🧠 El Secreto para Homologar Columnas sin Volverte Loco
¿Por qué la mayoría pierde horas homologando columnas que deberían cuadrar solas?
Muchos proyectos se frenan porque asumen que los datasets hablan el mismo idioma. Pero, hasta en equipos experimentados, cada tabla tiene “matices dialectales”: campos que dicen lo mismo de formas sutilmente distintas, formatos de fecha rebeldes, nomenclaturas improvisadas.
El mayor error: forzar uniformidad a mano. El resultado suele ser datos frankenstein, scripts de mantenimiento eternos y una obsolescencia silenciosa en el pipeline.
La alternativa pragmática es construir un sistema de correspondencias basado en metadatos y reglas parametrizables, no scripts “one shot”. Esto permite mantener flexibilidad ante cambios futuros en estructuras de los orígenes.
Vivir en guerra con la homologación se ve reflejado en cada sprint de data engineering excesivamente largo y en la incapacidad de replicar procesos entre equipos.
La eficiencia real nace cuando homologar columnas deja de ser un trabajo artesanal y se convierte en un flujo gobernado desde arquitectura de datos.
¿La homologación debería seguir dependiendo del “experto tribal” del equipo?
#HomologaciónDatos #BaseDeDatos #DataEngineering #AutomatizaciónData