Prefacio

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En la década de 1840, un médico húngaro llamado Ignaz Semmelweis se encontró con un desconcertante desafío mientras trabajaba en la clínica de maternidad del Hospital General de Viena. Un número considerable de mujeres sucumbían a una misteriosa dolencia conocida como "fiebre de parto", que asolaba muchos hospitales europeos.

Semmelweis hizo una observación sorprendente: la maternidad supervisada por médicos varones tenía una tasa de mortalidad significativamente mayor que la gestionada por comadronas. Además, observó que a menudo los médicos pasaban directamente de realizar autopsias a examinar a las futuras madres.

Después de que un colega se pinchara el dedo al hacer una autopsia, lo que provocó que el colega enfermara y acabara muriendo, Semmelweis tuvo un momento revelador: quizá lo que mataba a su colega podía estar matando también a las parturientas.

Semmelweis teorizó que los contaminantes de los cadáveres que los médicos operaban y utilizaban para enseñar a los estudiantes de medicina podían estar transfiriéndose a las mujeres, provocando la fiebre. Para probar esta hipótesis, en 1847 implantó una política que obligaba a los médicos a lavarse las manos con una solución de cloro para eliminar lo que él llamaba "partículas cadavéricas", antes de examinar a las mujeres embarazadas.

Tras la aplicación de esta política de lavado de manos, la tasa de mortalidad materna en la sala de médicos cayó en picado del 18% a un mero 2%. Sin embargo, las ideas de Semmelweis fueron recibidas con escepticismo por la comunidad médica porque desafiaban las creencias científicas de la época, y aún no se había desarrollado la teoría de los gérmenes.

Semmelweis no podía ofrecer ninguna explicación teórica de sus descubrimientos, y fue objeto de burlas y ridiculizaciones. En 1865, Semmelweis sufrió una crisis nerviosa, por lo que fue internado en un manicomio de Viena por sus colegas, donde fue golpeado por los guardias y murió trágicamente de una herida gangrenosa en la mano derecha sólo 14 días después, a la edad de 47 años.

La historia de Ignaz Semmelweis ofrece algunas ideas valiosas:

El comportamiento humano está limitado por prejuicios

Adoptar nuevas perspectivas a menudo desafía nuestras creencias más arraigadas. Tales cambios suelen encontrar resistencia, incluso por parte de quienes tienen conocimientos e influencia. Esto subraya el profundo impacto de los prejuicios cognitivos y las normas sociales en el juicio humano.

Los sistemas interconectados se ven muy afectados por la higiene

Los vastos e intrincados sistemas que vemos, como los protocolos hospitalarios o los procedimientos de parto, pueden verse dramáticamente influidos por elementos tan minúsculos que a menudo son invisibles, como los gérmenes. Esto pone de relieve el delicado equilibrio y la interconexión de nuestro mundo, desde lo microscópico hasta la gran escala.

Las acciones simples pueden tener efectos dominó masivos

A veces, las medidas más sencillas, como lavarse las manos, se convierten en nuestras soluciones más potentes. Comprender los métodos para mitigar las pequeñas amenazas puede resultar crucial, con ramificaciones a escala monumental.

Lo que no ves puede matarte, y lo mismo ocurre con los datos

El cambio transformador en nuestra comprensión de la causalidad de las enfermedades se remonta a la década de 1860. Los revolucionarios experimentos de Louis Pasteur demostraron que los microorganismos eran responsables de la fermentación y el deterioro, sentando las bases de la teoría de los gérmenes y allanando el camino para avances monumentales como las vacunas, los antisépticos y las técnicas de esterilización.

En marcado contraste, Ignaz Semmelweis realizó observaciones esenciales décadas antes, pero pasó desapercibido en gran medida debido a su falta de una teoría científica sólida. La divergencia en sus legados -la influencia transformadora de Pasteur frente al reconocimiento limitado de Semmelweis- pone de relieve la necesidad crítica de fundamentos tanto teóricos como prácticos para abordar problemas complejos.

