Today we're introducing agent memory on Agent Bricks, Databricks' agent developer...
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- Topic: Datos y Analítica — Gobierno del dato, calidad, analítica y productos de datos.
- Source: Databricks
- Published: 20/10/2026
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Por qué importa
Lo que le da valor a los datos no es tenerlos, es que alguien cambie una decisión por ellos. Suena obvio y es la prueba que más proyectos reprueban: se construye el reporte, se publica, nadie modifica nada y a los seis meses el proyecto figura como exitoso porque se entregó a tiempo.
Cuando evalúo una iniciativa de datos, la primera pregunta es cuál decisión concreta se toma con esto y quién la toma. Si la respuesta es que sirve para tener visibilidad, ya sé que en un año el tablero va a estar abandonado. La visibilidad no es un objetivo, es un efecto.
Lo que suele salir mal
El error frecuente es empezar por la herramienta y no por la pregunta. Se compra la plataforma, se conecta todo, y recién ahí alguien se sienta a pensar qué se quería saber. Casi siempre resulta que la pregunta importante necesitaba un dato que nadie estaba capturando.
Qué mirar
- 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.
- De dónde viene el dato y qué pasa cuando el sistema origen cambia o falla.
Cómo leo esta entrada
Yo lo usaría para revisar el ciclo completo, desde que el dato se captura hasta que alguien actúa. Casi siempre el problema no está en la analítica sino al principio: alguien llenando un campo a mano, sin validación, con prisa y sin saber para qué se usa después.
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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