La cuarta parte de la guía de arquitectura de datos recorre el tramo en el que los datos se convierten en decisiones: estrategia de BI y productos de datos, capa semántica, herramientas, dashboards, autoservicio, APIs de datos y analítica embebida. Cierra con… Leer más sobre Parte IV — Business Intelligence y consumo
La mayoría de organizaciones no tiene un problema de herramientas de BI, sino de modelo operativo: produce informes que se entregan y se olvidan. Este capítulo, que abre la Parte IV, propone la escalera informe→producto, los cinco atributos de un producto de… Leer más sobre Estrategia de Business Intelligence: del informe al producto de datos, con autoservicio y gobernanza
Una cadena de retail ficticia pero representativa aprovecha el fin de soporte de SQL Server 2016 para llevar su integración de SSIS a un modelo ELT sobre Microsoft Fabric. El capítulo que cierra la Parte III recorre el inventario de flujos con la matriz 3R,… Leer más sobre Caso aplicado: migración de ETL a ELT en una cadena de retail, del inventario de flujos al apagado del legado
Viajar fuera de España por motivos corporativos suele ser una odisea digital cuando dependes de conexiones públicas inestables o tarifas de roaming desorbitadas. Coordinar a tu equipo comercial mientras se desplazan por aeropuertos o reuniones internacionales… Leer más sobre Conectividad móvil en viajes de negocio: ¿Cómo evitar que tu equipo pierda acceso al CRM y al ERP fuera de España?
El metadato se reparte en dos mitades con economías opuestas: la que emiten los sistemas en cada ejecución y se regenera sola, y la que escribe una persona y se degrada con cada cambio. Este capítulo explica cómo automatizar la primera con OpenLineage y por… Leer más sobre Automatización del lineage y el catálogo de datos: qué se extrae solo y qué necesita a una persona
Las empresas generan miles de datos cada día. Ventas, pedidos, incidencias, tiempos de producción, inventario, campañas comerciales o información sobre los empleados forman parte de un volumen creciente de datos que, bien utilizados, pueden convertirse en una… Leer más sobre La calidad del dato empieza en los procesos internos de la empresa
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… Leer más sobre Testing de pipelines y datos: qué probar, cuándo y qué no merece la pena
Capítulo 25 de la Guía práctica para diseñar y operar la arquitectura de datos de tu empresa. Llevamos varios capítulos construyendo piezas: pipelines de ingesta resilientes, flujos CDC casi en tiempo real y controles de calidad que vigilan cada carga. Este… Leer más sobre Orquestación de pipelines: DAGs, reintentos y alertas
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:… Leer más sobre Calidad de datos en el pipeline: validaciones, observabilidad y SLAs
El Change Data Capture (CDC) es la técnica que detecta y propaga los cambios de una base de datos (inserciones, actualizaciones y borrados) a otros sistemas casi en tiempo real. La aproximación log-based —leer el registro de transacciones de la base de datos—… Leer más sobre CDC y replicación: arquitectura para datos casi en tiempo real — Debezium, log-based vs trigger-based
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