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Testing de pipelines y datos: qué probar, cuándo y qué no merece la pena

Testing de datos

El testing de pipelines de datos es la práctica de verificar la lógica de los pipelines antes de desplegarla, con datos de prueba controlados, igual que se testea cualquier software.
Se organiza en tres niveles: tests unitarios, tests de integración y validación de contratos.
Es la disciplina complementaria de las validaciones en producción del capítulo 24: aquellas vigilan los datos reales en ejecución; el testing atrapa los errores de lógica cuando corregirlos cuesta minutos, no horas de madrugada..

Noticias

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La facturación electrónica está experimentando una transformación estructural que va mucho más allá del cumplimiento normativo.

Software IT

Amazon Aurora in RDS
Amazon Aurora representa un motor de base de datos relacional diseñado específicamente para entornos cloud, desarrollado por AWS. Combina el rendimiento y disponibilidad de sistemas empresariales comerciales con la simplicidad y economía de bases de datos open source.
La arquitectura de Aurora separa las capas de computación y almacenamiento, permitiendo escalado independiente de cada componente. Ofrece compatibilidad completa con MySQL y PostgreSQL, facilitando migraciones desde estas plataformas sin modificaciones en aplicaciones existentes..

MS Dynamics 365 ERP Planning
Microsoft Dynamics 365 ERP proporciona un conjunto integrado de aplicaciones empresariales en la nube que automatizan y conectan procesos clave de finanzas, cadena de suministro, proyectos y operaciones, apoyándose en inteligencia artificial y su plataforma común de datos para ofrecer visibilidad en tiempo real y escalabilidad global.
Su modelo modular y su enfoque en la productividad facilitan la adopción gradual por parte de organizaciones de diversos tamaños, mientras que su integración con Microsoft 365, Power Platform y Azure asegura un ecosistema flexible y extensible..

Databricks machine learning

Databricks es una plataforma de software basada en la nube para la ingeniería de datos, la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Ofrece un entorno escalable para ejecutar aplicaciones de datos de alto rendimiento, y soporte para grandes conjuntos de datos y altos volúmenes de procesamiento de datos..