2026

La pregunta que me hacen siempre, respondida sin patrocinio. Cuándo Power BI (modelo complejo, gobierno, seguridad por fila), cuándo Looker Studio (ecosistema Google, costo cero) — y por qué lo que de verdad decide no es la herramienta, es el modelo de datos.

Automatizar reportería regulatoria no es un proyecto de código: es un proyecto de control con código adentro. El patrón de tres capas —definición como código, control que para la corrida, evidencia auditable— y el error más caro: automatizar el dato equivocado más rápido.

El dataset limpio de Kaggle te miente. Cómo se hace ML de riesgo crediticio donde las decisiones cuestan dinero: definir el target es una decisión de negocio, las tres ventanas (observación, desempeño, exclusión), y por qué el desbalance no se arregla con SMOTE sino con el costo del error.

Del notebook a un endpoint real en cuatro pasos: empaquetar con dependencias fijadas, subir al Model Registry, desplegar y validar el contrato de entrada. Lo mínimo que de verdad funciona en producción, en 2026, sin montar el serving a mano.

Migrar reportería a BigQuery no es copiar tablas. Los 5 errores que casi hacen fracasar una migración en banca regulada: lift-and-shift, el costo escondido del modelo columnar, tipos que pierden precisión, zonas horarias que descuadran cortes regulatorios, y migrar sin prueba de paridad.