Dataprix IT

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

[Dataprix IT @dataprix]

7 días gratis para probarlo sobre tu dominio real 👉 https://t.co/vcQmycPJRK
Análisis técnico completo (en español) para ayudarte a decidir si encaja con tu equipo 📊 #HerramientasSEO #MarketingDigital #Dataprix

[Dataprix IT @dataprix]

Si dos herramientas dan dos cifras para el mismo margen, el problema suele estar una capa antes del dashboard: la métrica se definió varias veces. Con 4 superficies hay 6 parejas que pueden discrepar; con 6, quince.
Cómo ordenarlo con una capa semántica: https://t.co/yuyJb3Z8CP

[Dataprix IT @dataprix]

Según BARC y Eckerson Group, solo el 25 % de los empleados usa activamente las herramientas de BI, aunque el consumo de analítica crece. La diferencia suele estar en el modelo operativo: del informe que se entrega al producto de datos con dueño. https://t.co/BZ2hgR1Twj

[Dataprix IT @dataprix]

GUZMAN MINERALS migra su operativa a Business Central para consolidar un modelo de gestión global y escalable https://t.co/guPOXolbif

[Dataprix IT @dataprix]

: De la "Caja Negra" al Control Total: Por qué un Agente de IA sin Panel de Gestión es un riesgo para el sector VTC https://t.co/7RoFM98uMt

[Dataprix IT @dataprix]

El capítulo 27 de la guía de arquitectura desarrolla el criterio de cobertura útil, los tres puntos donde se captura el linaje y las zonas ciegas del grafo.

👉 https://t.co/zcLQvFGeBu

#GobiernoDelDato #DataLineage #Metadatos #ArquitecturaDeDatos

[Dataprix IT @dataprix]

Automatización del lineage y el catálogo de datos: qué se extrae solo y qué necesita a una persona https://t.co/w6Tuw3h1ku

[Dataprix IT @dataprix]

Business Intelligence para pymes: por dónde empezar y qué evitar https://t.co/0O703sQpEH

[Dataprix IT @dataprix]

Un pipeline puede acabar con todas las tareas en verde y estar cargando cifras equivocadas.

El orquestador confirma que el proceso terminó. No que el número sea el correcto.

Esa diferencia es la que separa testear de validar. Y no son lo mismo.

👉 https://t.co/rwJDTBgM7V

[Dataprix IT @dataprix]

Ya sabemos ingerir el dato, replicarlo casi en tiempo real y validarlo. Queda una pregunta: quién coordina todo eso de manera autónoma.

#DataEngineering #Airflow #ArquitecturaDeDatos
https://t.co/S84k7UVAbO

[Dataprix IT @dataprix]

La semana pasada explicábamos cómo mover los datos casi en tiempo real; esta toca la pregunta incómoda que viene justo después: cómo saber si lo que se mueve es correcto.
https://t.co/NHW9GviEOB

[Dataprix IT @dataprix]

Un sistema caído se nota en cinco minutos. Un dato erróneo no: llega al comité de dirección con exactamente el mismo aspecto que el bueno.
Guía de arquitectura de datos, con las tres capas, los anti-patrones y criterios para elegir herramienta:
https://t.co/iKEoBmwGdK

[Dataprix IT @dataprix]

Testing de pipelines y datos: qué probar, cuándo y qué no merece la pena https://t.co/TanFxQ0ClQ

[Dataprix IT @dataprix]

Arquitectura de referencia + checklist en el capítulo: 🔗https://t.co/tWACO10MRb

[Dataprix IT @dataprix]

La ingesta de datos a escala no se rompe en el volumen medio. Se rompe cuando el origen deja de responder, el broker se reinicia o un despliegue mete una regresión silenciosa. A esa escala, el fallo no es la excepción: es el estado por defecto. 🧵https://t.co/tWACO10MRb

[Dataprix IT @dataprix]

Y el mito favorito: exactly-once. Existe como efecto dentro de la frontera de una plataforma de streaming. A través de sistemas heterogéneos, lo robusto es at-least-once + idempotencia.