En el panorama actual, cada vez más competitivo y orientado a datos, las empresas se enfrentan a la necesidad de transformar su enfoque en la gestión de datos. La transición de un enfoque tradicional de “data lake dumping” hacia un modelo de data products es esencial no solo para mejorar la calidad de los datos, sino también para maximizar el valor que estos pueden aportar al negocio.
Evolucionar de “data lake dumping” a data products: Un cambio necesario
El modelo tradicional de “data lake dumping” implica la recolección indiscriminada de grandes volúmenes de datos sin una estructura adecuada. Esto no solo dificulta el acceso a información valiosa, sino que también puede generar problemas de calidad de datos y cumplimiento normativo. Por el contrario, los data products permiten un ownership claro sobre los conjuntos de datos, así como contratos verificables que garantizan su calidad observable.
Ownership y contratos verificables
Para establecer un modelo de data products efectivo, es fundamental definir claramente quién es responsable de cada conjunto de datos. Esto incluye no solo la creación y mantenimiento de los datos, sino también la garantía de su calidad y disponibilidad. Implementar contratos verificables asegura que todos los involucrados tengan una comprensión compartida de lo que se espera de cada data product, así como métricas para medir su rendimiento.
Implementación de linaje, catálogo y DataOps
La creación de un linaje de datos robusto permite rastrear la procedencia y transformación de los datos a lo largo del tiempo. Un catálogo de datos eficiente, por su parte, facilita la búsqueda y acceso a los data products por parte de los usuarios.
DataOps y SLO de datos
Integrar un enfoque de DataOps en el ciclo de vida de los datos es crucial para garantizar la operatividad y rendimiento de los data products. Establecer Service Level Objectives (SLO) de datos permite medir la fiabilidad y la disponibilidad de los data products, proporcionando un marco claro para el cumplimiento y la mejora continua. Además, el uso de Role-Based Access Control (RBAC) ayuda a asegurar que el acceso a los datos se maneje de manera segura y conforme a estándares por dominio.
Métricas clave: Cumplimiento de SLO y NPS analítico
Para garantizar que la evolución hacia un modelo de data products sea exitosa, es fundamental medir el cumplimiento de los SLO establecidos y la adopción de los data products por parte de los usuarios. El Net Promoter Score (NPS) analítico es otra métrica que puede ofrecer insights valiosos sobre la satisfacción de los usuarios y la efectividad de los data products en la toma de decisiones.
Hoja de ruta por fases
Una transición exitosa hacia un modelo de data products debe hacerse por fases. A continuación, se presenta una hoja de ruta que conecta la madurez técnica con el impacto en el negocio:
- Fase 1: Evaluación inicial
Auditoría de los datos actuales, identificación de stakeholders y definición de objetivos claros. - Fase 2: Diseño de la arquitectura de data products
Crear un modelo de gobernanza de datos donde se definan los roles, responsabilidades y procesos para la calidad de los datos. - Fase 3: Implementación de herramientas de linaje y catálogo
Integrar herramientas que faciliten la gestión de linaje y la creación de un catálogo accesible. - Fase 4: Establecimiento de DataOps y SLO
Incorporar prácticas de DataOps y definir SLO específicos para cada data product. - Fase 5: Evaluación de impacto y optimización
Revisar métricas de cumplimiento de SLO, adopción y NPS analítico para ajustar y optimizar los data products.
Conclusión
El camino hacia un modelo de data products puede parecer desafiante, pero es fundamental para las organizaciones que buscan maximizar el valor de sus datos. Al implementar un enfoque proactivo y estructurado, es posible garantizar la calidad y accesibilidad de los datos, lo que a su vez puede transformar la toma de decisiones en el negocio. Si desea explorar cómo su organización puede dar este paso, lo invitamos a una conversación estratégica donde podamos analizar sus necesidades específicas y oportunidades en el camino hacia una gestión de datos más eficiente.