¿Qué es un producto de datos? Conceptos y buenas prácticas

Componentes de un producto de datos

Detrás de todo producto de datos de éxito hay una estructura sólida que hace que funcione con eficacia. En esta sección, exploraremos los elementos críticos que hacen que los productos de datos funcionen.

Fuentes de datos

Los productos de datos se basan en diversas fuentes para recopilar la información necesaria para su procesamiento, como por ejemplo:

• Sistemas internos: Bases de datos, sistemas ERP, herramientas CRM.
• API de terceros: Datos de los mercados financieros, sentimiento de las redes sociales, servicios meteorológicos.
• Flujos de datos en tiempo real: Sensores, dispositivos IoT, sistemas de seguimiento de eventos.

La diversidad y riqueza de estas fuentes de datos afectan directamente a la calidad y utilidad del producto.

Por ejemplo, un producto de datos de una empresa minorista podría extraer datos de sistemas de puntos de venta, bases de datos de clientes y herramientas de análisis del sentimiento en las redes sociales. Combinar los datos de ventas, el comportamiento de los clientes y las tendencias externas del mercado proporcionará una imagen más completa para la toma de decisiones empresariales.

Canalización de datos

Los conductos de datos son los procesos a través de los cuales se recogen los datos brutos, se limpian, se transforman y se cargan en un formato estructurado que el producto de datos pueda utilizar. Estos conductos de datos pueden implicarlas siguientes etapas y tecnologías:

• Ingestión: Captura de datos de fuentes utilizando herramientas como Apache Kafka, AWS Kinesis, o trabajos por lotes.
• Transformación: Limpieza y remodelación de datos con herramientas ETL como dbt o Apache Spark.
• Almacenamiento: Organizar los datos en almacenes dedatos (por ejemplo, Snowflake, BigQuery) o lagos (por ejemplo, Amazon S3).

Por ejemplo, las aplicaciones de transporte compartido como Lyft y Uber. En estas aplicaciones, las canalizaciones de datos recopilan datos en tiempo real de las ubicaciones de los conductores y pasajeros, limpian los datos para eliminar imprecisiones y los transforman en un formato utilizable. Esto permite al sistema calcular rutas óptimas y tiempos de llegada estimados.

Interfaz de usuario (IU)

En algunos productos de datos, una interfaz fácil de usar permite a los usuarios no técnicos interactuar fácilmente con el sistema. Los usuarios no deben necesitar conocimientos técnicos para acceder a la información, ejecutar informes o automatizar tareas. En lugar de tratar con código complejo o consultar bases de datos, pueden simplemente arrastrar y soltar campos de datos, crear visualizaciones y generar informes con unos pocos clics.

Por ejemplo, herramientas como Tableau o Power BI proporcionaninterfaces fáciles de usarque permiten a los usuarios visualizar tendencias y generar informes con el mínimo esfuerzo.

Modelos de aprendizaje automático

Los modelos de aprendizaje automático se utilizan para identificar patrones y hacer predicciones para productos de datos avanzados. Estos modelos aprenden continuamente de nuevos datos, mejorando su precisión con el tiempo.

Por ejemplo, unsistema de puntuación crediticiautiliza modelos de aprendizaje automático para evaluars la solvencia de los solicitantes de préstamos analizando su historial financiero, sus pautas de gasto y otras variables. A continuación, el modelo ayuda a predecir la probabilidad de impago, lo que orienta a los prestamistas a la hora de tomar decisiones informadas sobre la concesión de un préstamo.

API de acceso a datos

Las interfaces de programación de aplicaciones (API) permiten a los sistemas y usuarios externos acceder al producto de datos mediante programación. Es decir, las API permiten la integración con otras herramientas y servicios al proporcionar una forma estandarizada de interactuar con el producto.

Por ejemplo, un producto de datos financieros ofrece una API que proporciona datos bursátiles en tiempo real, incluidos precios, tendencias y volúmenes de negociación. Los desarrolladores podrían integrar esta API en plataformas de negociación, aplicaciones de inversión o herramientas de análisis. Las empresas de sectores como la tecnología financiera o la gestión de carteras podrían utilizar estos datos para tomar decisiones de inversión informadas y automatizar estrategias de negociación basadas en los movimientos del mercado. Un ejemplo de ello es Polygon.io.

