La gestión de datos se estanca en un mar de información descoordinada.

La Crisis de Confianza en los Datos: Cómo los Dashboards Están Fallando y por Qué Necesitamos un Gestor de Producto de Datos

En la última década, las empresas han invertido miles de millones en infraestructura de datos. A pesar de esto, un problema persiste: la falta de confianza en los datos. Los dashboards, que deberían ser herramientas clave para la toma de decisiones, a menudo proporcionan información contradictoria y confusa.

La falla no reside en la tecnología en sí, sino en la forma en que se diseñan y gestionan los sistemas de datos. La aproximación tradicional de «datos como servicio» (DaaS) ha demostrado ser insuficiente. En este modelo, los equipos de datos actúan como consultores internos, respondiendo a solicitudes de manera reactiva. Sin embargo, a medida que las empresas se volvieron más «impulsadas por datos», este modelo se fracturó bajo el peso de su propio éxito.

Un ejemplo claro es el de Airbnb. Antes del lanzamiento de su plataforma de métricas, diferentes equipos extraían sus propias versiones de indicadores clave como noches reservadas, usuarios activos y listados disponibles. Incluso los indicadores simples variaban según filtros, fuentes y quién solicitaba la información. Durante las revisiones de liderazgo, diferentes equipos presentaban números distintos, lo que resultaba en discusiones sobre qué métrica era «correcta» en lugar de centrarse en acciones concretas.

Las consecuencias de esta situación son varias:

– Desconfianza en los datos: Los analistas son objeto de segundas suposiciones y los dashboards son abandonados.
– Rutas humanas: Los científicos de datos dedican más tiempo a explicar discrepancias que a generar información valiosa.
– Pipelines redundantes: Los ingenieros reconstruyen conjuntos de datos similares en diferentes equipos.
– Retraso en la toma de decisiones: Los líderes retrasan o ignoran acciones debido a entradas inconsistentes.

La confianza en los datos no es un problema técnico, sino de producto. Los líderes de datos suelen creer que tienen un problema de calidad de datos, pero en realidad, el problema es de confianza. Los sistemas no están diseñados para la usabilidad, la interpretabilidad o la toma de decisiones.

Aquí es donde entra en juego el gestor de producto de datos (DPM). A diferencia de los gestores de producto generales, los DPMs operan en terrenos complejos y entre departamentos. Su función no es simplemente implementar dashboards, sino asegurarse de que las personas adecuadas tengan la información adecuada en el momento adecuado para tomar decisiones.

Los DPMs no solo se encargan de canalizar datos hacia los dashboards o seleccionar tablas. Los mejores van más allá: cuestionan si la información está ayudando realmente a alguien a hacer su trabajo mejor. Definen el éxito no por los resultados, sino por los resultados finales. No se centran en «¿Se entregó?», sino en «¿Mejoró significativamente la calidad del flujo de trabajo o la calidad de la decisión de alguien?».

En la práctica, esto significa:

– No solo definir usuarios, sino observarlos. Preguntar cómo creen que funciona el producto. Sentarse junto a ellos. El objetivo no es implementar un conjunto de datos, sino hacer que el cliente sea más efectivo. Esto significa comprender profundamente cómo se integra el producto en el contexto del mundo real de su trabajo.
– Poseer métricas canónicas y tratarlas como APIs: versionadas, documentadas y gobernadas, y asegurarse de que estén vinculadas a decisiones importantes como desbloqueos presupuestarios de $10 millones o lanzamientos de productos.
– Construir interfaces internas, como almacenes de características y APIs de sala limpia, no como infraestructura, sino como productos reales con contratos, acuerdos de nivel de servicio, usuarios y ciclos de retroalimentación.
– Rechazar proyectos que parezcan sofisticados pero no tengan importancia. Un pipeline de datos que no utiliza ningún equipo es deuda técnica, no progreso.
– Diseñar para la durabilidad. Muchos productos de datos fallan no por mal modelado, sino por sistemas frágiles: lógica no documentada, pipelines débiles, propiedad difusa. Construir con la suposición de que uno mismo en el futuro (o su reemplazo) lo agradecerá.
– Resolver horizontalmente. A diferencia de los gestores de producto específicos de dominio, los DPMs deben constantemente ampliar su perspectiva. La lógica del valor de vida útil (LTV) de un equipo es la entrada presupuestaria de otro equipo. Una actualización de métricas aparentemente menor puede tener consecuencias de segundo orden en marketing, finanzas y operaciones. Administrar esa complejidad es su trabajo.

En las empresas, los DPMs están redefiniendo silenciosamente cómo se construyen, gobiernan y adoptan los sistemas de datos internos. No están ahí para limpiar datos, sino para hacer que las organizaciones crean en ellos de nuevo.

Durante años, confundimos actividad con progreso. Los ingenieros de datos construyeron pipelines. Los científicos construyeron modelos. Los analistas construyeron dashboards. Pero nadie preguntó: «¿Esta información realmente cambiará una decisión comercial?» O peor aún: preguntaron, pero nadie se hizo responsable de la respuesta.

Hoy en día, en las empresas, casi todas las decisiones importantes — cambios presupuestarios, lanzamientos de nuevos productos, reestructuraciones organizativas— pasan por una capa de datos primero. Pero estas capas a menudo no están supervisadas:

– La versión de la métrica utilizada el trimestre pasado ha cambiado, pero nadie sabe cuándo ni por qué.
– La lógica de experimentación difiere entre equipos.
– Los modelos de atribución se contradicen entre sí, cada uno con lógica plausible.

Los DPMs no poseen la decisión; poseen la interfaz que hace que la decisión sea legible.

Los DPMs aseguran que las métricas sean interpretables, las suposiciones sean transparentes y las herramientas estén alineadas con los flujos de trabajo reales. Sin ellos, la parálisis en la toma de decisiones se convierte en la norma.

En la era de la inteligencia artificial (IA), este rol no solo es relevante, sino esencial:

– El 80% del esfuerzo de los proyectos de IA todavía se destina a la preparación de datos (Forrester).
– A medida que los modelos de lenguaje grande (LLMs) se escalan, el costo de las entradas defectuosas se compone. La IA no soluciona datos malos; los amplifica.
– La presión reguladora (la Ley de IA de la UE, la Ley de Privacidad del Consumidor de California) está impulsando a las organizaciones a tratar los sistemas de datos internos con rigor de producto.

Los DPMs no son coordinadores de tráfico; son los arquitectos de la confianza, la interpretabilidad y los cimientos de IA responsables.

Si usted es un CPO, CTO o jefe de datos, pregúntese:

– ¿Quién posee los sistemas de datos que impulsan nuestras decisiones más importantes?
– ¿Están nuestras API internas y métricas versionadas, descubribles y gobernadas?
– ¿Sabemos qué productos de datos están adoptados y cuáles están socavando silenciosamente la confianza?

Si no puede responder claramente, no necesita más dashboards. Necesita un gestor de producto de datos.