Unifying Business, Data, and Code pretende salvar esta misma brecha en el campo de la gestión de datos organizativos y el diseño de sistemas inteligentes. Nuestro objetivo es proporcionarte un sólido marco teórico y herramientas prácticas, aplicables tanto si estás ideando estrategias en una pizarra como codificando sofisticados algoritmos.

A diferencia de los libros que se centran en las facetas técnicas o de gestión del diseño de datos y sistemas inteligentes, Unifying Business, Data, and Code adopta una postura holística que fusiona ambas perspectivas estratégicas. Hemos descubierto que una estrategia técnicamente sólida que carezca de integración de gestión está condenada al fracaso, y lo contrario es igualmente cierto. Esta síntesis te permite tomar decisiones mejor informadas, salvando eficazmente la brecha entre la estrategia informática y la empresarial.

Del mismo modo que descuidar la higiene básica de las manos tuvo repercusiones devastadoras en tiempos de Semmelweis, las organizaciones modernas se enfrentan a riesgos ocultos pero significativos derivados de una mala gestión de los datos. En esencia, los principales retos que comprometen la higiene de los datos de tu organización pueden destilarse en tres categorías:

Ambigüedad

Hay múltiples interpretaciones posibles.

Lagunas de conocimiento

La falta de información obstaculiza la resolución de problemas.

Puntos ciegos

Hay una falta de conciencia de la ambigüedad y de las lagunas de conocimiento y de sus efectos en los resultados organizativos.

Este libro te guiará a través del proceso de identificación de la mala higiene de los datos y las causas fundamentales de la desalineación a la que conduce dentro de tu organización. Armado con esta comprensión, estarás equipado para impulsar la innovación y la transformación mediante un enfoque estratégico de gestión de datos, desbloqueando los beneficios del diseño inteligente de sistemas para obtener resultados superiores.

Amenazas Ocultas para las Organizaciones: Un Paralelo Moderno

En el amplio mundo de las dinámicas organizativas, hay niveles ocultos de granularidad que dan forma a nuestras acciones y decisiones, pero que pasan desapercibidos en nuestras rutinas diarias. Este libro se adentra en estas profundidades enigmáticas. La verdadera coherencia organizativa exige destreza para ampliar la escala, trascendiendo los papeles individuales y observando las vastas redes que tejen una organización. Al mismo tiempo, dominar la delicadeza de "acercarse" resulta crucial para abordar los retos de los datos matizados. Al igual que los gérmenes invisibles con los que luchó Semmelweis, estos problemas sutiles pueden reverberar y escalar de forma impredecible, provocando profundas consecuencias.

Como ejemplo, imagina una empresa minorista que utiliza análisis de datos para prever la demanda. Una columna de la base de datos está ambiguamente etiquetada como Ingresos totales por ventas. Un analista supone que significa Ventas Netas, los ingresos después de devoluciones y descuentos, pero en realidad representa las Ventas Brutas, los ingresos generados antes de cualquier gasto. Este simple malentendido sesga la previsión de la demanda, ya que el informe no tiene en cuenta la pésima calidad del artículo y sus elevadas tasas de devolución.

La empresa acaba almacenando en exceso los artículos defectuosos y en defecto los buenos. Los costes de inventario se disparan, los clientes quedan insatisfechos y pierden la confianza en la marca. La toma de decisiones defectuosas da lugar a una caza de culpables del error, y a medida que la cultura se vuelve tóxica, los mejores trabajadores que se preocupan por la empresa abandonan un vacío de experiencia y talento. Como un castillo de naipes, una sola etiqueta ambigua puede hacer que se desmorone toda la estrategia de la organización.

En el centro de nuestro debate está la idea de los conceptos, mostrada en la Figura P-1, que sirve de base a nuestra metodología unificadora. Aunque nos espera una exploración más profunda en secciones posteriores, por ahora puedes pensar en los conceptos como los átomos vitales cuya configuración y combinación únicas crean los elementos de nuestras experiencias cotidianas en el segundo nivel de granularidad que se muestra en la Figura P-1: lenguaje, procesos y toma de decisiones.

Considera los productos de datos, mostrados en la Figura P-1, como nuestra solución metafórica de "lavado de manos". Aunque nuestros principios unificadores ayudan a señalar la ambigüedad, las lagunas de conocimiento y los puntos ciegos, son los productos de datos los que, al igual que una solución desinfectante, limpian activamente y abordan estos problemas en la práctica.

