Una demo enseña lo que el proveedor quiere que vea. Un piloto enseña lo que la herramienta hace cuando el archivo llega mal, la persona que sabía se fue de vacaciones y alguien pregunta por la cifra del comité pasado. Por eso, si está eligiendo entre una herramienta de preparación de datos, un catálogo, un orquestador o una plataforma DataOps, la decisión no debería salir de una tabla comparativa, ni siquiera de la nuestra. Debería salir de un piloto de dos o tres semanas con un caso suyo.

Estas son las doce preguntas que ese piloto tiene que responder. Para cada una decimos cómo responde Lorian Analytics, incluidas las tres en las que la respuesta todavía es «en parte».

Cómo armar el piloto

Elija un proceso que ya exista y duela: el cierre mensual, la conciliación entre dos sistemas o el informe que más se discute. Tres a cinco fuentes, entre uno y dos millones de filas en total, reglas de limpieza y cruce que alguien pueda dictar. Una salida: un dataset listo para el informe y el informe mismo.

Luego, corra el proceso dos veces. La primera para construirlo. La segunda, con los archivos del periodo siguiente, para ver qué se repite solo y qué hay que volver a hacer a mano. Casi todo lo que importa se ve en la segunda corrida.

Las doce preguntas

1. ¿Puedo reproducir la cifra de hace tres periodos, tal como se publicó?

No «volver a calcularla con los datos de hoy»: leer exactamente lo que se presentó. Si la herramienta solo guarda la receta y cada refresco sobrescribe el resultado, la respuesta es no.

Lorian Analytics: sí. Cada carga, cada limpieza y cada ejecución de un modelo Gold es una versión numerada; hasta 365 por dataset en el plan Lorian Gold. Power BI o Python pueden pedir la versión N por la API y reproducir la cifra.

2. ¿Quién tocó el dato, cuándo y desde dónde?

Pida el registro de una semana y busque una acción concreta: quién cargó el archivo del lunes, quién ejecutó el modelo, quién lo descargó.

Lorian Analytics: 82 acciones quedan registradas con usuario, fecha, IP y detalle: cargas, limpiezas, ejecuciones, descargas, cambios de rol, tokens, corridas de conectores, cada tabla ingerida de un warehouse.

3. ¿Puedo filtrar el registro por una persona?

Es la pregunta que hace auditoría, y es distinta de la anterior: no «qué pasó con este archivo» sino «qué hizo esta persona en este mes».

Lorian Analytics: en parte. La consulta por usuario, acción, entidad, espacio y rango de fechas existe hoy, con exportación en CSV, en la API para administradores. En la interfaz el registro se consulta por dataset y por modelo; la vista con filtros está en construcción.

4. ¿Se puede borrar o editar una entrada del registro?

Inténtelo con el usuario más privilegiado que le den. Si se puede, no es una auditoría: es un historial.

Lorian Analytics: no. El registro es de solo inserción y la propia base de datos niega a la aplicación modificar o borrar una entrada. No es una política; es un permiso negado.

5. ¿Los roles cubren la organización y cada espacio de trabajo?

Una persona puede administrar la organización y solo ver un área. Otra puede editar en finanzas y no existir en ventas.

Lorian Analytics: sí, en dos niveles: Propietario, Administrador y Miembro en la organización; Propietario, Editor y Visor en cada espacio. Cada receta tiene además su propio rol (Propietario, Editor, Ejecutor). Lo que no hay son roles personalizados con permisos definidos por usted.

6. ¿Quién puede consumir el resultado fuera de la herramienta, y se puede revocar?

El Excel que alguien descargó y reenvió ya no obedece a ningún permiso. La pregunta es qué pasa con el consumo por Power BI, por un notebook o por un proveedor.

Lorian Analytics: cada consumidor externo lee con un token que lleva grabado su alcance —el espacio o una sola colección—, vence a los 30, 90 o 365 días, se muestra una única vez y se revoca sin vuelta atrás. Cada lectura queda registrada con su número de versión.

7. ¿La calidad es un número comparable entre corridas?

