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.

Hablemos
Ignacio Larrañaga

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 cuadraban pero mentían. Equipos que invertían meses en arquitectura mientras nadie validaba si los datos de base eran correctos.

El problema casi nunca era la tecnología.
Era la falta de criterio antes de construir.

Hoy estoy construyendo otra forma de trabajar. Desde donde quiero, a mi ritmo, en proyectos donde puedo ver el impacto real de lo que hago.

No es un destino al que he llegado. Es un camino que estoy recorriendo ahora mismo.

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

10+ años trabajando
con datos en producción
3 sectores críticos:
finanzas · telco · seguros
25 consultas SQL publicadas
para validación de datos

Consultoría de datos

Me integro en tu equipo durante varios meses para identificar dónde están los puntos de fallo reales y construir criterio propio para que no vuelvan a repetirse.

Calidad de datos

Validación de pipelines, detección de duplicados, nulos críticos, gaps temporales y anomalías. Criterio aplicado antes de que el error llegue a una decisión de negocio.

Recursos prácticos

Herramientas y recursos SQL para equipos de datos que quieren mejorar su criterio técnico sin depender de consultoría para cada problema.

01

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

02

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

03

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

04

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

Recurso gratuito · 9€

SQL Data Quality Kit

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

  • 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;

Contacto

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de estos problemas?

No hace falta que tengas todo claro. Con una conversación de 30 minutos puedo decirte si puedo ayudarte y cómo.

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