Un producto digital de datos soluciona retos de negocio mediante el uso de datos

Juan María Aramburu, CEO de Keepler Data Tech.

Artículo de Juan María Aramburu, CEO de Keepler Data Tech

“Si no te avergüenza la primera versión de tu producto, es que lanzaste demasiado tarde”. Esta frase del cofundador de LinkedIn expresa perfectamente la importancia de ser ágiles en la nueva economía digital. En la época de la transformación digital, disponer lo antes posible de feedback de los usuarios permite adaptarse mejor al mercado y ser más competitivo.

El producto de datos

Un producto digital de datos soluciona retos de negocio mediante el uso de datos. Integra tres componentes: infraestructura técnica, lógica de negocio y datos. Un producto de datos puede servir para ahorrar costes, como ocurre con los productos de mantenimiento predictivo, o para incrementar ingresos, usando por ejemplo un motor de personalización para tiendas de e-commerce. Los productos de datos, como todo producto digital, evolucionan con nuevas funcionalidades mediante el uso de más datos o el despliegue de más software. En cualquier caso, a la complejidad de la construcción de software se le une la dificultad de la analítica de datos. Ambas dimensiones del producto digital deben integrarse de tal modo que la forma de construir el producto de datos combine lo mejor de los dos mundos.

Usar una tecnología diseñada para ir más rápido

La nube pública es el nuevo paradigma de consumo de tecnología. Proporciona computación, almacenamiento, bases de datos y otras funcionalidades, bajo demanda y en una modalidad de pago por uso. Tanto startups nativas digitales como grandes empresas multinacionales usan la nube pública para acelerar el despliegue de sus productos y servicios. Las principales plataformas de nube pública del mercado son Amazon Web Services, Microsoft Azure y Google Cloud Platform. La amplitud y profundidad de servicios, la fiabilidad y la innovación son los principales ejes de selección de una plataforma de nube frente a otra.

Construir software usando metodologías ágiles

La construcción de software ha evolucionado en los últimos años gracias a las técnicas de DevOps que facilitan ciclos de construcción más rápidos y con menos fallos y una mejor trazabilidad del estado del software. Sin embargo, muchas empresas siguen acometiendo proyectos de una forma tradicional, con largos ciclos de captura de requisitos, construcción, y pruebas. La construcción tradicional de software provoca en muchas ocasiones el desalineamiento de las expectativas de los usuarios, debido a que durante el desarrollo del software las circunstancias de mercado, los clientes o el negocio evolucionan y cambian. Las metodologías ágiles priorizan la obtención de feedback temprano y proporcionan a los usuarios funcionalidades más frecuentemente. El producto se construye de forma incremental e iterativa y se realizan entregas frecuentes que se ponen al servicio del cliente desde el primer momento. Lo entregado es utilizable por el cliente y le proporciona servicio end-to-end. El producto crece en torno a las necesidades de los usuarios: feedback continuo, que se incorpora al producto optimizando su valor y reduciendo el riesgo de invertir en funcionalidades que no interesan. Se debe priorizar el generar un “Producto Mínimo Viable” (MVP) y ponerlo a disposición de los usuarios rápidamente, optando por la funcionalidad que mejor responde a la demanda del mercado en cada momento. 

Los skills de analítica

Cuando el producto digital incluye el tratamiento de datos y la analítica, ya sea descriptiva, predictiva o prescriptiva, se requiere integrar en el equipo distintas capacidades. Por un lado, los skills de desarrollo de software, más deterministas y siguiendo procesos de DevOps. Por otro lado, los skills de analítica de datos, con un carácter más exploratorio y experimental. Ambas capacidades deben trabajar conjuntamente con el objetivo de entregar nueva funcionalidad de forma frecuente, pero hay que ser capaz de adecuar los ciclos de exploración del dato a los de construcción de software, entendiendo que se realizarán experimentos continuos hasta depurar la parte analítica del producto. Dichos experimentos formarán parte del software y obtendrán feedback de los usuarios, al igual que la funcionalidad del software. Es clave la formación en metodologías ágiles de los analistas y científicos de datos y el entendimiento de la necesidad de reducir la incertidumbre con cada iteración, siendo la reducción de la incertidumbre un posible entregable más, igual que lo sería una nueva funcionalidad en el software.

Evitar silos y frustración

Una de las principales frustraciones de los profesionales de software y analistas es el trabajo dentro de cadenas de montaje de productos digitales. En estas cadenas de montaje se pretende escalar distinguiendo actividades que empiezan en la exploración del dato y continúan con la ingeniería del dato, ingestas y transformaciones, el desarrollo de modelos y su entrenamiento, la visualización o entrega de los datos vía dashboards u otros interfaces y la operación del producto resultante. La falta de visibilidad hace que los desarrolladores y analistas se frustren al no tener una visión completa del objetivo del producto final y al tener una gran cantidad de cambios de contexto mental, pasando de un producto a otro sin solución de continuidad. La mejor solución para esto son los equipos de producto. Estos equipos se dedican a un único producto y disponen de todas las capacidades para entregarlo terminado e incluso operarlo. De esta forma todo el equipo participa en las dinámicas de obtención de feedback de las metodologías ágiles y tiene un propósito claro y el foco total en el producto. El tamaño de los equipos de producto debe ser pequeño. Según Jeff Bezos, fundador de Amazon, lo suficientemente pequeños como para poder alimentarse con dos pizzas.

Escalar mediante la automatización

El modelo de construcción de producto digital mediante metodologías ágiles y equipos de producto tiene un problema. Su escalabilidad es compleja ya que requiere multiplicar el número de equipos por el número de productos que se construyen simultáneamente en la empresa. Incluso hay productos tan complejos que exigen separar equipos de desarrollo y usar metodologías de escalado ágil. Cuando hay muchos equipos de producto trabajando simultáneamente se pueden producir ineficiencias, como ocurre al construir una funcionalidad común entre dos productos dos veces, o usar distintas herramientas de desarrollo o producción. Para evitarlo, por un lado, se organizan comunidades de práctica, que agrupan a las personas que comparten skills, por ejemplo a los científicos de datos o a los desarrolladores de software. En estas comunidades de práctica se toman decisiones colegiadas que proporcionan cierta homogeneidad pero que no ralentizan el avance de los productos. Por otro lado, se crean centros de servicios compartidos que construyen artefactos reutilizables que implementan funcionalidades comunes para los proyectos, como por ejemplo la seguridad y autentificación, la monitorización, etc. Estos artefactos se ponen a disposición de los equipos de producto mediante vending machines de forma que sirven para acelerar la entrega de valor a la vez que se produce cierta homogeneidad. El catálogo de artefactos reutilizables es un producto digital en sí y los equipos que los construyen deben entender a los equipos de proyecto como sus propios usuarios, aplicando los criterios de iteraciones frecuentes y feedback continuo del agilismo.

En resumen

Las empresas más competitivas en el mercado optan por desplegar productos digitales fortaleciendo su capacidad de adaptarse y ser flexibles, entendiendo el éxito del desarrollo del software como una mejora continua de parámetros de negocio, entregando valor al usuario de forma frecuente e invirtiendo sólo en lo que tiene un retorno de negocio y es útil. Para ello usan la tecnología más versátil y flexible: la nube pública; construyen productos digitales en lugar de ejecutar proyectos y escalan mediante técnicas de automatización y metodologías ágiles.

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