Blueprintdata

Airflow no es mi orquestador favorito. Pero es el estándar de facto en la industria. Y eso importa más que mi ego. Por qué? Comunidad masiva, documentación, y conseguir talento que lo conozca es más fácil. 👉 Te explico nuestra estrategia en blueprint

Transformar datos era un caos de SQL y Python. Poca trazabilidad y muchos dolores de cabeza. dbt cambió las reglas del juego. Lo mejor? Democratiza el acceso. SQL es simple incluso el negocio puede entender y proponer modelos. 👉 Te explico cómo lo usamos en blueprint

Mover info de A a B de manera efectiva no es facil. Existen muchas SaaS que se dedican a venderte una cajita negra que te resuelva el problema. En muchos casos puede ser una buena idea pero eventualmente se van a quedar cortas o muy caras. En el blog de hoy charlamos sobre esto

Tu data warehouse no es código. Y ese es el problema. Permisos dados a mano. Cero version control. Así no se puede escalar. La solución: tratar tu infraestructura de datos como ya tratas tus aplicaciones. 👉 En la parte 2 de nuestra serie, te mostramos cómo usar IaC para construir una base sólida y automatizada.

Todos dicen ser data-driven. Pocos lo son. No alcanza con dashboards. No alcanza con queries a una db. Lo que cambia el juego es un stack de datos moderno, robusto y escalable. 👉 Arrancamos una serie explicando cómo construirlo paso a paso.

Contributing to open source is important. it’s not just code, it’s collaboration, learning, and giving back to the community that built the tools we use every day.

Clave poder confiar en la data. Si necesitan ayuda con esto, recomiendo a @marcoporracin

Y si tienen JSON en su DB es muy probable que necesiten un buen equipo de data. Y quien mejor que @blueprintdata_

. @blueprintdata_ ya tiene nueva landing, todo feedback sera debidamente ignorado digo bienvenido 👇

9/ 🚀 En resumen, esta transición hacia equipos interdisciplinarios y plataformas más completas refleja un enfoque más data-driven, donde los datos no solo sirven al negocio, sino que también lo empoderan. ¿Qué opinas? ¿Tu equipo ya está trabajando con esta dinámica?

8/ 🎯 Pero esto también plantea desafíos: - Se necesita una buena estrategia de data governance. - Los Data Engineers deben equilibrar su tiempo entre diseño de plataformas y soporte técnico. - La colaboración entre dominios sigue siendo clave para mantener una visión integral.

1/🌐 Las dinámicas en los equipos de datos están cambiando. Antes teníamos equipos organizados por roles (Data Engineers, Analytics Engineers, ML Engineers)

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