Modelos operativos de datos: una introducción rápida

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¿Por qué necesitamos un modelo operativo de datos?

“¿Cómo está organizado tu equipo de datos?

Una pregunta que no debería paralizar a tu liderazgo… pero que, de algún modo, suele hacerlo.

Todas las organizaciones generan datos, y las empresas modernas los necesitan para tomar decisiones. Sin embargo, sin un modelo operativo, dar sentido a esos datos —y mucho más, organizar a las personas encargadas de hacerlo— puede sentirse como intentar pastorear gatos en una partida de laser tag. Es un caos. Es frustrante. Y, con bastante probabilidad, no es un esfuerzo muy exitoso.

Durante años, las compañías han estado lanzando personas y presupuestos a sus problemas de datos con la misma previsión estratégica que un niño con una tarjeta de crédito. Han contratado analistas de datos, científicos de datos, citizen data scientists, ingenieros de datos y de analítica —una auténtica reunión de superhéroes— solo para ver cómo se hunden en un pantano de prioridades contradictorias, responsabilidades poco claras, deuda tecnológica y la eterna pregunta:
«¿Por qué estos dos dashboards no muestran el mismo número para el mismo KPI?»

La respuesta suele estar en cómo estructuramos las operaciones. A eso se le llama modelo operativo de datos. No es glamuroso, no te llevará a la portada de Forbes (a no ser que fracases estrepitosamente, entonces quizá sí), pero es la base silenciosa e imprescindible para convertir los datos de tu empresa en valor de negocio real.

En este artículo, repasamos tres modelos operativos comunes para equipos de datos:

• Equipo centralizado de datos
• Hub-and-Spoke (núcleo y radios)
• Modelo federado

Cada modelo tiene sus ventajas, sus inconvenientes y también su particular dosis de frustraciones. El truco está en elegir aquel cuya combinación de beneficios y dolores encaje mejor con tu organización.

Dicho esto, vamos al detalle. ?

¿Quieres que te traduzca también los apartados de cada modelo (Centralised Data Team, Hub-and-Spoke y Federated Model) si me los pasas?

1. El equipo de datos centralizado

En este modelo, todos los profesionales de datos —analistas, ingenieros y científicos— se concentran en un único departamento, que suele depender de un Chief Data Officer o un VP de Datos. Esta estructura centraliza la experiencia y busca un enfoque unificado para todo lo relacionado con los datos.

Cómo funciona:
Un único departamento dedicado a datos da servicio a toda la organización. Este equipo se encarga de gestionar la infraestructura, establecer políticas de gobierno, garantizar la calidad de los datos y atender las solicitudes de análisis e informes más relevantes. Las unidades de negocio envían sus necesidades al equipo central, que prioriza y ejecuta estas tareas. No es casualidad que este modelo se parezca al clásico departamento de IT, ya que es habitual cuando el equipo de datos forma parte de IT o surge de él.

La idea principal es lograr consistencia, estandarización y una única fuente de la verdad en toda la empresa.

¿Quieres información sobre el inventario de tu compañía? Haz la petición al equipo central de datos y lo incluirán en su lista de tareas.

Ventajas:

• Consistencia: Herramientas, metodologías y definiciones estandarizadas.
• Gobernanza sólida: Implementación y cumplimiento más sencillos de políticas de calidad, seguridad y normativas de datos.
• Compartir conocimiento: Colaboración fluida y desarrollo de habilidades dentro del equipo.
• Eficiencia: Menos duplicación de esfuerzos.

Retos:

Riesgo de Shadow IT: Con plazos largos para nuevos productos de datos, los usuarios del negocio frustrados empezarán a crear sus propias soluciones no oficiales.s, leading to data sprawl and inconsistencies – exactly what you tried to avoid when implementing the model.

Alineación con el negocio: El equipo puede tener dificultades para traducir las necesidades de negocio en productos de datos. Esto suele implicar muchas iteraciones y cambios frecuentes.

Cuello de botella: Puede (léase: acabará por) convertirse en un cuello de botella, ya que la demanda casi siempre supera la capacidad, salvo que tengas presupuesto ilimitado. La gestión de expectativas y del flujo de solicitudes es clave.

2. Hub-and-Spoke (modelo núcleo y radios)

Un intento de remediar los retos del equipo de datos centralizado es implementar un modelo Hub-and-Spoke.

Cómo funciona:
Se comienza con un equipo central de datos (el hub) que proporciona infraestructura común, gobierno, una plataforma de datos base y, quizás, informes a nivel corporativo. El hub establece estándares, herramientas y buenas prácticas.

Después se añaden pequeños equipos especializados de datos (spokes) dentro de las unidades de negocio. Estos equipos aprovechan los recursos del hub central, pero rinden cuentas directamente a su unidad de negocio. Se centran en las necesidades analíticas específicas, los informes y las iniciativas locales de datos. Son la primera línea, con el contexto relevante de la unidad de negocio y las herramientas y directrices del hub.

¿Quieres información sobre el inventario de tu compañía? Pídeselo a tu equipo de analítica de la cadena de suministro (es decir, el spoke).

