{"id":26631,"date":"2021-04-09T19:37:32","date_gmt":"2021-04-09T19:37:32","guid":{"rendered":"https:\/\/building.nubank.com\/how-we-scale-our-data-platform-efficiently-and-reliably\/"},"modified":"2024-02-27T13:35:23","modified_gmt":"2024-02-27T13:35:23","slug":"como-escalamos-nuestra-plataforma-de-datos-de-manera-eficiente-y-confiable","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/building.nubank.com\/es\/como-escalamos-nuestra-plataforma-de-datos-de-manera-eficiente-y-confiable\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo escalamos nuestra plataforma de datos de manera eficiente y confiable"},"content":{"rendered":"\n<p>Nubank es uno de los bancos digitales m\u00e1s grandes del mundo con 35 millones de clientes en Am\u00e9rica Latina en abril de 2021. Sus productos van desde tarjetas de cr\u00e9dito y pr\u00e9stamos hasta cuentas bancarias y seguros de vida. Los datos son una parte inherente de cada decisi\u00f3n: los utilizamos para an\u00e1lisis, seguimiento, automatizaci\u00f3n y personalizaci\u00f3n de productos.<\/p>\n\n\n\n<p>A medida que la empresa crec\u00eda, seguimos evolucionando nuestra organizaci\u00f3n de datos para satisfacer sus necesidades. Primero, crear un equipo central para construir la infraestructura de datos. En segundo lugar, descentralizar la creaci\u00f3n y el consumo de datos a los usuarios en equipos multifuncionales (escuadrones). En tercer lugar, aumentar el alcance y la dotaci\u00f3n de personal del equipo central para proporcionar herramientas y est\u00e1ndares para toda la empresa.<\/p>\n\n\n\n<p><em>Como plataforma de autoservicio, la propiedad de los datos se distribuy\u00f3 en todas las unidades de negocio (BUs); sin embargo, no estaba claro qui\u00e9n era responsable del mantenimiento y de la aplicaci\u00f3n de esos nuevos est\u00e1ndares.&nbsp;<\/em><\/p>\n\n\n\n<p>Sin embargo, mantener datos de calidad era clave para todos los productos y los informes que depend\u00edan de ellos, as\u00ed como para la eficiencia de los equipos que consum\u00edan esos datos a diario.<\/p>\n\n\n\n<p>Necesit\u00e1bamos resolver ese desaf\u00edo: \u00bfc\u00f3mo podemos asegurarnos de que la estructura de nuestra organizaci\u00f3n refleje los objetivos de agilidad y calidad de los datos de la empresa?<\/p>\n\n\n\n<p>En este art\u00edculo, compartiremos contigo:&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>1 \u2013&nbsp;<strong>Los desaf\u00edos de gobernanza de una plataforma de datos de autoservicio<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>2 \u2013&nbsp;<strong>Dise\u00f1ar una organizaci\u00f3n h\u00edbrida<\/strong>&nbsp;<strong>para escalar la innovaci\u00f3n con garant\u00edas de calidad<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>3 \u2013&nbsp;<strong>Implementaci\u00f3n e impacto<\/strong><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large is-resized\"><img data-recalc-dims=\"1\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"960\" height=\"540\" src=\"https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2021\/04\/img_1.jpg?resize=960%2C540&#038;ssl=1\" alt=\"\" class=\"wp-image-17357\" style=\"width:1450px;height:auto\" srcset=\"https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2021\/04\/img_1.jpg?w=960&amp;ssl=1 960w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2021\/04\/img_1.jpg?resize=300%2C169&amp;ssl=1 300w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2021\/04\/img_1.jpg?resize=768%2C432&amp;ssl=1 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 960px) 100vw, 960px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">El enfoque del equipo de datos a lo largo del tiempo<br><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Parte 1 : Los desaf\u00edos de gobernanza de una plataforma de datos de autoservicio<\/h2>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Controles de calidad vs. baja fricci\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n<p>El objetivo de una plataforma de datos es fomentar la<strong>&nbsp;innovaci\u00f3n<\/strong>&nbsp;con una&nbsp;<strong>forma f\u00e1cil de usar&nbsp;<\/strong>y eficiente de encontrar, utilizar, agregar y crear datos.