Serie de videos

Entropy Explains

Creado y narrado por el Dr. Simon Harrer

Co-Founder & CEO, Entropy Data

Entropy Explains es una serie de explicaciones animadas cortas sobre Data Contracts, productos de datos y semántica. Cada episodio explica un concepto en menos de tres minutos, con animaciones en lugar de diapositivas.

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Buenas prácticas de Data Contracts: responde a “¿Cuáles son las buenas prácticas para Data Contracts?” Un Data Contract por output port, esquema y rol de lectura, en el repositorio Git del Data Product, versionado como una API y tratado como la fuente de verdad en cuanto está activo.

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Episodios

Episodio 10 · 2:24

Data Contracts con dbt

Responde a: “¿Cómo usas Data Contracts en un proyecto dbt?”

Si escribes un Data Contract a mano junto a tu modelo dbt, mantienes dos copias del esquema, y se desalinean. Importa el primer contrato desde el manifest de dbt y deja que la Data Contract CLI lo sincronice en tu proyecto como properties y tests. En CI, una segunda sincronización no debe cambiar nada, y dbt test informa de los resultados con las palabras del contrato.

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Episodio 9 · 2:56

Data Contracts y calidad de datos

Responde a: “¿Cómo defines, pruebas y mides la calidad de los datos?”

Los ingresos se duplicaron de la noche a la mañana por filas duplicadas, y nadie había escrito que los IDs de pedido deben ser únicos. Recoge las reglas de calidad en lenguaje claro con el negocio y los consumidores de datos, conviértelas en checks SQL y métricas de biblioteca con IA, y ponlas en el Data Contract junto con los SLA. La Data Contract CLI las prueba en CI y de forma programada, y una puntuación de calidad por dimensión muestra dónde la calidad es débil.

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Episodio 8 · 2:13

Ontologías de dominio

Responde a: “¿Cómo modelas una ontología a través de muchos dominios?”

Una sola ontología para toda la empresa parece ordenada, pero cada cambio necesita el acuerdo de todos los dominios. Modela una ontología por dominio, a cargo del equipo del dominio. Mientras son pocos, los dominios se enlazan directamente; cuando son muchos, una pequeña ontología central enlaza solo los conceptos compartidos, y los agentes de IA la siguen entre dominios hasta los Data Contracts enlazados.

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Episodio 7 · 2:31

Cómo llegar a tu ontología

Responde a: “¿Cómo construyes una ontología con agentes de IA?”

Las personas de negocio y los agentes de IA necesitan una ontología, y nadie quiere esperar meses de talleres para tenerla. Reúne lo que el negocio ya sabe, deja que un agente esboce conceptos y relaciones en una rama, y que negocio revise el diff en el diagrama, en unas pocas rondas, antes del merge. ¿Ya está en uso? El blast radius muestra a qué Data Contracts y responsables afecta un cambio.

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Episodio 6 · 2:40

Data Contracts y CI/CD

Responde a: “¿Cómo encajan los Data Contracts en tu pipeline de CI/CD?”

Una columna renombrada, tres consumidores rotos, y el Data Contract lo sabía. Guárdalo en Git junto al código del pipeline y comprueba cada pull request con la Data Contract CLI: lint, tus propias reglas, cambios incompatibles y pruebas en un entorno aislado. Tras el merge, prueba en staging y producción y publica. Cada noche, el promise monitoring prueba producción.

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Episodio 5 · 1:56

Pon tus datos bajo contrato

Responde a: “¿Cómo pones una tabla existente bajo un Data Contract?”

Tu tabla lleva años en producción y no tiene Data Contract. Impórtala con la Data Contract CLI, pruébala enseguida para tener una base en verde y añade lo que solo tú sabes: una descripción, una clasificación, una regla de calidad, una promesa de frescura y un responsable. Data-first solo una vez, después manda el Data Contract.

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Episodio 4 · 2:08

Construir productos de datos con IA

Responde a: “¿Cómo construyes un producto de datos con IA?”

Ya nadie escribe pipelines de datos a mano. Un agente de código construye el producto de datos contract-first a partir de tres entradas: un Data Contract como el qué, definido en conjunto en un taller, las skills con tus convenciones como el cómo y un marketplace de datos como los datos sobre los que construir.

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Episodio 3 · 2:18

Data Contracts y semántica

Responde a: “¿Cómo saben los agentes de IA qué significan tus datos?”

Modela el significado una sola vez: una ontología con entidades, propiedades y relaciones, capturada en Apache Ossie. Enlaza las columnas de tus Data Contracts con sus conceptos para que hereden descripción y clasificación, y deja que los agentes de IA usen ese anclaje para saber cómo unir los datos y qué dejar fuera.

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Episodio 2 · 2:38

Data Contracts y productos de datos

Responde a: “¿Qué es un producto de datos y qué relación tiene con los Data Contracts?”

Un producto de datos es mucho más que datos: datos, código y metadatos como una sola unidad, con un equipo como propietario. Cómo vive en Git como un archivo Open Data Product Standard (ODPS), se publica en un marketplace de datos y pasa de v1 a v2 sin caídas.

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Episodio 1 · 2:02

Data Contracts

Responde a: “¿Qué es un Data Contract y por qué lo necesitas?”

Por qué los Data Consumers se rompen cuando los datos cambian, qué entra en un Data Contract con el Open Data Contract Standard (ODCS) y cómo el Data Contract Editor y la Data Contract CLI, ambos open source, cumplen la promesa.

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