Transformación de datos
Transformación de datos se plantea desde el uso real: convertir datos dispersos en información que pueda entenderse, reproducirse y mantenerse. Trabajamos perfilado de fuentes y estructuras de origen, limpieza, normalización y reglas de transformación y diseño de procesos ETL o ELT según la arquitectura. Contrastamos las decisiones con un criterio operativo: definimos fuentes, modelos, transformaciones, reglas de calidad, accesos, linaje, validaciones y observabilidad según el alcance. La calidad del resultado depende de la calidad, cobertura y permisos de las fuentes. Documentamos supuestos y controles para no presentar como certeza lo que los datos no pueden sostener.
- Perfilado de fuentes y estructuras de origen
- Limpieza, normalización y reglas de transformación
- Diseño de procesos ETL o ELT según la arquitectura
- Validaciones de calidad y manejo de registros problemáticos
- Documentación de dependencias, ejecuciones y criterios de recuperación
- Flujo de transformación de datos probado
- Reglas de calidad y documentación de operación
Plazo estimado: 3 días
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Transformación de datos tiene sentido cuando el equipo puede rastrear de dónde sale un dato, cómo se transforma y qué límites tiene antes de usarlo para decidir. El resultado se concreta en flujo de transformación de datos probado y reglas de calidad y documentación de operación; lo importante es que pueda usarse, revisarse y mantenerse después de la entrega.
La calidad del resultado depende de la calidad, cobertura y permisos de las fuentes. Documentamos supuestos y controles para no presentar como certeza lo que los datos no pueden sostener.