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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..

Noticias

La Almoraima, una finca de 14,000 hectáreas situada en el Parque Natural de Los Alcornocales (Cádiz), ha logrado una significativa…
La facturación electrónica está experimentando una transformación estructural que va mucho más allá del cumplimiento normativo.
JOM Metal Parts Manufacturing, empresa especializada en mecanizado de precisión y fabricación de componentes metálicos para sectores…
Westcon-Comstor, distribuidor global de tecnología especializado en soluciones de ciberseguridad, networking y cloud híbrida, anuncia hoy…

Software IT

MongoDB Atlas Clusters

Atlas es la plataforma de base de datos en la nube completamente gestionada de MongoDB, diseñada para ejecutar aplicaciones modernas con alta disponibilidad, escalabilidad automática y seguridad avanzada. Basada en el modelo documental y optimizada para arquitecturas multicloud, MongoDB Atlas permite desplegar, operar y escalar bases de datos en AWS, Azure y Google Cloud con mínimo esfuerzo, integrando análisis en tiempo real, búsqueda avanzada y capacidades para IA..

Google BigQuery

Google BigQuery constituye una plataforma serverless de data warehousing que procesa petabytes de datos en segundos mediante SQL estándar, eliminando completamente la gestión de infraestructura mientras escala automáticamente según demanda.
Esta solución de Google Cloud Platform combina análisis masivamente paralelo, capacidades avanzadas de machine learning integradas, y un modelo económico flexible que la consolida como referencia en analítica empresarial moderna para organizaciones que priorizan velocidad de insights, simplicidad operacional y escalabilidad ilimitada sin compromisos de hardware..

Informatica Data Integration & Engineering es una solución diseñada para integrar, transformar y gestionar datos a gran escala. Su enfoque está optimizado para entornos empresariales modernos, permitiendo a las organizaciones procesar datos diversos y en constante cambio con eficiencia y precisión..