Data Engineer · Consultor independiente

Tus datos están ahí. El problema es que nadie termina de fiarse de ellos.

Ayudo a equipos y empresas a que sus datos dejen de ser una fuente de dudas y se conviertan en la base real de sus decisiones.

Ignacio Larrañaga

Métricas que no cuadran en las reuniones y nadie sabe exactamente por qué.

Pipelines que nadie se atreve a tocar porque no está claro qué puede romperse.

Informes que generan más preguntas que respuestas en cada presentación a dirección.

Datos que técnicamente funcionan pero en los que nadie termina de confiar del todo.

Auditoría de calidad de datos

Diagnóstico puntual: duplicados, nulos críticos, integridad referencial y anomalías antes de que lleguen a un informe.

Consultoría SQL / ETL

Revisión y optimización de pipelines existentes: dónde se rompen, por qué, y cómo hacerlos mantenibles.

Acompañamiento continuo

Para equipos que necesitan criterio externo de forma recurrente, sin incorporar a alguien a tiempo completo.

29€

SQL Data Quality Kit

25 consultas SQL organizadas por problema de negocio para validar datos antes de tomar decisiones. Validado en Oracle 21c y PostgreSQL 13+.

  • Duplicados exactos y parciales
  • Nulos críticos en columnas financieras
  • Integridad referencial
  • Gaps temporales y validación de carga
  • Anomalías y health check general
  • PDF + archivo .sql listo para ejecutar
Ver el kit →
-- 25 Chequeo general de salud
SELECT
  COUNT(*) AS total_registros,
  SUM(CASE WHEN order_total
    IS NULL THEN 1 ELSE 0
  END)     AS nulos_criticos,
  COUNT(*) - COUNT(
    DISTINCT order_id
  )         AS posibles_duplicados,
  SUM(CASE WHEN order_date
    > SYSDATE THEN 1 ELSE 0
  END)     AS fechas_futuras
FROM orders;

Llevo más de 10 años trabajando con datos en entornos donde un error cuesta caro.

He visto pipelines bien construidos alimentando decisiones equivocadas. Informes que no cuadraban. Equipos que invertían meses en desarrollo sin comprobar si los datos de base eran correctos.

Casi nunca era un problema técnico. Era no haber mirado los datos antes.

El problema casi nunca está en la herramienta. Está antes.

10+ años trabajando
con datos en producción
25 consultas SQL publicadas
para validación de datos

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