{"id":2088,"date":"2023-02-15T10:39:22","date_gmt":"2023-02-15T09:39:22","guid":{"rendered":"https:\/\/keepler.io\/2023\/02\/15\/data-products-por-donde-empezar-a-entenderlos\/"},"modified":"2023-09-12T10:37:31","modified_gmt":"2023-09-12T10:37:31","slug":"data-products-por-donde-empezar-a-entenderlos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/keepler.io\/es\/2023\/02\/15\/data-products-por-donde-empezar-a-entenderlos\/","title":{"rendered":"Data Products: por d\u00f3nde empezar a entenderlos"},"content":{"rendered":"<p><span style=\"font-weight: 400;\">En pocas palabras, los Data Products consiguen que los datos de una compa\u00f1\u00eda sean f\u00e1ciles de encontrar, de analizar, de compartir y de controlar. El reto es <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">dise\u00f1ar<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> estos Data Products de manera que sean f\u00e1ciles de construir, proteger y gestionar. En este art\u00edculo nos planteamos algunas claves de c\u00f3mo dise\u00f1ar un Data Product para aportar valor de negocio.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Podemos encontrar dos categor\u00edas de Data Products:\u00a0<\/span><b><\/b><\/p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><b>Los que dan apoyo a la toma de decisiones: <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Se utilizan sobre todo para extraer informaci\u00f3n de los datos esenciales. Pueden proporcionar acceso a los datos en bruto (el usuario procesa los datos para generar informaci\u00f3n)\u00a0 o a los datos derivados (se depura una gran parte de los datos, y el usuario solo tiene acceso a estos datos depurados).\u00a0<\/span><\/li>\n<li aria-level=\"1\"><b>Los que toman decisiones de manera automatizada: <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Toman decisiones en nombre del usuario. En este caso, el papel del usuario se limita a supervisar y ajustar los resultados ofrecidos.\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Sin embargo, tambi\u00e9n encontramos productos de datos que, al combinarse entre ellos, generan herramientas h\u00edbridas que a\u00fanan ambos modelos. Por ejemplo, si pensamos en la combinaci\u00f3n de Google Analytics con Google Ads, vemos que proporcionan una forma f\u00e1cil y sencilla de analizar nuestro recorrido como usuarios, a la vez que nos ofrecen segmentos a los que podemos dirigirnos a trav\u00e9s de Google Ads.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Entrando m\u00e1s en detalle en su composici\u00f3n, dentro de un Data Product diferenciamos cuatro capas:<\/span><b><\/b><\/p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><b>Capa de datos brutos (raw data): <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Donde encontramos los datos m\u00e1s b\u00e1sicos y fundamentales que son necesarios para crear el producto y que este funcione.<\/span><\/li>\n<li aria-level=\"1\"><b>Capa de acceso a los datos: <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Proporciona los datos necesarios a la capa siguiente para que tome las decisiones correctas bas\u00e1ndose en ellos.<\/span><\/li>\n<li aria-level=\"1\"><b>Capa l\u00f3gico-empresarial: <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">En ella encontramos la configuraci\u00f3n de \u201cmandos e interruptores&#8221;. Esta capa controla la salida de los datos entrantes de la capa anterior. Por ejemplo, pensemos en la herramienta de recomendaci\u00f3n de Netflix. Si elegimos la opci\u00f3n \u201cno mostrar productos que ya he visto en los recomendados\u201d, esta capa se encarga de gestionar que no aparezcan.<\/span><\/li>\n<li aria-level=\"1\"><b>Capa de caracter\u00edsticas o Interfaz: <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Esta capa nos sirve como <i>front-end<\/i> para todos los datos y las decisiones basadas en ellos que hayamos tomado.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Hay que tener en cuenta que los datos no permanecen de manera est\u00e1tica en estas capas, sino que se van moviendo y fluyendo por ellas. Estas capas se configuran de manera vertical, estando la interfaz en lo m\u00e1s alto y los datos brutos en lo m\u00e1s bajo. Para explicar esto, vamos a retomar el ejemplo de un producto de recomendaci\u00f3n. Este tipo de Data Product tendr\u00e1 una API implementada en la interfaz que ir\u00e1 desde la capa l\u00f3gico-empresarial hasta la capa de acceso y la de datos brutos. Desde la capa l\u00f3gico-empresarial se filtrar\u00e1 la salida de datos gracias al sistema de mandos e interruptores que coment\u00e1bamos antes, y, de nuevo, estos datos bajar\u00e1n por las otras dos capas para recuperar las im\u00e1genes del producto y otros contenidos de presentaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Podemos tambi\u00e9n se\u00f1alar varios factores en la arquitectura de los Data Products que hacen que estos tengan determinadas caracter\u00edsticas:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Interoperables<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: las interfaces interoperables satisfacen las necesidades de consumo del usuario. La interoperabilidad es la capacidad que tiene un sistema de informaci\u00f3n de compartir datos y posibilitar el intercambio de informaci\u00f3n.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Limitados<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: en el sentido de que los Data Products almacenan cualquier tipo de dato que tenga un l\u00edmite y un propietario claramente definidos.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Autoconscientes<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: saben capturar de manera autom\u00e1tica los cambios y la informaci\u00f3n sobre s\u00ed mismos para poder distribuirlos dentro del propio Data Product, a otros Data Products o a las partes interesadas dentro de la empresa.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Comprobables<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: cada Data Product contiene su propio registro que publica sus metadatos, informaci\u00f3n sobre qui\u00e9n es el propietario, pol\u00edticas y cualquier otra informaci\u00f3n adicional. Este registro es la \u201cventanilla \u00fanica\u201d para que podamos encontrar, consumir, compartir y gobernar los datos y la informaci\u00f3n que maneja un Data Product espec\u00edfico.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Seguros<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: tanto cuando est\u00e1n en reposo, como cuando est\u00e1n en movimiento.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Hist\u00f3ricos y temporales<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: los cambios que se producen en el estado de los datos se guardan y se gestionan en un registro inmutable.\u00a0<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Compatibles<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: un Data Product cuenta con \u201cpuertos\u201d que permiten que todos los datos sean consumidos o recibidos. La informaci\u00f3n y todos los cambios que se produzcan se tienen que poder comunicar mediante canalizaciones masivas o a tiempo real.\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los productos de datos est\u00e1n tomando fuerza en las organizaciones que buscan generar un retorno de la inversi\u00f3n y que buscan utilizar los datos de manera escalable y sostenible. Reenfocar la estrategia de datos hacia este modelo es el primer paso, su construcci\u00f3n adecuada es el siguiente, y requiere un profundo conocimiento del uso de los datos y experiencia.\u00a0<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>En pocas palabras, los Data Products consiguen que los datos de una compa\u00f1\u00eda sean f\u00e1ciles de encontrar, de analizar, de compartir y de controlar. El reto es dise\u00f1ar estos Data Products de manera que sean f\u00e1ciles de construir, proteger y gestionar. 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