More teams are running their dbt transformations on Databricks Lakehouse: an open...
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- Topic: Datos y Analítica — Gobierno del dato, calidad, analítica y productos de datos.
- Source: Databricks
- Published: 06/10/2026
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Por qué importa
En datos, el problema casi nunca es la herramienta: es que dos áreas llaman cliente a cosas distintas y ninguna quiere ceder. Se puede montar la plataforma más moderna del mercado y seguir teniendo tres cifras de ventas en la misma reunión.
Mi criterio es que un dato solo sirve si llega a tiempo para la decisión que tiene que apoyar. Un reporte perfecto que sale el día ocho para una decisión que se toma el día tres es un reporte inútil, por más correcto que esté. La oportunidad manda sobre la precisión más veces de lo que se admite.
Lo que suele salir mal
Donde suele romperse es en la captura. Se invierte mucho en el procesamiento y nada en el punto donde la persona llena el formulario, con prisa, sin validaciones y sin saber para qué sirve. Ningún modelo arregla un dato que nació mal; solo lo propaga con más autoridad.
Qué mirar
- Quién responde por la calidad del indicador cuando alguien lo cuestiona en un comité.
- Qué decisión concreta cambia con esto y quién la toma: sin eso, es un tablero más.
- Si las definiciones están acordadas entre áreas o cada una trae la suya a la reunión.
Cómo leo esta entrada
Si esto llegara a una organización, yo empezaría por acordar diez definiciones y no cien: qué es un cliente activo, qué es una venta, cuándo se cuenta. Escritas, firmadas y publicadas. Es una semana de discusión incómoda que ahorra dos años de reuniones donde nadie se pone de acuerdo.
La noticia original está publicada en otro idioma; acá se cita el extracto tal como lo entrega el medio y el comentario se escribe en español.
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