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SpeakDataWith es mi cuaderno de trabajo sobre sistemas de datos e IA: decisiones de arquitectura, operación y las herramientas que sostienen una plataforma en el día a día.
Está escrito para profesionales con experiencia. La terminología técnica sigue siendo terminología técnica, y lo complejo se explica en lugar de simplificarse. Si ya operas data pipelines, no deberías empezar por lo básico.
Los temas salen de mi propio trabajo: modelado de datos, data warehousing y operación por un lado; sistemas agénticos y herramientas autónomas por el otro. Ambos van juntos, porque un agente es tan bueno como los datos con los que trabaja.
Mi regla para cada artículo: una afirmación está respaldada por una fuente o se reconoce como una observación de mi propio trabajo.
Los datos solo valen lo que vale la comprensión que crean.
Cómo respaldo lo que escribo
Las afirmaciones externas (documentación, estándares, precios, benchmarks públicos) van enlazadas directamente en el texto. Cuando una afirmación se apoya en mi propio trabajo reproducible, remite a un artefacto público: un repositorio, un pull request o un registro de ejecución.
No todos los artefactos detrás de un artículo son públicos; algunos repositorios son privados. Cuando es el caso, el artículo lo dice. Solo se enlaza lo que es accesible sin permisos. Estos proyectos están abiertos a revisión:
- quality-gates-toolkit aporta quality gates reutilizables para CI y pre-commit. Este repositorio los ejecuta él mismo.
- agentic-developer-core es el orquestador con el que agentes autónomos implementan y verifican tareas.
Acerca de mí
Soy Luis Arteaga, Lead Consultant en INFOMOTION, en la zona de Hamburgo, en Alemania. Construyo sistemas de datos que resisten en operación y escribo sobre lo que los sostiene y lo que no.
Mi carrera comenzó en la gestión de marketing, donde vi cuánto pueden aportar los datos a una empresa. Quería entenderlos a fondo, así que di el salto al mundo de los datos. Desde hace más de cinco años trabajo en roles como Data Scientist, Analytics Engineer y ahora Data Engineer, en empresas como INFOMOTION y Lotto24 AG.
Como Consultant ayudo a clientes a construir sistemas de datos que crecen con sus necesidades (escalables), aguantan bajo carga (resilientes) y en los que todos los datos trabajan juntos de forma limpia (integrados).
Además del trabajo con clientes, construyo sistemas agénticos autónomos y orquestadores con LangChain y LangGraph.
Mis principales áreas de especialización son:
- Snowflake
- Microsoft Power BI
- dbt
- Modelado de datos
- Análisis de datos
- SQL
- Python
Creo firmemente en el aprendizaje continuo, y tengo algunas certificaciones que demuestran ese compromiso:
- Claude Certified: AI Architect Foundation (Anthropic)
- SnowPro Core Certification
- dbt Certified Analytics Engineer (dbt Labs)
- Microsoft Certified: Fabric Analytics Engineer Associate
- Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate
- Matillion Associate Certification
- Certified Data Vault 2.0 Practitioner (Legacy)
- ITIL 2011 Foundation
También soy Licenciado en Informática de Gestión (Bachelor of Science in Business Informatics): la base sobre la que se apoya este trabajo.
Más allá de los datos
Cuando no trabajo con datos, leo: ciencia ficción, libros técnicos, lo que sea que capte mi interés. También me mantengo activo: correr, entrenamiento en circuito y algo de yoga para mantener el equilibrio.
Conecta conmigo
¿Quieres conectar más allá del blog? Aquí es donde estoy en línea y lo que puedes esperar de cada plataforma:
- GitHub: aquí vive mi trabajo de código abierto. Herramientas reutilizables de quality gates y sistemas agénticos autónomos. El código, los issues y las decisiones de los proyectos son públicos.
- LinkedIn: aquí mantengo las cosas profesionales. Conectemos para hablar de datos, decisiones de arquitectura o el estado del sector. También comparto artículos e ideas que considero valiosas.
- X (Twitter): piensa en X como mi espacio de "pensamientos sobre datos": opiniones breves sobre noticias, artículos interesantes y, de vez en cuando, alguna pregunta para abrir el debate.
- Goodreads: soy un gran lector. En Goodreads intercambiamos recomendaciones, puedes ver qué estoy leyendo ahora y comentar todo lo literario, desde libros de gestión de datos hasta cualquier otra cosa que capte nuestro interés.
- Substack: si te gustan la ciencia ficción y la fantasía, encontrarás mis reseñas en Substack.