LAB
La capa de datos que hace posible la analítica y la IA
Cómo diseñar una capa de datos fiable, trazable y preparada para analítica, machine learning e IA.
DATA ENGINEERING · CLOUD · SQL · PYTHON · DATA MODELING
¿Qué necesita realmente una arquitectura de datos para que podamos confiar en lo que construimos sobre ella?
01 / CONTEXTO
Antes de construir, hay que entender qué estamos intentando resolver.
Los datos rara vez nacen preparados para ser analizados. Suelen estar distribuidos entre aplicaciones, bases de datos, APIs y archivos, con estructuras, frecuencias y niveles de calidad diferentes.
El primer reto no es elegir una herramienta. Es diseñar un sistema capaz de convertir esas fuentes en datos fiables, trazables y preparados para evolucionar.
FRAGMENTACIÓN
Fuentes, formatos y estructuras diferentes.
CALIDAD
La información necesita controles antes de utilizarse.
EVOLUCIÓN
La arquitectura debe admitir nuevos datos y nuevos usos.
02 / EL SISTEMA
De fuentes dispersas a una capa de datos preparada para ser utilizada.
Separamos el recorrido del dato en etapas con responsabilidades claras. Cada capa resuelve una parte del problema y evita que la lógica de captura, transformación, calidad y consumo termine mezclándose.
Los datos empiezan en lugares distintos.
APIs, aplicaciones, bases de datos y archivos pueden aportar información útil, pero también estructuras, frecuencias y niveles de calidad diferentes.
03 / DECISIONES
De fuentes dispersas a una capa de datos preparada para ser utilizada.
Separamos el recorrido del dato en etapas con responsabilidades claras. Cada capa resuelve una parte del problema y evita que la lógica de captura, transformación, calidad y consumo termine mezclándose.
