Ingeniería de datos y
analítica
SDEN construye los pipelines de datos, los almacenes y las capas de analítica que convierten eventos de producto en bruto en métricas que los equipos pueden defender en una reunión de consejo.
Qué cubre este dominio
El trabajo de datos empieza aguas arriba del almacén, en el esquema. Los eventos se modelan con el mismo rigor que los datos de aplicación: contratos explícitos, esquemas versionados, rechazados en la puerta cuando no encajan.
De ahí aterrizan en PostgreSQL, BigQuery o Snowflake según el volumen, con dbt como única capa de transformación y métricas calculadas contra un modelo documentado, no contra SQL improvisado pegado en un gráfico.
Los paneles que dejamos atrás sobreviven a quien los construyó: linaje documentado, garantía de frescura y comportamiento definido cuando el dato aguas arriba llega tarde o falta. Cualquiera puede responder a «¿de dónde sale este número?» sin abrir cinco herramientas.
Del reto a la capacidad
Sea cual sea el dominio, el camino es el mismo: encuadrar, construir con agentes, y dejarte como dueño.
Ingeniería de datos y analítica: los estándares de SDEN
Defaults we ship
- Esquema en escritura con contratos de datos explícitos en la ingesta
- dbt como capa de transformación canónica; el SQL se revisa como código
- Elección de almacén basada en el volumen, no en el proveedor más ruidoso
- Paneles con linaje documentado y SLA de frescura
Deliverables
- Definiciones de esquema de eventos integradas en el repositorio de la aplicación
- Proyecto de dbt con modelos y tests documentados
- Paneles de analítica (Metabase, Looker o tu herramienta de BI existente)
- Monitorización de la calidad de los datos con alertas de frescura y de anomalías en el recuento de filas
Más en
el blog de SDEN.
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