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Gobierno de Datos y Modelado

Estrategias técnicas para asegurar confianza, calidad y escalabilidad en los datos. El foco deja de ser solo "mover datos" para pasar a "gestionar datos como producto".

Arquitecturas de Modelado de Datos

Patrón Contexto
Kimball (Star Schema) El gold standard para la capa de presentación y data marts con alto rendimiento BI.
Medallion Architecture El estándar de capas Bronze/Silver/Gold. Simple, efectivo y ampliamente entendido en entornos Lakehouse.
Patrón Contexto
Semantic / Metrics Layer Unificar métricas de negocio en una capa reutilizable para reducir metric drift entre herramientas.
Patrón Contexto
Anchor Modeling Alternativa más liviana a Data Vault para auditabilidad e historización con menos sobrecarga.
Data Vault Metodología de Dan Linstedt para hubs empresariales complejos donde auditar y preservar histórico es crítico, pese a su complejidad.
Dimensional vs. 3NF Guía explícita para decidir cuándo no usar Kimball y cuándo un modelo 3NF normalizado es más adecuado.
Event Modeling Útil al diseñar pipelines orientados a eventos para mantener explícitos los flujos de comportamiento.

Calidad y Validación

Herramienta Contexto
Great Expectations Framework robusto para testear datos en la ingesta y forzar quality gates estrictos antes del procesamiento.
Herramienta Contexto
Data Contracts Definir interfaces de datos como código para evitar que cambios rompan pipelines downstream.
Soda Monitoreo liviano y SQL-native de calidad de datos para detectar anomalías en el warehouse.
Herramienta Contexto
Amundsen Catálogo de datos open source centrado en discovery, ownership y búsqueda de metadata.
Datahub Plataforma open source de metadata para lineage y discovery end-to-end.
OpenLineage Estándar abierto para lineage entre orquestación, procesamiento y observabilidad.
SQLMesh Lo observo como posible sucesor de dbt para gestión de entornos más robusta y mejor entendimiento semántico.

Patrones de Gobernanza y Lakehouse

Patrón Contexto
Write-Audit-Publish (WAP) Patrón para escribir datos en una rama aislada, ejecutar pruebas de validación (auditoría) y unirlos a producción (publicación) si están limpios.
Patrón Contexto
Data Mesh descentralizado Marco estratégico y de arquitectura para gestionar datos como productos propiedad de dominios específicos, independiente de su implementación en la nube.