<\/p>\n\n\n\n<p>Debe hacerlo&nbsp;<strong>limitando al mismo tiempo cualquier riesgo&nbsp;<\/strong>que pueda surgir de los datos, ya sea la calidad de las contribuciones y los metadatos, la seguridad y protecci\u00f3n de cualquier dato personal y confidencial, la integridad del procesamiento de datos o los costos de procesamiento.<\/p>\n\n\n\n<p>En nuestra plataforma, decidimos brindar una experiencia de muy baja fricci\u00f3n para agregar tablas a nuestras canalizaciones de datos. Esto dio lugar a la creaci\u00f3n de muchas tablas (en abril de 2021, tuvimos 35,000 tablas sin formato creadas por 500 colaboradores de todos los equipos de la empresa) y se aprovecharon muchas oportunidades gracias a estos datos.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Sin embargo, si bien no quer\u00edamos imponer reglas de calidad estrictas a todas las contribuciones, s\u00ed esper\u00e1bamos que los datos clave aplicaran nuestros est\u00e1ndares y herramientas de alta calidad para controlar los riesgos y mejorar la eficiencia de los consumidores de datos.<\/p>\n\n\n\n<p><em>La principal complejidad radicaba en definir y asignar esas responsabilidades de calidad para alcanzar nuestros objetivos, sin crear burocracia innecesaria.<\/em><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Propiedad de la calidad de los datos<\/h2>\n\n\n\n<p>Como se explic\u00f3&nbsp;<a href=\"https:\/\/building.nubank.com\/data-quality-governance\/\">en un art\u00edculo anterior<\/a>, el equipo de la plataforma de datos inici\u00f3 con \u00e9xito una iniciativa de calidad de datos mediante la creaci\u00f3n de una&nbsp;<strong>capa de datos de calidad<\/strong>&nbsp;(\u201cconjuntos de datos b\u00e1sicos\u201d), nuevas bibliotecas para&nbsp;<strong>estructurar el c\u00f3digo y la documentaci\u00f3n<\/strong>, y herramientas para recibir alertas sobre anomal\u00edas en los controles de calidad.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Para comenzar con el ejemplo, el equipo central cre\u00f3 los primeros <span class=\"quotes\">\u2033<\/span>conjuntos de datos b\u00e1sicos<span class=\"quotes\">\u2033<\/span>: medio a\u00f1o despu\u00e9s, el 75% de todos los conjuntos de datos utilizaban esos conjuntos de datos de alta calidad. Sin embargo, su objetivo era centrarse en las herramientas de la plataforma y entregar la propiedad de conjuntos de datos de alta calidad a las unidades de negocio.<\/p>\n\n\n\n<p><em>La Unidad de Negocio de Datos no ten\u00eda la experiencia en el campo ni la capacidad para seleccionar y mantener todos los conjuntos de datos clave, mientras que la mayor\u00eda de las Unidades de Negocio multifuncionales se centraron en nuevas aplicaciones y an\u00e1lisis para sus productos en lugar de participar en acciones de calidad de datos.<\/em><\/p>\n\n\n\n<p>Ten\u00edamos que asegurarnos de que la responsabilidad de la implementaci\u00f3n de la calidad de los datos no cayera en manos de la organizaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Conciencia del impacto de los datos<\/h2>\n\n\n\n<p>Como la plataforma era de autoservicio, la mayor\u00eda de los equipos pose\u00edan algunas tablas, creadas con mayor frecuencia por analistas y cient\u00edficos de datos. Sin embargo, los equipos no necesariamente se dieron cuenta del impacto que sus datos podr\u00edan tener en los dem\u00e1s; cu\u00e1nto depend\u00edan de los conjuntos de datos de otros equipos; o cu\u00e1nto tiempo se dedic\u00f3 al procesamiento de datos.<\/p>\n\n\n\n<p>Comprendimos que necesit\u00e1bamos brindar m\u00e1s visibilidad sobre las responsabilidades y riesgos en juego al crear o utilizar un conjunto de datos.<\/p>\n\n\n\n<p><em>Creamos un<\/em><strong><em>&nbsp;panel de visibilidad<\/em><\/strong><em>&nbsp;de gobernanza de datos que mostraba para cada equipo o unidad de negocio las principales m\u00e9tricas para el inventario de datos y las principales interdependencias que ten\u00edan en sentido ascendente y descendente.