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Si alguna vez has formado parte de un equipo de datos, es probable que hayas estado en una situación como esta: Empiezas modelando datos para la creación de unas nuevas métricas para tu empresa, y al cabo del tiempo te das cuenta que estás corriendo para arreglar un pipeline que mantiene vivo el producto. Es algo típico en empresas que están creciendo —arrancas apoyando reportes internos y, de repente, las prioridades cambian a medida que el negocio se expande. Como “sabes manejar datos”, te lanzan de cabeza a desafíos operativos de alto calibre. No es algo inevitable, pero pasa tanto que vale la pena abrir este melón. Al principio de mi carrera vi cómo mi equipo, que estaba centrado en análisis y modelado de datos, se vio manteniendo un pipeline de facturación qué en mas de una ocasión despertó a alguno por la noche. En lugar de aceptar esta situación, la empresa reaccionó y dio un giro magistral de lo analítico a lo operativo. Esa experiencia me llevó a explorar las ventajas de separar estas funciones. Aquí te cuento cómo funciona, por qué importa y cómo puedes lograrlo para que tu equipo esté enfocado y tu producto siga funcionando.
Operativos vs. Analíticos: ¿Dónde está la línea?#
Lo primero, ¿cuál es la diferencia? Los equipos operativos son el corazón del producto —lo mantienen en pie. Sus pipelines están ligados a la experiencia del cliente, y si fallan, el golpe se siente al instante. Imagina una empresa SaaS —digamos, Acme Corp— donde el pipeline de facturación procesa logs de uso con un microservicio, guarda los resultados en S3 y expone los datos agregados vía una API respaldada por ClickHouse. Ese sistema tiene que estar diseñado a prueba de balas, o los clientes podrían enfrentarse a errores de facturación: cobros de más, de menos o datos imprecisos. Eso es operativo: en tiempo real, de alto riesgo y cara al cliente. El equipo detrás —ingenieros de software, desarrolladores backend y de datos— vive por la fiabilidad y la rapidez.
Los equipos analíticos juegan en una liga diferente. Son los estrategas, buceando en los datos para sacar ideas que guíen el negocio. Cargan datos en un data warehouse, modelan tendencias y crean dashboards que los ejecutivos usan para trazar el rumbo de la empresa. Piensa en una startup pequeña con grandes aspiraciones. Su equipo analítico empieza con datos de facturas en Snowflake, siguiendo cuentas por cobrar para prever el flujo de caja —trabajo analítico clásico. Pero la empresa evoluciona, quizás cogen financiación, cambian las prioridades, y de pronto esos datos de facturas tienen que alimentar a un proveedor financiero tres veces al día para desbloquear capital de trabajo. La cosa se pone seria, y lo que era un análisis relajado se vuelve crítico. Aquí es donde la división brilla: el equipo operativo monta un pipeline de alta frecuencia en Airflow para compartir los datos con la herramienta externa, usando las mismas fuentes que antes, pero con lógicas de reintentos personalizadas y monitoreo extra para que las facturas se entreguen a tiempo. Así, el pipeline operativo es sólido como roca, mientras el equipo analítico sigue corriendo dbt a menor frecuencia, analizando tendencias de pago sin meterse en el camino del otro. Misma fuente, misiones distintas.
Mi regla práctica es esta: si los datos alimentan directamente el producto o un proceso crítico, y un fallo afecta a la experiencia del cliente o la continuidad del negocio, es operativo. Si es para decisiones internas —como proyecciones, reportes financieros o análisis de producto— es analítico. ¿Un caso no tan claro? Los dashboards con datos de clientes. Si son en tiempo real y/o parte del producto, son operativos. Si son herramientas internas para estrategia, son analíticos. Otro ejemplo: Un pipeline inverso que sincroniza datos del producto a Salesforce. Si es para que los vendedores prioricen leads internamente, es analítico. Si dispara acciones para los clientes —como enviar un email automático o actualizar niveles de servicio— es operativo. Todo depende del caso de uso.
Por qué importa esta división#
El principal beneficio de esta división es el enfoque. Cuando los equipos operativos se encargan de los pipelines que mantienen vivo el producto, pueden concentrarse en los SLAs, la fiabilidad y el rendimiento sin distraerse con peticiones de análisis de datos. Los equipos analíticos, libres del estrés de estar de guardia, pueden meterse de lleno en los datos que mueven decisiones. He visto cómo esta división de responsabilidades quita ruido a los equipos —se acabaron los debates eternos sobre prioridades o la confusión de quién arregla qué. Y el beneficio no es solo tranquilidad; se nota en los resultados. Conozco algún caso de gente muy buena que acabó quemada por el cambio de foco constante y la dilución de responsabilidades. Gracias a esta división, las responsabilidades están bien definidas y cada persona puede centrarse en lo que mejor sabe hacer.
En Acme Corp, el equipo operativo se hizo cargo del pipeline S3-ClickHouse, blindándolo con manejo de errores y alertas. El equipo analítico usó los mismos datos almacenados en S3, y modeló los datos con dbt para reportar el uso del producto y los ingresos generados. En este caso hipotético, hasta detectaron un error de sobrecobro, salvando a Acme de un lío con los clientes. Al procesar los mismos datos de forma diferente, se cubrieron las espaldas, detectando problemas que un solo pipeline podría haber pasado por alto. La división no solo evitó duplicaciones —reforzó la integridad de los datos.
Cómo hacerlo funcionar#
¿Piensas que esto es solo para equipos grandes? Nada de eso. Es más cuestión de intención que de tamaño. En un equipo pequeño, podrías dedicar las mañanas a pipelines operativos y las tardes a analítica —o alternar sprints. Cuando creces a, digamos, una organización de 50 ingenieros, puedes asignar especialistas o equipos completos. Este enfoque se adapta a tu plantilla, pero el principio no cambia: protege la misión de cada equipo.
Un imprescindible: mantener la comunicación abierta. Los equipos operativos y analíticos dependen uno del otro —el trabajo analítico suele nutrirse de datos operativos—, así que necesitan coordinarse constantemente. Una comunicación constante para alinear cambios de esquemas o señalar problemas de calidad son clave. Sin eso, te arriesgas a desviaciones en los datos y problemas de última hora. Una comunicación clara no es un extra —es lo que hace que esto funcione.
Tu equipo se merece esto#
Si tu equipo de datos está atrapado apagando fuegos en pipelines de datos mientras la calidad de los análisis va decreciendo, te entiendo. Seas un CTO de startup o un líder de datos en una empresa en crecimiento, párate a pensar. ¿Estás en esta situación?. Separar lo operativo de lo analítico es una solución nacida de las cenizas de fracasos anteriores. Mantén tu equipo enfocado, cuida la experiencia del cliente, y sigue potenciando las decisiones de la empresa basadas en datos. Traza esa línea —tu equipo te lo agradecerá.
Un agradecimiento especial a Emilie, la líder de datos que navegó con maestría la transición de lo analítico a lo operativo, demostrando el valor de este marco en la cancha. Y a Paige, cuyos comentarios hace tres años encendieron la chispa de este artículo —¡más vale tarde que nunca!