El dato que nadie puede consumir es como un ahorro que nadie puede usar 💰
Muchas organizaciones han invertido años acumulando datos en grandes repositorios centrales. Tienen información almacenada de sobra. Pero cuando un área necesita un análisis, le toca pedirle al equipo técnico que extraiga, limpie y entregue. Ese cuello de botella es la señal de que el modelo ya no escala.
La arquitectura de datos más útil no es la más grande. Es la que pone los datos correctos en manos de quien los necesita, cuando los necesita.
Un producto de datos es un paquete reutilizable que combina datos, contexto y reglas de uso, diseñado para que otros equipos lo consuman sin tener que ir a la fuente a procesarlo desde cero. Cada área productora toma responsabilidad de mantenerlo con calidad y lo ofrece al resto de la organización.
Piensen en un fondo de ahorro familiar bien organizado. No se guarda la plata de cada miembro en cajas separadas que nadie puede tocar. Se crean instrumentos que todos pueden usar cuando los necesitan: el fondo para educación, el de emergencias, el de vacaciones. Cada uno tiene dueño, reglas claras de acceso y una promesa de saldo confiable.
El dato que nadie puede consumir es como un ahorro que nadie puede usar. Si el equipo de ventas tiene sus datos en su propio sistema y finanzas no puede llegar a ellos sin un proceso de extracción de varios días, ese dato no está produciendo valor. Está guardado en la caja de zapatos.
En el modelo tradicional, el éxito se medía en terabytes almacenados. En el modelo de productos de datos, el éxito se mide en cuántas decisiones reales se tomaron usando esos datos. Un banco que documentó esta transición habilitó 60 casos de uso distintos a partir de un solo producto de datos de clientes, reportándose en un artículo de Harvard Business Review de 2022.
El consumidor de datos, que es el equipo o sistema que usa ese producto sin construirlo desde cero, deja de depender del equipo técnico para cada consulta. El equipo de marketing usa el producto de clientes que mantiene CRM. El de riesgo consume el producto de transacciones que administra operaciones. Cada producto tiene dueño, calidad verificada y documentación clara.
Primero, identifique qué datos genera su área y quién más los necesita. Luego, verifique si esos datos existen como un producto accesible o solo como una tabla interna. Después, defina quién responde por la calidad de cada dato crítico. Por último, evalúe si sus decisiones estratégicas dependen de productos confiables o de extracciones manuales que cambian cada mes.
¿Cuántos de sus reportes más importantes dependen de datos que solo el equipo técnico puede preparar? 💰
Versión en inglés
Data No One Can Use Is Like Savings No One Can Access 💰
Many organizations have invested years accumulating data in large central repositories. They have plenty of stored information. But when an area needs an analysis, they have to ask the technical team to extract, clean, and deliver. That bottleneck is the signal that the model no longer scales.
The most useful data architecture is not the biggest. It's the one that puts the right data in the hands of whoever needs it, when they need it.
A data product is a reusable package that combines data, context, and usage rules, designed so other teams can consume it without having to go to the source to process it from scratch. Each producing area takes responsibility for maintaining it with quality and offers it to the rest of the organization.
Think of a well-organized family savings fund. Money isn't stored from each member in separate boxes that no one can touch. Instruments are created that everyone can use when they need them: the education fund, the emergency fund, the vacation fund. Each has an owner, clear access rules, and a promise of reliable balance.
Data no one can consume is like savings no one can access. If the sales team has its data in its own system and finance can't reach it without a multi-day extraction process, that data isn't producing value. It's stored in the shoebox.
In the traditional model, success was measured in stored terabytes. In the data products model, success is measured in how many real decisions were made using that data. A bank that documented this transition enabled 60 different use cases from a single customer data product, reported in a 2022 Harvard Business Review article.
The data consumer, which is the team or system that uses that product without building it from scratch, stops depending on the technical team for each query. The marketing team uses the customer product maintained by CRM. The risk team consumes the transaction product administered by operations. Each product has an owner, verified quality, and clear documentation.
[YouTube embed: Data Mesh: Data-Driven Value at Scale (Zhamak Dehghani)]
First identify what data your area generates and who else needs it. Then verify whether that data exists as an accessible product or only as an internal table. Then define who responds for the quality of each critical piece of data. Finally evaluate whether your strategic decisions depend on reliable products or on manual extractions that change each month.
How many of your most important reports depend on data that only the technical team can prepare? 💰