Buenas prácticas para crear productos de datos eficaces

Crear productos de datos eficaces requiere algo más que conocimientos técnicos; exige un enfoque estratégico que mantenga siempre al usuario final en el punto de mira.

Centrarse en el usuario final

Piensa en un analista de marketing encargado de evaluar el éxito de varias campañas publicitarias. Si el producto de datos presenta la información de forma compleja, el analista puede tener dificultades para extraer conclusiones, con lo que se pierden oportunidades de optimización. 

Por otra parte, si el producto proporciona un panel de control fácil de usar que destaca las métricas de forma clara y concisa, el analista puede evaluar rápidamente el rendimiento y hacer ajustes con conocimiento de causa.

Una de las mejores formas de mantener la atención en el usuario final es implicarlo desde el principio en el proceso de diseño. Los desarrolladores deben buscar la opinión de los usuarios finales para asegurarse de que el producto satisface realmente sus necesidades.

Calidad y gobernanza de los datos

La columna vertebral de cualquier producto de datos eficaz son los datos de alta calidad. Sin datos precisos y fiables, las percepciones pueden ser engañosas, y las decisiones, erróneas. 

Imagina una plataforma de análisis sanitario que agregue datos de pacientes procedentes de diversas fuentes. Si los datos son incoherentes o están mal gestionados, los médicos pueden recibir información contradictoria sobre el historial de un paciente, lo que puede comprometer su atención.

Por tanto, establecer prácticas sólidas de gobernanza de datoses importante para garantizar que los datos son precisos, coherentes y seguros. Invertir en la calidad de los datos ayudará amejorar la fiabilidad de los conocimientos, lo que conducirá a mejores resultados.

Escalabilidad y rendimiento

Piensa en una plataforma de comercio electrónico que se prepara para un gran acontecimiento de ventas. Si el producto de datos no está diseñado para escalar, puede bloquearse o ralentizarse durante los picos de tráfico, con la consiguiente pérdida de ventas y clientes frustrados.

El uso de arquitecturas robustas, como las soluciones basadas en la nube, permite a tl producto adaptarse a una mayor actividad de los usuarios. Cuando la escalabilidad está integrada en el diseño, puedes manejar con confianza el volumen de datos y los picos de participación, mejorando la experiencia del usuario y fomentando el uso continuado.

Seguimiento y mejora continuos

Crear un producto de datos de éxito no es un esfuerzo de una sola vez; requiere un seguimiento y una mejora continuos.

Imagina una herramienta de inteligencia empresarial utilizada por un equipo ejecutivo. Si la herramienta no evoluciona con los cambios del negocio o la industria, se quedará obsoleta y no proporcionará información relevante.

Recoger las opiniones de los usuarios es importante para comprender lo que funciona bien y lo que no. Si los usuarios solicitan con frecuencia nuevas funciones o modificaciones, esta información puede orientar futuras actualizaciones.

Ejemplos de productos de datos de éxito

Varias empresas han creado productos de datos innovadores para aportar un valor significativo al público en general. En esta sección, destaco algunos ejemplos notables.

El sistema de recomendaciones de Netflix

El motor de recomendación de Netflix es un excelente ejemplo de producto de datos de éxito. Analiza los hábitos de visualización de los usuarios para sugerirles contenidos personalizados. En concreto, Netflix crea perfiles detallados de los usuarios haciendo un seguimiento de lo que ven, cuándo y cómo valoran los programas y las películas.

Estos datos dirigen el algoritmo, permitiendo a Netflix recomendar títulos que se ajustan a las preferencias individuales. Por ejemplo, si a un espectador le gustan las películas de acción con protagonistas femeninas fuertes, el sistema dará prioridad a películas similares en sus recomendaciones. Esta experiencia personalizada mantiene a los espectadores comprometidos y reduce la rotación, lo que a su vez ayuda a Netflix a mantener su ventaja competitiva en el mercado del streaming.

La página de inicio de Netflix. Fuente de la imagen: El borde

Google Analytics

Google Analytics es otro potente producto de datos que ayuda a las empresas a comprender su presencia en Internet. Rastrea el comportamiento de los usuarios del sitio web y ofrece información sobre las fuentes de tráfico, la participación de los usuarios y las tasas de conversión. 

