Charlas y Eventos

La documentación que nadie actualiza no es documentación — es arqueología. En este meetup de Cursor Community en Mendoza compartí cómo dejamos de depender de que alguien se acuerde de documentar, y armamos un proceso donde cada cambio de código dispara la revisión de la doc correspondiente: no un LLM reescribiendo desde cero, sino un sistema que detecta qué cambió, propone el diff, y un humano lo aprueba antes de publicar.

Puntos clave

• El problema no es la falta de documentación, es que cada equipo la resuelve distinto: sin dueño, sin fuente única, sin definición de cuándo está "hecha".
• Antes de automatizar, simplificar: plantillas, una única fuente de verdad, doc en el Definition of Done, responsable asignado.
• Empezar por la mínima versión que ya resuelve el problema — no por el flujo ideal completo.
• No reinventar la rueda: ya existen proyectos y estándares abiertos (compresión de codebases, grafos de conocimiento, RAG sin embeddings) que resuelven partes del problema mejor de lo que lo haría una solución custom desde cero.
• Demo en vivo de los 5 loops de Docu Viva: indexación, detección, generación, verificación y distribución — con un humano en el loop entre generación y verificación.

Una charla profunda sobre la evolución de los formatos de tabla abiertos (Iceberg, Hudi, Delta) y cómo están transformando las arquitecturas de datos modernas hacia sistemas más resilientes y eficientes.

Puntos clave

• Desacoplamiento de almacenamiento y cómputo.
• Evolución de esquemas sin downtime.
• Optimización de costos en la nube.

Compartiendo mi experiencia escalando proyectos de dbt en entornos fintech, enfocándome en la gobernanza de datos y la automatización de pruebas de calidad.

Presentación en el Andes Tech Festival sobre arquitecturas de datos modernas y el ecosistema de herramientas de ingeniería de datos. Una jornada increíble compartiendo con la comunidad tech de Mendoza.

Webinar enfocado en Gobierno de Datos y cómo implementar políticas de calidad y linaje en arquitecturas de datos modernas. Discusión sobre los desafíos comunes y mejores prácticas para asegurar la integridad de la información.

Participación en Var Mdz 2024, explorando las tendencias actuales en ingeniería de datos y cómo las empresas pueden escalar sus infraestructuras de Analytics.

Puntos clave

• El crecimiento exponencial del volumen de datos digitales — de 2 zettabytes en 2010 a una proyección de 2.142 zettabytes para 2035 (Statista Digital Economy Compass) — hizo insostenible seguir escalando data centers tradicionales.
• "Los datos son el nuevo petróleo": en 2006 las empresas de mayor capitalización bursátil del mundo eran energéticas (ExxonMobil, General Electric, BP); para 2018 el ranking lo dominan compañías de tecnología que basan su negocio en datos (Apple, Amazon, Alphabet, Microsoft).
• Casos concretos de cómo las empresas explotan datos hoy: recomendaciones personalizadas (Netflix, Spotify Daily Mixes), rutas óptimas en tiempo real (Google Maps), y comercio electrónico segmentado (Mercado Libre).
• El costo social de esta explotación de datos: el promedio global de uso de internet es de 6h37 diarias, y casos como el uso de datos personales en las elecciones de EE.UU. 2016 muestran los riesgos de privacidad y manipulación cuando el dato se vuelve el activo más valioso.
• Evolución del modelo on-premise hacia arquitecturas cloud-native: de comprar y mantener hardware propio a consumir cómputo y almacenamiento como servicio.
• Beneficios clave de migrar a la nube: escalabilidad elástica según demanda, reducción de costos operativos (CAPEX a OPEX), y mayor resiliencia ante picos de tráfico.
• Desafíos de la transición: gobierno de datos, seguridad en entornos distribuidos, y gestión del cambio dentro de los equipos de infraestructura.