Imagina tus datos como un producto de alta calidad en la estantería de una tienda. Deben estar bien elaborados, ser fáciles de usar y completos. En este libro aprenderás a elevar tus datos a ese nivel de calidad. Te guiaremos a través de un proceso estandarizado que empaqueta la estructura, el significado y el contexto junto con los propios datos.

Una vez que tu organización empiece a diseñar productos de datos de alta calidad, los beneficios de implantar la higiene de datos pueden ser bastante transformadores, liberando a los equipos de apagar fuegos en un sistema con problemas crónicos y permitiéndoles centrarse en crear valor empresarial, mejorar la eficiencia y la excelencia en la innovación.

Además, los principios y metodologías que hemos tratado hasta ahora sientan las bases para algo aún más poderoso: la inteligencia unificada, que consiste en aplicar la metodología unificadora al diseño de sistemas de aprendizaje humano y automático. El Capítulo 15 presenta la inteligencia unificada. Sin embargo, antes de que podamos siquiera empezar a pensar en utilizar los principios de la unificación con la IA, necesitamos tener nuestros datos en buena forma.

Tu IA es tan buena como tus datos

El axioma "Tu IA sólo es tan buena como tus datos" sirve como pilar fundamental de este libro, destacando el vínculo inextricable entre la calidad de los datos y la eficacia de la IA. Nuestro marco se basa en las innovadoras contribuciones de figuras fundamentales en este campo: la teoría de la información de Claude Shannon, los modelos computacionales de Alan Turing y los avances en el aprendizaje por refuerzo de Shane Legg y Marcus Hutter. Sus ideas colectivas se funden a la perfección en nuestra metodología integral, que exploraremos en detalle en el Capítulo 15.

Los científicos de datos aprovechan metodologías rigurosas y razonamientos empíricos para diseccionar retos complejos y representarlos en un formato estructurado. Esto facilita la implementación de algoritmos de aprendizaje automático y la construcción de modelos predictivos. En este libro, introducimos el concepto de diseñar la inteligencia, unconjunto sintetizado de buenas prácticas destinado a dotar tanto a los expertos técnicos como al personal directivo de un sólido conjunto de habilidades para la resolución de problemas centrados en los datos.

Figura P-1. En esta ilustración se muestran tres niveles de granularidad, cada uno con cuestiones que la metodología unificadora abordará en cada nivel de granularidad. La actividad clave que aprenderás es identificar y minimizar la ambigüedad, las lagunas de conocimiento y los puntos ciegos para alinear los tres niveles.

La adopción de estas buenas prácticas no sólo prepara el terreno para el éxito de las iniciativas de IA, sino que transforma toda la cultura de datos de la organización, cultivando un terreno fértil para la innovación centrada en los datos en toda la organización, basada en los principios del diseño de la inteligencia.

Alinear las estrategias de resolución de problemas, los datos y la IA

Aprendizaje por refuerzo sirve de pilar fundamental para comprender los principios del diseño de sistemas inteligentes, guiando las estrategias de toma de decisiones que oscilan entre la exploración de nuevos conocimientos y la explotación de los ya existentes. Como se ilustra en la Figura P-2, esta dinámica refleja las tendencias humanas y organizativas a equilibrar el esfuerzo con la recompensa, configurando así las estrategias de innovación y eficacia de las empresas.

Figura P-2. Este diagrama presenta un ciclo de toma de decisiones basado en los resultados de explotar los datos actuales y explorar nuevos datos. Las organizaciones o los individuos pueden utilizar este modelo para determinar cuándo confiar en los conocimientos existentes (explotar) y cuándo buscar nueva información o probar nuevos enfoques (explorar).

Con demasiada frecuencia, los líderes organizativos se ven atrapados en una mentalidad estrecha y verticalista que da prioridad a las estrategias de explotación frente a la exploración. Esto culmina en visiones vagas que rara vez se manifiestan en innovación tangible. Cuando estos planteamientos se quedan cortos, suele ser la plantilla la que sufre las consecuencias, desde la culpa y la pérdida de puestos de trabajo hasta inquietantes cambios estructurales. Este libro ofrece un conjunto de herramientas estratégicas y técnicas destinadas a romper este ciclo perjudicial, yendo más allá de las soluciones a corto plazo para lograr un progreso sostenible.

