El análisis y comprensión de una plataforma de datos no es una tarea trivial, especialmente cuando diferentes usuarios la describen de maneras radicalmente distintas. En mi experiencia reciente, realicé entrevistas con seis personas que interactúan con nuestra plataforma de datos en la empresa. Descubrí que, aunque todos utilizamos el mismo sistema, cada uno tenía una percepción única con base en su rol, experiencia y necesidades específicas.
Por ejemplo, un Product Manager veía la plataforma principalmente como un conjunto de dashboards que le proporcionan métricas clave. Sin embargo, su entendimiento del sistema era superficial, ya que carecía de conocimientos sobre las capas de datos subyacentes. Esto resalta una importante brecha en la alineación de expectativas: mientras que los diseñadores de productos pueden enfocarse en resultados visuales, la infraestructura detrás de esas visualizaciones requiere una comprensión más profunda para tomar decisiones informadas.
En contraste, un Analista de Datos ofreció una visión más técnica, describiendo la plataforma como un "almacén con algo de desorden". Este enfoque más crítico resulta crucial, ya que el conocimiento tribal sobre qué tablas son confiables se ha constituido a partir de la experiencia, pero también implica un riesgo significativo si esta información no se documenta y comparte adecuadamente. Este caso ilustra la necesidad de formalizar la inteligencia de negocio para que todos los usuarios tengan acceso a una comprensión clara de la veracidad de los datos.
Del mismo modo, el Lead de Finanzas se enfrentaba a discrepancias significativas entre las cifras de la plataforma y aquellas de su sistema contable. Esto no solo crea desconfianza, sino que también subraya la importancia de la revisión y reconciliación de datos en un entorno empresarial. La creación de aplicaciones a medida podría facilitar una sincronización más efectiva entre sistemas, validando la información en tiempo real y aumentando la confianza entre los usuarios.
Las diferentes experiencias de los usuarios también reflejan la necesidad de que exista una mayor comunicación y cooperación entre los distintos equipos. La falta de este diálogo puede resultar en errores y malentendidos que afectan las decisiones empresariales. Por ejemplo, un Lead de Operaciones de Ventas usaba simplemente CSVs exportados de la plataforma, sin comprender que estos datos podían estar en conflicto con los modelos más avanzados implementados. Para resolver estos conflictos es fundamental ofrecer formación adecuada y fomentar un entorno donde se realicen consultas sobre la plataforma de datos.
Por último, al observar la experiencia de un nuevo empleado, se hace evidente que la falta de documentación actualizada deja a muchos usuarios sin la información crítica necesaria para utilizar la plataforma de manera efectiva. La integración de servicios en la nube como AWS y Azure podría ayudar a centralizar la información y garantizar que todos los usuarios tengan acceso a las versiones más recientes de los documentos relevantes.
Estas revelaciones me llevan a pensar que más allá de construir una plataforma robusta de datos, debemos dedicar tiempo a entender y documentar cómo cada usuario la percibe y utiliza. Solo así se cerrará la brecha entre la arquitectura de datos y la experiencia del usuario, convirtiendo nuestra plataforma en una herramienta realmente eficaz para todos en la organización.
