Propuesta de valor
DQ que el funcional puede usar de verdad.
Las plataformas DQ rígidas exigen ingenieros para cualquier cambio. Las hojas de cálculo ad-hoc no escalan. NeptunoDQ cierra esa brecha: ciclo de vida auditado, ejecución en Spark, lenguaje comprensible para el analista funcional.
El problema
La calidad de dato sigue siendo un problema de comunicación.
No falta tecnología. Falta un puente entre quien sabe qué validar y quien sabe cómo implementarlo.
Reglas atrapadas en JIRA
El analista funcional sabe exactamente qué validar, pero no puede expresarlo en la plataforma. La regla se escribe en un ticket, pasa por el ingeniero, y para cuando llega a producción ya nadie recuerda el contexto original.
Sin trazabilidad real
Las hojas de cálculo y las consultas SQL ad-hoc no dejan rastro auditado. Cuando un cheque falla en producción, no hay forma de saber quién lo aprobó, cuándo se cambió por última vez ni por qué se eligió ese umbral.
Multi-engine fragmentado
Spark en local, un notebook en Databricks, una query en Snowflake. Cada equipo mantiene su propio framework casero. El coste de mantenimiento escala con el número de engines, no con el número de reglas.
La solución
Cómo lo resuelve NeptunoDQ.
Un ciclo de vida completo: desde la propuesta en lenguaje funcional hasta la ejecución auditada sobre Spark o Databricks.
Propuestas en lenguaje funcional
El analista propone la regla en términos de negocio. El ingeniero la implementa en SQL o notebook. La plataforma gestiona el ciclo completo: propuesta, revisión, aprobación y despliegue.
Revisión y hotfix auditados
Cada cambio queda registrado con autor, timestamp y motivo. Los hotfixes urgentes tienen su propio flujo, pero siguen dejando traza. La auditoría no es opcional: es el diseño.
DAG con Fair Scheduler
Las reglas se ejecutan respetando dependencias. Si la regla padre falla, las hijas se saltan automáticamente. Las ramas independientes corren en paralelo vía Spark Fair Scheduler.
Multi-engine real (Spark + Databricks)
Un único formato de configuración —JSON o YAML— se ejecuta sobre Apache Spark open source y Databricks. Mismo inventario, mismo ciclo de vida, despliegue distinto.
Comparativa
Frente a las alternativas habituales.
SQL ad-hoc es rápido pero frágil. Las plataformas DQ pesadas son potentes pero lentas. NeptunoDQ ocupa el espacio que ninguna cubre.
| Criterio | SQL ad-hoc | Plataforma DQ pesada | NeptunoDQ |
|---|---|---|---|
| Curva aprendizaje funcional | Media | Alta | Baja |
| Trazabilidad completa | No | Parcial | Sí |
| Multi-engine nativo | No | Limitado | Sí |
| Velocidad a producción | Rápida | Lenta | Rápida |
| Coste de mantenimiento | Alto | Alto | Bajo |
Audiencias
Para cada rol, una forma distinta de aportar valor.
NeptunoDQ no es una herramienta de ingeniería disfrazada. Está diseñada para que analistas funcionales, ingenieros de datos y equipos de plataforma trabajen en el mismo sistema sin pisarse.
Analista funcional · Auditoría
Define qué validar en lenguaje de negocio. Lanza propuestas, revisa cambios y firma aprobaciones con trazabilidad completa.
Ingeniero de datos
Implementa la regla en SQL o notebook, configura variables y umbrales, integra con tu pipeline existente sobre Spark o Databricks.
Equipo de plataforma
Despliega un único motor de calidad sobre múltiples engines. Sin lock-in. Sin tener que mantener un framework casero.
Listo para verlo en acción.
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