Este libro recoge nuestras percepciones sobre la exploración personal y los viajes de explotación, conocimientos que consideramos crucial compartir. Estamos profundamente agradecidos por tu inversión en este trabajo. Nuestra aspiración es que, al final, los principios que desvelamos resuenen tan profundamente que su aplicación resulte tan intuitiva y vital como lavarse las manos.

Un nuevo paradigma para optimizar la gestión de datos y la estrategia empresarial en la era de la IA

Reconoce que desaprender es la forma más elevada de aprender.

Rumi, poeta persa

La unificación desafía los planteamientos convencionales con un enfoque de vanguardia: utiliza principios de la ciencia de datos empleados en la resolución de problemas para optimizar los datos y el conocimiento con el fin de crear valor empresarial. Esta estrategia garantiza que tu organización estará preparada al máximo para el éxito en los esfuerzos de IA.

Tanto si te ocupas de la toma de decisiones humanas como de sistemas computacionales, este libro te ofrece un plan práctico para realizar operaciones más inteligentes:

  • Las estrategias y tecnologías que unifican la gestión de datos y la estrategia empresarial se presentan en los capítulos 1-14.

  • Los principios teóricos fundamentales de los campos de la inteligencia artificial y la psicología cognitiva, que se utilizaron para crear la metodología unificadora, se tratan en el Capítulo 15.

  • Partiendo de tu estrategia empresarial y de gestión unificada de datos y de los principios del diseño de sistemas inteligentes, el Capítulo 16 explora distintas formas de aplicar la unificación con IA.

En la búsqueda de la comprensión y el aprovechamiento del poder de los datos para la estrategia empresarial, es crucial mantener una mente abierta, para contemplar diversas hipótesis y aceptar la incertidumbre creada al experimentar nuevas formas de pensar.

Como afirma Hala Nelson en Essential Math for AI (O'Reilly, 2023), "Los datos son el combustible que impulsa la mayoría de los sistemas de IA" y "Lo que yo no sabía, y aprendí por las malas, era que conseguir datos reales era el mayor obstáculo".

La metodología dilucidada en este libro te capacita para aplicar eficazmente los principios de la ciencia de datos y las estrategias de resolución de problemas sin necesidad de ser un científico de datos, garantizando que los datos que crees y recopiles no sólo sean más precisos y útiles, sino también un reflejo más fiel de la realidad.

Si adoptas los principios que aprenderás en este libro, no sólo podrás resolver los problemas existentes mejor que nunca, sino que evitarás que existan en el futuro.

La historia del origen de la unificación

Impulsado por su trabajo en IA dentro del sector de la tecnología educativa, Ron albergaba una curiosidad insaciable por comprender los principios del diseño de la inteligencia que sustentan los sistemas de aprendizaje tanto humanos como automáticos. No veía las organizaciones como meras estructuras estáticas, sino como ecosistemas dinámicos en los que las redes de información se entremezclan como las notas de una sinfonía.

Entró Juan, un destacado experto en JSON, JSON Schema y serialización de datos. Juan no sólo era técnicamente competente; tenía la capacidad única de tomar la gran visión de Ron y convertirla en una realidad afinada. La galardonada investigación de Juan en serialización de datos en la Universidad de Oxford reveló que podía aplicar la metodología hasta el nivel binario y hasta los protocolos estándar de oro para una especificación de datos a escala global.

Nuestra asociación fue mágica, como una banda de música que descubre la armonía perfecta entre sus miembros. Juntos, nos embarcamos en un viaje incesante de crecimiento e innovación, cada uno desafiando y enriqueciendo la experiencia del otro. Este libro representa el cenit de nuestros esfuerzos de colaboración, sirviendo de guía exhaustiva que armoniza las estrategias generales con las soluciones técnicas granulares para las organizaciones.