Por ejemplo, un pequeño comercio online puede utilizar Google Analytics para ver qué campañas de marketing dirigen más tráfico a su sitio web. También pueden identificar detalles como palabras clave de alto rendimiento, datos demográficos de los usuarios y páginas que convierten mejor. Estos datos permiten al minorista optimizar sus estrategias de marketing y mejorar el diseño de su sitio web para obtener mejores experiencias de usuario que impulsen el crecimiento de las ventas. 

El panel de Google Analytics (GA). Fuente de la imagen: Microsoft Learn

Spotify Descubre semanalmente

Cada semana, Spotify elabora una lista de reproducción personalizada para cada usuario basándose en sus hábitos de escucha y preferencias. El algoritmo analiza enormes cantidades de datos para crear una selección que sorprenda y deleite a los usuarios. Esta función mantiene a los usuarios comprometidos con la plataforma, animándoles a explorar nueva música y a compartir sus descubrimientos favoritos con sus amigos, lo que en última instancia impulsa la retención y el crecimiento de las suscripciones.

La interfaz semanal de Spotify Discover

El futuro de los productos de datos

En un futuro próximo, podemos esperar que los productos de datos sean aún más inteligentes, personalizados e integrados en nuestros flujos de trabajo diarios. Las tendencias emergentes, como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el análisis en tiempo real, están a punto de remodelar la forma en que utilizamos los datos para impulsar ideas más predictivas y automatizadas.

Productos de datos basados en IA

La inteligencia artificial (IA) ya está revolucionando el funcionamiento de los productos de datos, y su influencia no hará sino aumentar. Los productos de datos impulsados por la IA permitirán análisis más avanzados para ayudar a las empresas a predecir mejor las tendencias, automatizar la toma de decisiones y optimizar sus operaciones en tiempo real.

En sectores como la sanidad, los productos de datos impulsados por IA podrían predecir los resultados sanitarios de los pacientes, permitiendo un tratamiento más proactivo y una mejor gestión de los recursos. En finanzas, estos productos pueden detectar transacciones fraudulentas con gran precisión, mejorandoanzando la seguridad y laconfianza en las plataformas digitales.

Mayor atención a la personalización

A medida que evolucionen los productos de datos, la personalización desempeñará un papel importante. En lugar de ofrecer perspectivas genéricas, los futuros productos de datos adaptarán sus resultados a las necesidades individuales de los usuarios.

Por ejemplo, una plataforma de comercio electrónico podría utilizar motores de recomendación más avanzados para proporcionar a sugerencias de productos personalizadas basadas en los hábitos de navegación, el historial de compras e incluso las tendencias en las preferencias de los clientes. Integrar dicha personalización podría aumentar potencialmente el compromiso y generar más ingresos a través de mejores experiencias de cliente.

Conclusión

En esta entrada de blog, exploramos qué son los productos de datos, por qué son importantes, sus componentes clave y cómo crean valor para las empresas. También examinamos ejemplos del mundo real y el futuro de los productos de datos.

Generamos muchos datos cada día! pero los datos en bruto no son útiles por sí solos. Los productos de datos transforman estos datos en perspectivas que impulsan mejores decisiones.

Con el producto de datos adecuado, los usuarios pueden actuar con rapidez y confianza sin necesidad de conocimientos técnicos. Las empresas que inviertan en crear productos de datos sólidos estarán mejor preparadas para innovar y crecer en un mundo digital.

Comprender y crear productos de datos requiere una base sólida en conceptos clave de datos. Si quieres profundizar tus conocimientos, considera estos recursos:

• Comprender la arquitectura moderna de datos: Aprende a estructurar y gestionar los datos con eficacia.
• Conceptos de Gobernanza de Datos: Explora cómo mantener la calidad, la seguridad y el cumplimiento de los datos.
• Comprender la Ingeniería de Datos: Descubre los principios que rigen el diseño y el mantenimiento de las canalizaciones de datos.
• Introducción a la Calidad de los Datos: Obtén información para garantizar la precisión y fiabilidad de los datos, un aspecto crítico de cualquier producto de datos.