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

Cuando dos informes dan dos cifras distintas para la misma métrica, el problema se resuelve una capa antes del dashboard. Este capítulo de la Parte IV explica qué es una capa semántica y cómo convive con los data marts, propone la prueba de la métrica única y… Leer más sobre Capa semántica y data marts: cómo lograr que una métrica signifique lo mismo en todos los equipos

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

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

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

CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) es la metodología de referencia para organizar un proyecto de minería de datos o de analítica avanzada. Define seis fases que van desde entender el problema de negocio hasta poner el resultado en… Leer más sobre Metodología CRISP-DM: las 6 fases del proceso de minería de datos

Una pyme no necesita antes que nada una herramienta de cuadros de mando: necesita cinco preguntas acotadas, definiciones de cifras acordadas y los datos en un solo sitio. Este es el orden en el que conviene abordar un proyecto de Business Intelligence en una… Leer más sobre Business Intelligence para pymes: por dónde empezar y qué evitar