«El archivo se ve bien» no es una medida. Pida un número por corrida, con los mismos pesos siempre, que permita decir «mejoró» sin abrir el archivo.

Lorian Analytics: un score de 0 a 100 sobre cinco dimensiones con pesos fijos —completitud 35, consistencia 25, integridad de filas 20, validez 10, atípicos 10— guardado en cada versión. La página de calidad de datos explica cómo se calcula.

8. ¿Las reglas se leen sin código?

Quien firma el cierre debería poder leer qué se le hizo al dato: normalizar ciudades, deduplicar por documento, validar el NIT, ofuscar el correo.

Lorian Analytics: las reglas son una receta declarada, con nombres en español, y cada ejecución guarda la configuración exacta que corrió. Si la receta cambia mañana, la ejecución de hoy sigue explicándose sola.

9. ¿Qué pasa cuando un paso falla a las seis de la mañana?

Corte el origen a la hora de la agenda. Qué reintenta, qué omite, quién recibe el aviso y qué queda escrito.

Lorian Analytics: reintentos de uno a cinco para fallos temporales, política de continuar refrescando los demás modelos cuando uno falla, omisión explicada en los pasos que dependían del que falló, vigilantes de corridas atascadas y aviso a los suscritos. Todo queda en el historial de la corrida.

10. ¿Qué volumen se ha probado, y cómo?

Una cifra sin prueba es un adjetivo. Pida qué se probó, con qué datos y qué límites publica cada plan.

Lorian Analytics: el conector de Snowflake trajo 8,7 millones de filas de una tabla en una sola sincronización en su prueba de campo; el motor de transformación se prueba con 3 millones de filas y 617 MB con derrame a disco y escribe las salidas por streaming; los archivos grandes van a una cola en vez de morir contra un tiempo de espera. No hay límite de filas por archivo. Por plan: 50 MB, 250 MB, 1 GB y 2 GB por carga; 500 MB, 10 GB, 100 GB y 500 GB de almacenamiento. Lo que no se ha probado, como tablas de decenas de millones de filas por el conector de warehouse, no se afirma.

11. ¿Entiende los datos de la región?

Fechas en dos formatos en el mismo archivo, decimales con coma, nombres compuestos, y un NIT o un RUT que hay que validar con su dígito.

Lorian Analytics: sí. Español de punta a punta, validación de NIT, RUT, RFC, CUIT, CPF, CNPJ y RUC con su dígito de verificación como una transformación más, y perfilado que detecta los formatos mezclados antes de que entren al promedio.

12. ¿Cómo cobra, y qué pasa cuando el volumen crece?

Si el precio crece con las filas, el piloto no le dice nada del costo a doce meses.

Lorian Analytics: se cobra por Editores y espacios de trabajo, nunca por filas ni por volumen procesado, y todas las capacidades están en todos los planes, incluido el gratuito. Los cupos que sí cambian —tamaño por carga, almacenamiento, conexiones, horas de agenda— están publicados en precios.

Cómo puntuar

Califique de uno a cinco cada pregunta, por herramienta, después de la segunda corrida. Las preguntas 1, 4 y 6 valen doble: son las que separan una herramienta de preparación de una plataforma de gobierno, y las que no se pueden arreglar después con una capa adicional.

Si una herramienta gana en facilidad y pierde en 1, 4 y 6, lo que está comprando es velocidad hoy y una discusión de cifras dentro de seis meses. Si gana en 1, 4 y 6 y pierde en facilidad, pregúntese quién va a operarla. La respuesta correcta suele ser la que su equipo de finanzas puede operar sin un ingeniero y su auditor puede leer sin una explicación.

El siguiente paso

En Lorian Analytics el piloto se hace desde el plan gratuito, sin tarjeta: un espacio de trabajo, cinco archivos al mes, una conexión, un token, y el registro, las versiones y el score desde la primera carga. Las tres preguntas en las que hoy respondemos «en parte» están escritas arriba y en la ficha técnica, con su estado. Preferimos que las lea antes del piloto y no después.