<\/em><\/p>\n\n\n\n<p>Tambi\u00e9n dimos&nbsp;<strong>recomendaciones<\/strong>&nbsp;sobre qu\u00e9 hacer: cu\u00e1les son los conjuntos de datos que debes mantener, crear, revisar, agregar documentaci\u00f3n, etc. Adem\u00e1s, realizamos encuestas para mostrar el tiempo cada vez mayor dedicado a la b\u00fasqueda de datos a medida que el inventario de datos crec\u00eda en t\u00e9rminos de volumen y complejidad.<\/p>\n\n\n\n<p>A medida que la importancia de los datos se volvi\u00f3 m\u00e1s&nbsp;<strong>medible&nbsp;<\/strong>y visible, qued\u00f3 m\u00e1s claro que necesit\u00e1bamos un equipo responsable para implementar esas recomendaciones de gobernanza de datos y dise\u00f1ar una estrategia de datos coherente con cada unidad de negocio.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh4.googleusercontent.com\/D7UX1JyrKSTZzVHxksf0FLQr2bQs91IkfY4VJOoj_hpa1GMyeUi0am8UpMBCLFJkuL6Kj4jM3GnCr0ieTyJYitJbiq3CH1KBZwqdjUv98ZDXiwLSYmbaCTCLCVfRYdEUzJHCAIco\" alt=\"\"\/><figcaption class=\"wp-element-caption\"><meta charset=\"utf-8\">Extracto de nuestro panel de visibilidad de la gobernanza de datos&nbsp;<br><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Parte 2: Una organizaci\u00f3n h\u00edbrida para escalar la innovaci\u00f3n con garant\u00edas de calidad<\/h2>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">El equipo de la plataforma central de datos<\/h2>\n\n\n\n<p>Nuestro equipo de plataforma de datos se enfoca en proporcionar la infraestructura, herramientas y reglas que permitan el consumo y la producci\u00f3n de datos de la manera m\u00e1s efectiva y segura, en lugar de crear conjuntos de datos para los consumidores. Es responsable de los objetivos de la plataforma en materia de satisfacci\u00f3n del usuario,&nbsp;<a href=\"https:\/\/building.nubank.com\/data-quality-governance\/\">calidad de los datos<\/a>, integridad, privacidad y costos.<\/p>\n\n\n\n<p>Consideramos escalar el equipo enfocado en la calidad de los datos y la estrategia dentro del equipo de datos central, sin embargo, nos decidimos por una organizaci\u00f3n distribuida por dos razones principales:&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Primero, la empresa tiene una cultura de equipos multifuncionales, lo que resulta muy competente para la motivaci\u00f3n y las entregas del equipo.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li>Segundo, la diversidad y complejidad de nuestros productos financieros aumentaron la importancia de la experiencia en el dominio.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">La funci\u00f3n de Ingenier\u00eda Anal\u00edtica<\/h2>\n\n\n\n<p>Ah\u00ed es donde entra en juego el cap\u00edtulo (es decir, funci\u00f3n) del&nbsp;<a href=\"https:\/\/building.nubank.com\/nubank-data-analysts-are-now-called-analytics-engineers\/\">Ingeniero de Anal\u00edtica<\/a>: su principal objetivo y responsabilidad es definir una estrategia de datos, crear y mantener conjuntos de datos y canalizaciones, asegur\u00e1ndose de que sean s\u00f3lidos, precisos, compatibles con la protecci\u00f3n de datos, rentables y bien documentados.<\/p>\n\n\n\n<p><em>Los Ingenieros de Anal\u00edtica est\u00e1n integrados en equipos multifuncionales, pero reportan principalmente al cap\u00edtulo. Son responsables de aportar valor a los equipos en los que participan, pero tambi\u00e9n de la calidad de los datos de la empresa en su conjunto.<\/em><\/p>\n\n\n\n<p>No solo tienen las habilidades para traducir una necesidad empresarial en una estrategia de datos con entregables, sino que tambi\u00e9n tienen las habilidades de ingenier\u00eda para crear c\u00f3digo s\u00f3lido, con pruebas. Entienden las complejidades de las canalizaciones de datos, el impacto de las dependencias entre conjuntos de datos, as\u00ed como la arquitectura de bases de datos y los conceptos de modelado.<\/p>\n\n\n\n<p>Mantener el cap\u00edtulo unido mientras estamos integrados en equipos multifuncionales nos permite definir una estrategia de datos y un modelado coherentes en toda la empresa.