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
La observabilidad en la capa de datos es la disciplina que convierte el comportamiento interno de bases de datos, pipelines y motores de almacenamiento en información accionable para los equipos de ingeniería. A diferencia de la simple monitorización —que… Leer más sobre Observabilidad en bases de datos: métricas clave, distributed tracing y alerting para la capa de datos
La distinción entre sistemas OLTP (Online Transaction Processing) y OLAP (Online Analytical Processing) representa una de las decisiones arquitectónicas más fundamentales en cualquier plataforma de datos empresarial. Sin embargo, la línea divisoria se ha… Leer más sobre OLTP vs OLAP: patrones y anti-patrones — consistencia, latencia y particionado
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
La elección del motor de datos correcto puede suponer la diferencia entre una arquitectura que escala con elegancia y un cuello de botella perpetuo de 2 millones de euros anuales. Este capítulo desmitifica el zoo de bases de datos modernas y ofrece un marco… Leer más sobre Panorama actual de motores de datos: RDBMS, NewSQL, NoSQL, series temporales, grafos , grafos y su lugar en la arquitectura
La arquitectura de datos moderna ya no se define solo por la tecnología que la soporta, sino por los principios que la orientan. En un entorno donde la presión por innovar convive con el riesgo de sobrecostes, ciberamenazas y sistemas cada vez más complejos,… Leer más sobre Principios de arquitectura de datos: modularidad, observabilidad, escalabilidad, seguridad y coste
Akamai, ha anunciado hoy el lanzamiento de la plataforma Akamai App, una solución lista para su ejecución que facilita la implementación, la gestión y la escalabilidad de aplicaciones altamente distribuidas.
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..
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