En algunas empresas, existe una enorme brecha entre los productores y los consumidores de datos. Mientras que los primeros se preocupan por la ingestión, la seguridad y la calidad de los registros, los segundos se enfrentan al reto de descubrir y aplicar los datos para responder a las necesidades de negocio. Entonces, ¿cómo acercar ambas posiciones? La respuesta se encuentra en la generación de data products.
Al contar con productos de datos, las organizaciones no solo salvan la distancia entre productores y consumidores — reduciendo costos y plazos en la obtención de resultados—, sino que también pueden transformar la data en conocimiento, liberando su verdadero potencial.
En este artículo, exploramos en detalle las características de los data products, las diferentes tipologías y el impacto que su utilización produce en las compañías.
¿Qué son los data products y cómo están compuestos?
Se trata de conjuntos de datos altamente fiables, reutilizables y consumibles que están diseñados para resolver resultados empresariales específicos del dominio y que funcionan como una suerte de columna vertebral de diferentes aplicaciones de data, como APIs, dashboards, motores de recomendación o modelos predictivos.
El objetivo de los data products es hacer que los datos sean accesibles, consumibles y procesables para los diferentes stakeholders y la inteligencia artificial generativa, impulsando la transformación de los registros en insights accionables que permitan tomar decisiones informadas.
En este sentido, los productos de datos brindan la posibilidad de salvar la brecha que existe entre los productores y los consumidores de data, a fin de acortar el tiempo de obtención de valor para los diferentes casos de uso.
De hecho, según Harvard Business Review, las organizaciones que adoptan el enfoque de productos de datos son capaces de acelerar el proceso de implementación de nuevos casos de uso hasta en un 90%.
Un data product se construye de forma iterativa, diseñando diferentes versiones en función del feedback de consumidores y clientes.
Un producto de datos bien diseñado:
- Está adecuadamente preparado, es decir, posee datos limpios, transformados y de alta calidad, listos para el análisis
- Es localizable y comprensible, conteniendo activos basados en metadatos y centrados en el dominio, creados para un uso eficaz
- Es interoperable, lo que implica que está compuesto por uno o más conjuntos de datos que se imbrican para ofrecer una visión holística e imparcial de la data
- Es compatible, ya que contiene varios conjuntos de datos y elementos de datos agrupados en una única unidad cohesiva de confianza, simplificando su distribución
- Es accesible para los consumidores de datos, que pueden consumirlo de forma estandarizada
- Es reutilizable, ya que está construido a partir de elementos componibles que pueden utilizarse para diseñar varios productos de datos, así como productos de datos derivados
Los data products se centran en el dominio, son modulares y reutilizables, y, al mismo tiempo, están construidos por un propietario designado utilizando principios de gestión de productos.
Veamos en detalle cada uno de estos aspectos.
Foco en el dominio
El modelo de dominio mejora la comprensión de los datos y añade contexto empresarial. Para ello, alberga la lógica empresarial de las transformaciones, los cálculos analíticos, las métricas y el aprendizaje automático.
En este sentido, actúa como una capa semántica, exponiendo los datos del dominio y las perspectivas empresariales.
Modularidad y reusabilidad
Los productos de datos se construyen una vez y luego se reutilizan múltiples veces en diversos casos de uso.
Esto permite crear nuevos tomando como base los existentes.
Enfoque centrado en los principios de gestión de productos
Cada uno de ellos es propiedad de un equipo de datos alineado con el dominio que se responsabiliza por aportar valor, hacer crecer a los usuarios de datos y mantener su ciclo de vida.
A su vez, cada producto de datos pasa por versiones y mejoras basadas en los comentarios de las partes interesadas.
Los 4 tipos de productos de datos
Así como hay distintos tipos de datos, también existe una amplia variedad de data products. La mayoría pertenece a una de estas 4 categorías:
- Alineados con la fuente. Son, por ejemplo, productos de datos creados en torno a aplicaciones o plataformas.
- Básicos o fundamentales. Se trata de un tipo de data product que se centra en la empresa. Por ejemplo, en un banco podría ser un producto de datos asociado a la interacción con el cliente.
- Alineados con el consumo. Este tipo de producto de datos se encuentra en ámbitos como el marketing o las finanzas. Normalmente, están más alineados con casos de uso específicos.
- Derivados o agregados. Esta variedad de producto de datos aprovecha otros data products creados previamente.
En líneas generales, los dos primeros tipos de productos de datos son creados por equipos centrados en la adquisición y transformación de los datos, mientras que los dos últimos, surgen de equipos centrados en la línea de negocio o el dominio.
Data products en acción: el impacto en las organizaciones
En la mayor parte de las organizaciones, los usuarios almacenan y encuentran los data products en un catálogo de productos de datos. Estos catálogos no solo facilitan su gestión, sino que sirven como una suerte de mercado, en el cual los consumidores pueden buscar, encontrar y consumir los productos de datos.
Además de impactar positivamente en la obtención de valor de los casos de uso y de contribuir a salvar la distancia entre productores y consumidores de data, el uso de los productos de datos reduce hasta el 30% en el costo total de las operaciones.
Pero esto no es todo. La adopción de un enfoque de productos de datos incrementa la productividad de los equipos de proyecto y potencia la eficiencia de los modelos de lenguaje de gran tamaño.
Las organizaciones data-centered precisan implementar un encuadre sólido de gestión de datos para poder liberar todo su potencial.
Al estar centrados en el dominio y proporcionar datos de alta calidad, curados y accesibles, los productos de datos alienan a las partes interesadas, acelerando los resultados empresariales y garantizando la gobernanza.
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