raw-data-audit-traillisted

# Raw Data Audit Trail Dos reglas relacionadas, confirmadas de forma independiente en dos proyectos distintos bajo esta metodología — no es una preferencia de un solo caso, es una convención ya validada dos veces. ## Regla 1 — Captura Toda tabla que persiste filas provenientes de una fuente **externa** (Excel, API de terceros, CSV, KML, cualquier import) debe incluir una columna `raw_data` (JSON, nullable) como última columna del modelo. ```python raw_data: Mapped[dict | None] = mapped_column(JSON, nullable=True) ``` ### Por qué - Si el parser falla o produce un valor incorrecto, el raw permite auditar exactamente qué llegó, sin depender de que el archivo fuente original siga disponible. - Si el formato de la fuente cambia con el tiempo, se puede re-parsear desde el raw guardado sin re-importar nada. - En producción, los archivos fuente originales suelen desaparecer (se sobrescriben, se pierden, cambian de ubicación) — el raw es el único respaldo de fidelidad que persiste junto con el dato procesado. ### Scope — a qué tablas aplica | Tipo de tabla | ¿Lleva raw_data? | |---|---| | Recibe datos de una fuente externa (import de Excel, respuesta de API, parseo de archivo) | Sí | | Datos derivados internamente (calculados, agregados, resultado de lógica propia del sistema) | No — exento | | Metadatos internos de la aplicación (tracking de uploads, configuración) | No — exento | Si hay duda sobre si una tabla entra en scope, la pregunta de corte es: "¿esta fila existe porq