herramienta principal de Business Intelligence de Google, integra una capa semántica flexible basada en LookML para modelar datos directamente en la base de datos. Permite la conexión a múltiples orígenes, facilitando la elaboración de dashboards interactivos y reportes personalizados. Además, optimiza la gobernanza y consistencia de métricas, promoviendo análisis colaborativos y de autoservicio en tiempo real..