Escribimos este libro con un propósito singular y transformador en mente: capacitar a las personas con principios rectores audaces y estrategias técnicas que puedan atajar problemas aparentemente imposibles unificando personas, procesos y datos a través de escalas múltiples y aparentemente invisibles. Queremos democratizar este conocimiento, hacerlo accesible y procesable para todos, desatando olas de creatividad e ingenio para transformar el mundo a mejor.

La búsqueda para explorar y codificar los principios de la unificación nos condujo a los reinos de lo misterioso y desconocido. Compartir la sabiduría que hemos cosechado a lo largo de este viaje nos proporciona la incomparable alegría de servir a un propósito mucho mayor que nosotros mismos.

Orquestar la alineación a escala organizativa

Históricamente, el cambio de paradigma de atribuir las enfermedades a causas sobrenaturales a entenderlas como resultado de bacterias y virus no fue sólo un salto en el conocimiento. Exigió un cambio masivo de prácticas, comportamientos y creencias. De forma similar, las organizaciones de hoy necesitan pasar de ver los retos como misterios irresolubles a reconocerlos como problemas tangibles que pueden abordarse con las estrategias y metodologías adecuadas.

Unificar sirve como marco vital diseñado para desmitificar los intrincados retos a los que se enfrentan las organizaciones, retos arraigados en la desalineación y los silos entre los equipos de negocio, datos y codificación. Basada en la Figura P-1, nuestra metodología orquesta la alineación a través de tres escalas cruciales de granularidad: la escala organizativa, que engloba la amplia visión de las funciones y las redes; la escala de la experiencia humana, centrada en el lenguaje, los procesos y la toma de decisiones; y la escala del producto de datos, la primera línea donde se gestionan activamente la higiene y la calidad de los datos. En tu viaje por este libro, exploraremos estas escalas con detalle granular, guiados por los siguientes pilares:

Teoría

Establecer el cambio filosófico de base y el vocabulario esencial para la evolución de la gestión de datos y los sistemas inteligentes. Piensa en esto como el por qué y el qué fundamentales que sientan las bases del cambio.

Estrategia

Ofreciendo un modelo para la aplicación práctica, esta guía de alto nivel navega por el cómo, esbozando los pasos para implantar el nuevo paradigma en todas las escalas.

Herramientas

Son tus traductores que convierten la lógica empresarial en lenguaje técnico procesable. Compuestas por actividades no técnicas y tácticas, estas herramientas sirven de puente entre la estrategia y la aplicación. Las herramientas son tácticas para eliminar la ambigüedad, las lagunas de conocimiento y los puntos ciegos. Sin embargo, hay múltiples formas de hacerlo, y nosotros te proporcionamos plantillas y sugerencias.

Aplicación

Esta es la fase de realización, en la que se emplean prácticas de codificación para manifestar la metodología en entornos técnicos del mundo real.

Al fusionar a la perfección teoría, estrategia, herramientas e implementación, la unificación eleva el enfoque de tu organización respecto a la gestión de datos y el diseño de sistemas inteligentes a cotas sin precedentes. No se trata sólo de identificar los escollos de una mala higiene de los datos -como ambigüedades, lagunas de conocimiento y puntos ciegos-, sino de rectificarlos sistemáticamente a todas las escalas de tu organización.

La unificación trasciende los silos, permitiendo una alineación holística que armoniza la visión macro de las funciones y redes organizativas con los detalles matizados de las experiencias humanas y la calidad de los productos de datos. ¿El resultado final? Un impacto transformador que no sólo optimiza tus datos para aplicaciones de IA, sino que también alimenta una cultura de innovación y excelencia incesantes. Podrás navegar por el laberinto de desafíos con la delicadeza de un maestro, orquestando una sinfonía de cambios significativos.

La cuestión no es si puedes permitirte aplicar estas estrategias, sino si puedes permitirte no hacerlo.

Convenciones utilizadas en este libro

En este libro se utilizan las siguientes convenciones tipográficas:

Cursiva

Indica nuevos términos, URL, direcciones de correo electrónico, nombres de archivo y extensiones de archivo.

