Relational vs Non-Relational Database: Choosing the Right Data Store

Choosing between relational and non-relational databases is one of the most consequential...

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In context

• Topic: Datos y Analítica — Gobierno del dato, calidad, analítica y productos de datos.
• Source: Databricks
• Published: 24/08/2026

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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.

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

Lo que más veo fallar es el mantenimiento del tablero. Se construye con mucho cuidado, se usa tres meses, y después cambia una regla de negocio que nadie avisó al área de datos. El número sigue saliendo, ya no significa lo mismo, y las decisiones se toman igual sobre un dato que se volvió falso.

Qué mirar

• De dónde viene el dato y qué pasa cuando el sistema origen cambia o falla.
• Cuándo llega el número respecto a cuándo se toma la decisión, que es lo que define su utilidad.
• Quién responde por la calidad del indicador cuando alguien lo cuestiona en un comité.

Cómo leo esta entrada

Lo que yo pediría es un dueño de negocio por cada indicador crítico, con nombre y apellido. No un área: una persona. Los datos sin dueño se degradan solos, y cuando alguien pregunta por qué el número cambió, no hay a quién preguntarle.

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.