<\/p>\n\n\n\n<p>Uno de los aspectos clave para garantizar la calidad de los datos en toda la empresa, y posteriormente en todas las decisiones que se toman sobre ellos, fue escalar el cap\u00edtulo de Ingenier\u00eda Anal\u00edtica a las diferentes&nbsp;<strong>unidades de negocio<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img data-recalc-dims=\"1\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"960\" height=\"540\" src=\"https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2021\/04\/img_2_post.jpg?resize=960%2C540&#038;ssl=1\" alt=\"\" class=\"wp-image-17360\" srcset=\"https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2021\/04\/img_2_post.jpg?w=960&amp;ssl=1 960w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2021\/04\/img_2_post.jpg?resize=300%2C169&amp;ssl=1 300w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2021\/04\/img_2_post.jpg?resize=768%2C432&amp;ssl=1 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 960px) 100vw, 960px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Representaci\u00f3n simplificada de nuestra organizaci\u00f3n: en la pr\u00e1ctica, tenemos ~50 ingenieros anal\u00edticos y ~60 miembros del equipo de plataforma de datos y seguimos creciendo.<br><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Objetivos y responsabilidades compartidos<\/h2>\n\n\n\n<p>El equipo central de la plataforma de datos y el cap\u00edtulo de Ingenier\u00eda Anal\u00edtica tienen objetivos comunes y responsabilidades compartidas para alcanzarlos, oficializados en una pol\u00edtica de gobernanza de datos.<\/p>\n\n\n\n<p><br>En cada unidad de negocio, el equipo de Ingenier\u00eda de An\u00e1lisis se asegura de que exista un buen equilibrio entre&nbsp;<strong>priorizar<\/strong>&nbsp;la creaci\u00f3n de nuevos datos para nuevas aplicaciones y tener las garant\u00edas de calidad adecuadas sobre los datos que posee este equipo.<\/p>\n\n\n\n<p>Para el proceso de contribuci\u00f3n y las reglas, tambi\u00e9n est\u00e1 coordinado por ambos equipos, y las reglas evolucionan a medida que cambia la empresa.<\/p>\n\n\n\n<p>Mantuvimos las reglas generales de contribuci\u00f3n al m\u00ednimo y aplicamos reglas m\u00e1s estrictas para ciertos tipos de conjuntos de datos, como la capa de alta calidad de los conjuntos de datos centrales. En este caso, los ingenieros anal\u00edticos realizan una revisi\u00f3n m\u00e1s exhaustiva tanto en t\u00e9rminos de l\u00f3gica de negocio como de optimizaci\u00f3n del c\u00f3digo, documentaci\u00f3n de los conjuntos de datos y sus columnas, etc.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Parte 3: Implementaci\u00f3n e impacto<\/h2>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Explicar el papel y el impacto<\/h2>\n\n\n\n<p>El trabajo de los Ingenieros de Anal\u00edtica no es necesariamente tan conocido como el de otras funciones como los analistas de negocios o los Ingenieros de Software. Entonces, una parte clave del aumento de las responsabilidades de datos en cada unidad de negocios fue&nbsp;<strong>explicar la importancia&nbsp;<\/strong>de ese trabajo, crear algunos incentivos para priorizarlo y contratar Ingenieros de Anal\u00edtica.<\/p>\n\n\n\n<p><em>A finales de 2020, hab\u00edamos implementado con \u00e9xito ingenieros de an\u00e1lisis en varios equipos multifuncionales. Junto con las diferentes unidades de negocio, planificamos aumentar la cobertura de ingenier\u00eda anal\u00edtica en 2021 duplicando nuestro equipo a m\u00e1s de 70 AEs.<\/em><\/p>\n\n\n\n<p>El impacto es&nbsp;<strong>m\u00e1s datos de calidad<\/strong>, con m\u00e1s estructura, metadatos, documentaci\u00f3n y c\u00e1lculos verificados. Esto se traduce en m\u00e1s eficiencia, menos riesgos y m\u00e1s colaboraci\u00f3n para los usuarios de datos que consumen estos datos seleccionados. Adem\u00e1s, podemos dise\u00f1ar e implementar una estrategia de datos global coherente, lo que en \u00faltima instancia resultar\u00e1 en una mayor agilidad para crear productos innovadores y tomar decisiones basadas en datos de manera&nbsp;<strong>confiable<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Un ejemplo de implementaci\u00f3n exitosa<\/h2>\n\n\n\n<p>La unidad de negocios de Marketing env\u00eda&nbsp;<strong>comunicaciones personalizadas<\/strong>&nbsp;para atraer a nuestros clientes con contenido relevante. Participan analistas de marketing, cient\u00edficos de datos, comunicadores y dise\u00f1adores.