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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

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

Amazon Sagemaker Studio

Amazon SageMaker es una solución de aprendizaje automático que permite a científicos de datos y desarrolladores crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático. Es compatible con el aprendizaje por lotes y en línea, y viene con algoritmos preconstruidos para casos de uso comunes..

Mailchimp

Mailchimp es una plataforma de email marketing completa y eficiente. Ofrece herramientas intuitivas para crear y enviar correos electrónicos atractivos y personalizados a una lista de suscriptores.
Además, permite el seguimiento y análisis de los resultados de cada campaña, proporcionando datos valiosos para mejorar futuras acciones de marketing. Mailchimp también es una opción accesible para pequeñas y medianas empresas, con planes gratuitos y precios asequibles para su uso comercial..

Dataiku DSS

Dataiku es una plataforma única de software como servicio que combina la potencia de la ciencia de datos, SQL, Hadoop y Spark. Automatiza todo el ciclo de vida de la ciencia de datos: desde la preparación de los datos, el aprendizaje automático y la analítica avanzada hasta el despliegue de la analítica de producción..