Reducing the noise: How Atlassian built an OCSF security lakehouse on Databricks
The challenge: Two decades of logging noise at global scaleAtlassian is a global...
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In context
- Topic: Datos y Analítica — Gobierno del dato, calidad, analítica y productos de datos.
- Source: Databricks
- Published: 15/10/2026
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Por qué importa
En datos, el problema casi nunca es la herramienta: es que dos áreas llaman cliente a cosas distintas y ninguna quiere ceder. Se puede montar la plataforma más moderna del mercado y seguir teniendo tres cifras de ventas en la misma reunión.
Mi criterio es que un dato solo sirve si llega a tiempo para la decisión que tiene que apoyar. Un reporte perfecto que sale el día ocho para una decisión que se toma el día tres es un reporte inútil, por más correcto que esté. La oportunidad manda sobre la precisión más veces de lo que se admite.
Lo que suele salir mal
El error frecuente es empezar por la herramienta y no por la pregunta. Se compra la plataforma, se conecta todo, y recién ahí alguien se sienta a pensar qué se quería saber. Casi siempre resulta que la pregunta importante necesitaba un dato que nadie estaba capturando.
Qué mirar
- Si las definiciones están acordadas entre áreas o cada una trae la suya a la reunión.
- De dónde viene el dato y qué pasa cuando el sistema origen cambia o falla.
- Cuándo llega el número respecto a cuándo se toma la decisión, que es lo que define su utilidad.
Cómo leo esta entrada
Si esto llegara a una organización, yo empezaría por acordar diez definiciones y no cien: qué es un cliente activo, qué es una venta, cuándo se cuenta. Escritas, firmadas y publicadas. Es una semana de discusión incómoda que ahorra dos años de reuniones donde nadie se pone de acuerdo.
La noticia original está publicada en otro idioma; acá se cita el extracto tal como lo entrega el medio y el comentario se escribe en español.
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