Constant width

Se utiliza en los listados de programas, así como dentro de los párrafos para referirse a elementos del programa como nombres de variables o funciones, bases de datos, tipos de datos, variables de entorno, sentencias y palabras clave.

Consejo

Este elemento significa un consejo o sugerencia.

Nota

Este elemento significa una nota general.

Advertencia

Este elemento indica una advertencia o precaución.

Aprendizaje en línea O'Reilly

Nota

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Agradecimientos

Ron Itelman quiere dar las gracias

Stephanie Itelman, por mostrarme la fuerza de tu carácter, la empatía de tu corazón, el ingenio de tu mente y el poder de tu ser. Me permitiste, apoyaste, inspiraste y desafiaste en cada paso del camino. Gracias, cariño, por darme el regalo de compartir la vida contigo, y la experiencia de crear una familia llena de risas y amor.

Reuven y Zehava Itelman, por darme la oportunidad de desarrollar experiencia en la experimentación de estrategias de innovación de forma holística en toda una empresa.

Michael Kaplan, por ser un mentor y un guía, enseñándome el verdadero significado de la sabiduría.

Stephanie Golinveaux, por ser un faro de luz que ha transformado mi vida a mejor.

Don Houde, por mostrarme lo que significa la excelencia en la gestión, y que hay quienes realmente desarrollan, cuidan e invierten en sus equipos.

Ole Bagneux, por creer en mí lo suficiente como para presentarme a Aaron Black, crear esta oportunidad y tutelar este libro y a mí a lo largo del viaje de autoría.

Jim Knickerbocker, PhD, por ser un guerrero y un líder intelectual; su creencia y apoyo en mí han sido fundamentales en mi desarrollo profesional.

Sean Goodpasture, por creer en mí, por ser un campeón, mentor, amigo y compañero de lluvia de ideas. También se te aprecia mucho cuando presentas en una conferencia de datos un T. rex para demostrar la intersección de la UX, la psicología y la IA ;).

Anthony Marquardt, por invertir tu tiempo y esfuerzos en la tutoría, demostrando cualidades de vértice que mezclan el arte de los negocios, la tecnología y la empatía.

Ben Rolnik, por abrirnos puertas que han cambiado nuestra trayectoria y creado oportunidades para cambiar el mundo.

Shawna Strickland, que es un rayo brillante de luz tranquilizadora y aterrizada con una aguda perspicacia para los negocios, que ejemplifica cualidades que aspiro a emular.

Karl Friston, cuyo aliento desterró mis limitaciones personales que me impedían perseguir mis misiones personales en la investigación científica con una curiosidad descarada.

Laura Pionek, por ver algo en mí y darme la oportunidad de expresar mi creatividad y curiosidad, un catalizador importante en este viaje.

Aaron Black, por arriesgarte con nosotros; nos has cambiado la vida. Gracias por darnos la oportunidad que casi nadie tiene: la posibilidad de escribir un libro sobre lo que a uno le apasiona.

Corbin Collins, por guiarnos a nosotros y a este libro a través de vorágines hasta costas soleadas. Tratar con autores probablemente no sea fácil, y tú ayudaste a llevar el peso de los sueños de la gente en tus manos para asegurarte de que lo consiguiéramos.

Juan Cruz Viotti quiere dar las gracias

Darlene Colque Roman, por estar a mi lado cada tarde que he pasado escribiendo este libro. Haces de mí un hombre mejor, y tu amor aporta tanta alegría, propósito y equilibrio a mi vida.

Karina Viotti, por enseñarme a creer en mí misma, a tener el valor de apuntar alto y a que ni siquiera el cielo es el límite.

Perla Viotti, por cultivar en mí el hábito de la lectura desde niña y comprarme innumerables libros de O'Reilly cuando era adolescente.

Julian Berman, Greg Dennis, Ben Hutton, Jason Desrosiers, Benjamin Granados y Henry Andrews por darme la bienvenida a la comunidad de JSON Schema y enseñarme la mayor parte de lo que sé sobre JSON y JSON Schema.

Aaron Black y Corbin Collins, por proporcionar tanta ayuda y orientación, haciendo que el desalentador proceso de escribir un libro fuera tan suave, agradable y divertido.

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