Dataprix IT

Sobre Software y Tecnologías de la información:
Business Intellligence, Bases de datos, ERP, CRM, Analítica y Data Science

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Análisis técnico completo (en español) para ayudarte a decidir si encaja con tu equipo 📊 #HerramientasSEO #MarketingDigital #Dataprix

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En una fintech, un dato financiero obsoleto es peor que un dato lento.
Por eso el saldo no se cachea ciegamente: se invalida en el mismo instante en que un evento lo afecta.
Nuevo capítulo de la Guía de Arquitectura de Datos https://t.co/kAPADJUaKR

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La lección: el tiempo no es el enemigo, la prisa sí.
La velocidad sostenible nace de la disciplina.
Capítulo completo (con casos, anti-patrones y checklist) 👇
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Migraciones de esquema en producción sin caídas: cómo dominar blue/green, feature flags y compatibilidad hacia atrás https://t.co/PQMMy28fxm

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El cambio se avanza por MÉTRICA, no por intuición.
Instrumenta el acceso al esquema viejo. Solo borras cuando las lecturas
caen a cero de verdad.

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La raíz del problema: el código es efímero y replicable. El estado es
único y persistente.
No puedes "reemplazar entera" una tabla de 200M de filas con 20
servicios leyéndola.

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Con DORA en vigor desde enero 2025, las pruebas de DR ya no son opcionales para el sector financiero europeo.
En el artículo: requisitos de DORA, NIS2, HIPAA e ISO 22301 + caso práctico de healthtech con datos GDPR.
#DisasterRecovery #DORA #DataEngineering #ChaosEngineering

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🔥 Nuevo capítulo de la Guía de Arquitectura de Datos de @dataprix: Resiliencia y DR en la plataforma de datos.
Si tu plan de DR no se ha probado, no es un plan: es una esperanza.
Guía completa con RTO/RPO, runbooks, chaos engineering y caso real 🧵👇
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La matriz RTO/RPO no es técnica: es una conversación con el negocio.
Tier 1: RPO 0, RTO < 15 min → active-active
Tier 2: RPO 5-30 min → active-stdby
Tier 3: RPO horas → warm stdby
Tier 4: RPO = last backup → cold
Invertir igual en todos es tan malo como no invertir en ninguno

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Lo que más encontramos en auditorías de DR:
→ Backups que nadie ha restaurado nunca → Runbooks en la misma infra que falla → Mismo nivel de DR para dev y para core bancario → Confianza ciega en "AWS se encarga de la HA"
Los 10 errores de DR más frecuentes, en el artículo.

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Capítulo 15 de la Guía de Arquitectura de Datos de @Dataprix. Casos reales, técnica y consultoría.

https://t.co/NqJnBAsoFd

#Observabilidad #DataEngineering #OpenTelemetry #SRE #BasesdeDatos #Grafana #Prometheus

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🧵 A la 1AM del Black Friday, las conversiones de un retailer caían a cero. La API respondía. Los logs eran normales. El problema: un índice en PostgreSQL con bloat severo. Nadie lo estaba mirando.

Así funciona la falta de observabilidad en datos. Nuevo capítulo 🥇 ↓

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Más en el capítulo:
🏦 Banca: observabilidad como obligación DORA/PSD2
🛒 Retail: alerting estacional para Black Friday
🏥 Salud: observabilidad sin filtrar PII (GDPR/HIPAA)
⚠️ 5 anti-patrones que hacen fracasar el proyecto
✅ Checklist operativo de 12 puntos

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Los umbrales estáticos generan fatiga de alertas. La solución:

→ Alerting por tasas de cambio (% en N minutos)
→ Detección de anomalías (aprende estacionalidad)
→ SLO-based alerting con error budgets

Resultado: -60/70% de falsos positivos.