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Los datos de nuestros clientes son clave para garantizar que los modelos creados por los cient\u00edficos de datos y el an\u00e1lisis de nuestros analistas de marketing sean precisos. Los ingenieros anal\u00edticos del&nbsp;<strong>equipo de marketing<\/strong>&nbsp;son responsables de dise\u00f1ar la arquitectura de las tablas, nombrar y calcular las m\u00e9tricas, documentar y clasificar los datos, asegurarse de que los datos personales se traten de forma segura y mantener el conjunto de datos para que toda la empresa pueda desarrollarlo tambi\u00e9n.<\/p>\n\n\n\n<p><em>Estar integrado en la BU ha permitido a los ingenieros anal\u00edticos sugerir soluciones adaptadas obteniendo todo el contexto, y ser parte de la organizaci\u00f3n del cap\u00edtulo garantiza que se tenga en cuenta la confiabilidad y la calidad de los datos, minimizando al mismo tiempo el procesamiento de datos personales.&nbsp;<\/em><\/p>\n\n\n\n<p>El proyecto se inici\u00f3 con \u00e9xito y muchos otros equipos tienen acceso a la fuente de la verdad para las comunicaciones de marketing.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Conclusi\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n<p>A medida que escala, una plataforma de datos no s\u00f3lo necesita adaptar su pila de tecnolog\u00eda, sino tambi\u00e9n la organizaci\u00f3n de personas que la rodean: c\u00f3mo los equipos consumen y publican datos, qui\u00e9n es responsable de la calidad, la integridad, el mantenimiento, los costos, la experiencia del usuario, etc. Con el tiempo, el sistema de gobierno se adapta a la etapa de la empresa, la estructura organizativa y los objetivos comerciales.<\/p>\n\n\n\n<p>Despu\u00e9s de centrar nuestros esfuerzos en hacer que la plataforma de datos fuera fluida y f\u00e1cil de usar, creamos una organizaci\u00f3n de datos h\u00edbrida para alcanzar nuestros objetivos de gobernanza de datos.<br>Un equipo de plataforma de datos central responsable de la infraestructura, las herramientas y la visibilidad. Un equipo de ingenier\u00eda anal\u00edtica, integrado en las unidades de negocio, responsable de la calidad, la privacidad y la estrategia de los datos.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Uno de los desaf\u00edos es asegurarse de que todas las BUs tengan los incentivos para&nbsp;<strong>contratar<\/strong>&nbsp;a esos ingenieros de an\u00e1lisis en sus equipos y colaborar en la definici\u00f3n de su hoja de ruta. Hasta ahora, la visibilidad, las herramientas y los casos exitosos en muchas BUs han convencido a las dem\u00e1s de ampliar esas capacidades, \u00a1y estamos entusiasmados de hacer crecer el equipo en toda la organizaci\u00f3n!&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Integrar Ingenieros de Anal\u00edtica en todos los equipos multifuncionales: un factor de \u00e9xito clave para escalar una plataforma de datos de manera eficiente y confiable<\/p>\n","protected":false},"author":178110097,"featured_media":23705,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"jetpack_post_was_ever_published":false,"_jetpack_newsletter_access":"","_jetpack_dont_email_post_to_subs":false,"_jetpack_newsletter_tier_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paywalled_content":false,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":""},"categories":[2608,2509],"tags":[2610,2957,2832],"ppma_author":[2355],"class_list":["post-26631","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-analytics-engineering-es","category-data-analytics-es","tag-analytics-engineering-es","tag-data-governance-es","tag-data-infrastructure-es"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.3 - 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