Herramientas de gobernanza de datos: ranking TOP 10 de catálogo, linaje y calidad del dato, y guías para implantar el gobierno del dato en 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
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 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
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
Vista general de las cuatro capas de la plataforma: transaccional, ingesta en streaming, lakehouse analítico y consumo. Una fintech es, en esencia, una empresa de datos que casualmente mueve dinero. Su plataforma tiene que conciliar lo que en otros sectores… Leer más sobre Diseñar la plataforma de datos de una fintech: anatomía de un stack que no puede fallar
Si hay una factura de infraestructura que crece de manera silenciosa hasta convertirse en un problema de comité de dirección, esa es la del almacenamiento en la nube. Según estimaciones de FinOps Foundation, entre el 25 % y el 35 % del gasto cloud de una… Leer más sobre Almacenamiento en la Nube: S3, Azure Blob, Tiering y Políticas de Retención — Cómo Optimizar Costes sin Sacrificar el Cumplimiento Normativo
La Inteligencia Artificial ha dejado de ser una capa funcional superpuesta a los sistemas tradicionales para convertirse en un principio estructural que redefine cómo deben diseñarse, gobernarse y operar las arquitecturas de datos modernas. Durante décadas,… Leer más sobre IA y Arquitecturas de Datos: Cómo Redefinir tu Plataforma para una Empresa AI-Native
En el universo de la arquitectura de datos empresarial, uno de los mayores desafíos no radica tanto en la tecnología como en cómo organizar el esfuerzo. Este capítulo propone un enfoque de gobernanza ágil sobre un roadmap de datos, articulado con squads (o… Leer más sobre Roadmap y gobernanza ágil para plataformas de datos: squads, SLOs/SLIs y hoja de ruta práctica
El mercado ya no premia a las organizaciones que “usan datos”, sino a aquellas que los convierten en palanca estructural de negocio. En este contexto, el rol del CIO y de los equipos de datos cambia radicalmente: ya no basta con administrar infraestructura o… Leer más sobre Visión estratégica de datos en la empresa: el papel del CIO y del equipo de datos
Los datos son un activo estratégico, pero convencer al comité de dirección de que las inversiones en plataformas, ingenieros o modelos de IA generan valor tangible sigue siendo uno de los mayores retos del CIO y del CDO. Lo que se exige es capacidad de… Leer más sobre Modelos de valor en datos: cómo medir el ROI de iniciativas de datos con KPIs, experimentos y gobernanza del presupuesto
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