Ventajas:

• Entendimiento contextual: Los profesionales de datos adquieren un conocimiento más profundo del dominio al trabajar directamente dentro de una función del negocio, traduciendo los datos en bruto en información accionable para esa área.
• Mayor agilidad y capacidad de respuesta: Las unidades de negocio pueden cubrir sus necesidades de datos más rápido, ya que los analistas están dedicados a su contexto, reduciendo explicaciones, iteraciones y la dependencia del hub.
• Aprovechamiento de recursos centrales: Se mantienen la eficiencia y la coherencia de una plataforma de datos centralizada, con gobierno y herramientas compartidas, evitando inversiones redundantes en infraestructura.

Retos:

• Posible inconsistencia: Aunque el hub marque los estándares, los equipos spoke pueden interpretarlos o aplicarlos de forma distinta, lo que lleva a inconsistencias o definiciones diferentes de métricas. “¿Cuál de estos 5 dashboards refleja realmente los ingresos del mes pasado?”
• Duplicación de esfuerzos: Los equipos spoke pueden, sin saberlo, duplicar análisis o desarrollar soluciones similares que podrían haberse centralizado, generando ineficiencias y resultados dispersos.
• Escasez de talento y carencias de habilidades: Reclutar y retener profesionales de datos cualificados para equipos repartidos puede ser complicado. Además, los analistas de los spokes pueden sentirse aislados de la comunidad de datos, lo que limita su crecimiento profesional.

Variación:
Una variación del modelo Hub-and-Spoke es el modelo de analistas embebidos. Los principios son los mismos, pero en este caso los analistas embebidos reportan directamente al responsable de la unidad de negocio y no a una función central de datos. Aunque puedan usar la plataforma de datos común…orms or tools, their allegiance and primary responsibilities are to their specific operational group.

3. Modelo Federado

El modelo federado equilibra el control centralizado con la ejecución distribuida. Existe una estrategia y un órgano de gobernanza de datos central, pero los equipos o individuos de datos están distribuidos en distintas unidades de negocio o funciones, manteniendo una autonomía significativa sobre sus herramientas, productos de datos y modelos.

Estos equipos de datos específicos por dominio son responsables de gestionar, depurar y utilizar sus datos de acuerdo con sus propias necesidades operativas, al tiempo que cumplen con los estándares globales definidos por el órgano central.

A diferencia de los modelos anteriores, cada equipo de datos por dominio gestiona tanto los datos fuente de su área como la ingesta y los pipelines asociados. Por ejemplo, el equipo del dominio de cadena de suministro es propietario de todos los datos relacionados con la cadena de suministro y mantiene los procesos de extracción, carga y transformación desde el ERP, el sistema de gestión de almacenes y el sistema de gestión del transporte.

Sin embargo, para evitar silos e incomunicación, el órgano de gobernanza (consejo, comité directivo o un equipo central reducido) debe definir un conjunto de reglas y buenas prácticas para acceder a los datos de otros dominios. Incluso puede establecer estándares y principios para definiciones de datos, seguridad y cumplimiento normativo.

El modelo federado es un componente clave del data mesh.

Ventajas:

• Flexibilidad: Se adapta a diferentes necesidades de negocio y escala junto con la organización.
• Expertise y propiedad de dominio: Las unidades de negocio tienen casi total autonomía y control sobre sus iniciativas de datos.
• Innovación: Fomenta la experimentación y el desarrollo de soluciones a medida.

Retos:

Mayor inversión inicial: Poner en marcha la infraestructura necesaria…infrastructure, governance frameworks, and data expertise within each domain requires a significant initial investment.

Riesgo de silos de datos: Aunque busca eliminarlos, una mala implementación puede generar fragmentación si no se prioriza la colaboración entre dominios y la capacidad de descubrimiento.

Duplicación de esfuerzos: Sin una coordinación fuerte, distintos equipos de dominio pueden duplicar tareas en el procesamiento de datos o en la elección de herramientas.

El futuro es data-driven

La elección del modelo operativo para los equipos de datos no es una decisión única que sirva para todos.

Seleccionar el modelo adecuado depende de los objetivos estratégicos de tu organización, su estructura existente, el nivel de madurez en datos, la cultura y los recursos disponibles.

Por desgracia, gran parte del contenido sobre este tema está pensado para empresas que ofrecen productos o servicios digitales, con un alto grado de madurez en datos y capacidades técnicas que no son realistas ni óptimas para la mayoría de las organizaciones.

La buena noticia es que no estamos solos. La mayoría de las áreas de datos tienen dificultades para encontrar o implantar el modelo correcto, y muchos CDO reconocerían —al menos en privado— que hay mucho margen de mejora en sus operaciones.

Además, implementar el modelo operativo siempre es una tarea más complicada que decidir cuál elegir. ¿Cómo definir los dominios? ¿Qué plataforma de datos encaja mejor con nuestro modelo? Si IT ya ha elegido una plataforma, ¿cómo ajustamos nuestro modelo a ella? ¿Cuál es el equilibrio adecuado entre analistas de datos e ingenieros de datos en un equipo central?

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