Catalyst blog

• Las mejores herramientas de validación de datos en 2026

  Great Expectations, Soda, dbt tests, Monte Carlo, Elementary, Catalyst y SQL a secas — en qué destaca cada una, dónde se queda corta y cómo elegir.

• Catalyst frente a los tests de dbt: monitorización más allá de tus modelos

  Los tests de dbt son aserciones en tiempo de build sobre los modelos que dbt gobierna. Catalyst monitoriza cualquier tabla con su propia programación, incluidas las fuentes que dbt nunca toca.

• Catalyst frente a Great Expectations: ¿cuál deberías usar?

  Un monitor gestionado basado en contratos frente a un framework de Python de código abierto — qué hace bien cada uno, cuándo es la elección equivocada y cómo hay equipos que usan los dos.

• Catalyst frente a Soda: comparativa de herramientas de calidad de datos

  SodaCL y Soda Core frente a los contratos en el Open Data Contract Standard — puesta en marcha, conectores, detección de anomalías y cuándo cada uno es la elección equivocada.

• Cómo validar datos: la guía completa

  Las seis comprobaciones que detectan la mayoría de los incidentes reales, dónde ejecutarlas y cómo convertir SQL improvisado en un contrato de datos versionado que se ejecuta de forma programada.

• Las 6 dimensiones de la calidad de datos, explicadas

  Completitud, unicidad, validez, consistencia, exactitud y actualidad — qué significa cada dimensión, un ejemplo de incumplimiento y la comprobación que lo detecta.

• ¿Qué es un contrato de datos? Una definición práctica

  Qué es un contrato de datos, qué contiene realmente, en qué se diferencia de un esquema o de un SLA y cómo se hace cumplir, con un ejemplo resuelto en ODCS.

• ¿Qué es la validación de datos? Definición, métodos y ejemplos

  En qué se diferencia la validación de datos del testing, la observabilidad y la limpieza, los cuatro métodos que cubren casi cualquier comprobación real y dónde se ejecuta cada uno.

• Cómo validar ficheros CSV, JSON y Excel

  Guía práctica para validar ficheros planos — por qué las hojas de cálculo se rompen de formas que una base de datos nunca conoce, las seis comprobaciones que lo detectan y cómo ejecutar contra un CSV el mismo contrato de datos que ejecutas contra tu almacén.

• Lo que los datos de mala calidad le cuestan realmente a tu negocio — y por qué detectarlos pronto sale más barato

  Una guía no técnica sobre el coste para el negocio de una mala calidad de datos — dónde va realmente el dinero, por qué un error se vuelve unas diez veces más caro en cada etapa que sobrevive y cómo calcular tu propia cifra en lugar de tomar prestada la de un analista.

• ¿Qué es ODCS? El Open Data Contract Standard, explicado

  Qué es el Open Data Contract Standard, qué contiene realmente un contrato v3, por qué un estándar abierto le gana al formato de reglas de un proveedor y cómo importar y exportar ODCS mantiene portables tus reglas de calidad de datos.

• Cómo validar datos en Amazon Redshift

  Guía práctica para validar la calidad de datos en Amazon Redshift — las seis comprobaciones que necesita toda tabla, cómo mantenerlas fuera de la cola de WLM, la trampa de las restricciones no aplicadas y cómo ejecutarlas como un contrato de datos versionado.

• Cómo validar datos en Microsoft Fabric

  Guía práctica para validar la calidad de datos en Microsoft Fabric — Warehouse y el SQL analytics endpoint del Lakehouse, el T-SQL para escribir las seis comprobaciones esenciales, la trampa de la sincronización de metadatos y cómo ejecutarlo todo como un contrato de datos versionado.

• Cómo validar datos en BigQuery

  Guía práctica para validar la calidad de datos en Google BigQuery — las seis comprobaciones que necesita toda tabla, cómo escribirlas sin escanear terabytes y cómo convertirlas en un contrato de datos versionado que se ejecuta de forma programada.

• Cómo validar datos en MySQL

  Guía práctica para validar la calidad de datos en MySQL — las seis comprobaciones que necesita toda tabla, el SQL para escribirlas y las trampas de coerción, cotejamiento y fechas cero que hacen de MySQL un maestro ocultando datos malos.

• Cómo validar datos en PostgreSQL

  Guía práctica para validar la calidad de datos en PostgreSQL — las seis comprobaciones que necesita toda tabla, el SQL para escribirlas, las trampas de nulos y de bloqueos que conviene evitar, y cómo convertirlas en un contrato de datos versionado.

• Cómo validar datos en SQL Server

  Guía práctica para validar la calidad de datos en Microsoft SQL Server — las seis comprobaciones que necesita toda tabla, el T-SQL para escribirlas y cómo convertirlas en un contrato de datos versionado que se ejecuta de forma programada.