{"id":26763,"date":"2020-07-22T05:07:58","date_gmt":"2020-07-22T05:07:58","guid":{"rendered":"https:\/\/building.nubank.com\/nubank-data-analysts-are-now-called-analytics-engineers\/"},"modified":"2024-03-18T13:38:53","modified_gmt":"2024-03-18T13:38:53","slug":"los-analistas-de-datos-de-nubank-ahora-se-llaman-ingenieros-analiticos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/building.nubank.com\/es\/los-analistas-de-datos-de-nubank-ahora-se-llaman-ingenieros-analiticos\/","title":{"rendered":"Los Analistas de Datos de Nubank ahora se llaman Ingenieros Anal\u00edticos"},"content":{"rendered":"\n

\u00bfQu\u00e9 hace exactamente un Analista de Datos?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Esta es una pregunta com\u00fan para nosotros y nuestra respuesta frecuentemente sorprende a la gente. En algunas empresas, los Analistas de Datos crean paneles de Inteligencia Empresarial (BI). En otras empresas, los analistas de datos extraen datos y \u2033<\/span>ejecutan consultas\u2033<\/span> para otros. Eso no es lo que hacemos. <\/p>\n\n\n\n

Somos el cap\u00edtulo de analistas de datos de Nubank y nos hemos dado cuenta de que nuestro nombre comunica mal <\/strong>lo que hacemos. Tanto interna como externamente. Nuestro objetivo es hacer que toda la empresa sea m\u00e1s productiva con los datos mediante la aplicaci\u00f3n de principios establecidos de ingenier\u00eda de software y t\u00e9cnicas de modelado de datos a todos los dominios comerciales de Nubank. <\/p>\n\n\n\n

Para Nubank, los datos son cruciales. Como era de esperar, para una empresa fintech moderna, utilizamos datos en todas partes. Por ejemplo, un caso de uso importante es la toma autom\u00e1tica de decisiones para la suscripci\u00f3n y los l\u00edmites de cr\u00e9dito utilizando modelos de aprendizaje autom\u00e1tico (ML). <\/p>\n\n\n\n

No s\u00f3lo utilizamos datos para la toma de decisiones. Tambi\u00e9n tenemos obligaciones regulatorias de presentaci\u00f3n de informes a autoridades<\/strong> como bancos centrales y entidades contra el lavado de dinero \u2014 todo ello respetando las leyes de protecci\u00f3n de datos en todos los mercados en los que operamos. <\/p>\n\n\n\n

Nosotros, como Analistas de Datos, estamos todos asignados en escuadrones<\/strong>, que son equipos aut\u00f3nomos y multidisciplinarios de Nubank. En abril de 2020, tenemos casi cien equipos, como Adquisici\u00f3n, Facturaci\u00f3n, Pr\u00e9stamos, etc. Un analista de datos trabaja para que otros miembros de su equipo sean m\u00e1s productivos con los datos. <\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s de eso, liberamos al resto del equipo de trabajar en tareas pesadas de ingenier\u00eda de datos para que puedan concentrarse en sus especialidades. Adem\u00e1s del trabajo con el equipo, todos los analistas de datos pasan los viernes juntos para trabajar en proyectos horizontales<\/strong>, un ejemplo de los cuales es permitir la integraci\u00f3n de datos entre empresas. <\/p>\n\n\n\n

En Nubank, siempre nos esforzamos por capacitar a cada empleado para que utilice cualquier informaci\u00f3n que considere necesaria para su trabajo, siempre que est\u00e9 en l\u00ednea con nuestra pol\u00edtica de privacidad de datos. <\/p>\n\n\n\n

Para comprender mejor c\u00f3mo lo hacemos, primero explicaremos el cap\u00edtulo previo al an\u00e1lisis de datos sobre el panorama de datos. En segundo lugar, presentaremos el cap\u00edtulo Analista de Datos y mostraremos el enfoque y alcances del cap\u00edtulo, compar\u00e1ndolo con cap\u00edtulos que ya exist\u00edan. Por \u00faltimo, evaluaremos la idoneidad del nombre de nuestro cap\u00edtulo tanto dentro como fuera de Nubank, y consideraremos alternativas. <\/p>\n\n\n\n

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Edificio H1 de Nubank en S\u00e3o Paulo, Brasil; En el muro, uno de los dinosaurios (instituciones financieras tradicionales) contra los que luchamos.\u00a0
Consulte nuestras oportunidades laborales<\/a>
<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Panorama de datos en Nubank antes de 2019 <\/strong><\/p>\n\n\n\n

La base de datos backend que normalmente encontrar\u00e1s en Nubank se llama Datomic<\/a>, una tecnolog\u00eda bastante poco com\u00fan. Nubank eligi\u00f3 utilizar Datomic desde el principio porque creemos que esta base de datos tiene superpoderes. Uno de estos superpoderes es particularmente valioso para fines anal\u00edticos: el hecho de que Datomic solo se acumula. Eso significa que, en condiciones normales, la base de datos solo acumula datos nuevos y no olvida (elimina o modifica) los datos antiguos. <\/p>\n\n\n\n

Esto es diferente de c\u00f3mo la gente usa generalmente las bases de datos SQL. La diferencia es que en Datomic solo INSERTA filas nuevas, no puede ACTUALIZAR ni ELIMINAR. Como resultado, los analistas y los modelos de ML de Nubank tienen acceso a una gran cantidad de datos hist\u00f3ricos. <\/p>\n\n\n\n

Durante mucho tiempo, desde sus inicios en 2014, Nubank logr\u00f3 funcionar bien sin un sistema anal\u00edtico separado ni un equipo de datos especializado. En otras palabras, los analistas de negocios, los cient\u00edficos de datos y otros consumidores de datos obtuvieron ellos mismos los datos que necesitaban. Consultaron a Datomic directamente y ejecutaron el an\u00e1lisis en su propia m\u00e1quina. <\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s de los murmullos ocasionales sobre el lenguaje de consulta extra\u00f1o de Datomic, Datalog (la mayor\u00eda de la gente est\u00e1 acostumbrada al lenguaje de uso muy com\u00fan llamado SQL), este \u2033<\/span>canal de an\u00e1lisis\u2033<\/span> (o la falta de \u00e9l) funcion\u00f3 bien inicialmente<\/strong>. Lo que cada vez no funcion\u00f3 bien fue la disminuci\u00f3n del rendimiento de las consultas causada por una base de clientes en r\u00e1pido crecimiento. <\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s, el aumento de la plantilla \u00e1vida de datos a\u00f1adi\u00f3 m\u00e1s le\u00f1a al fuego. Los analistas recurrieron a trucos ingeniosos como dividir sus consultas en pedazos y concatenar los resultados en sus m\u00e1quinas. Eso funciona, pero no por mucho tiempo. <\/p>\n\n\n\n

Es seguro decir que las consultas a nuestras bases de datos m\u00e1s grandes realmente comenzaron a detenerse en 2016. Nos dimos cuenta de que no pod\u00edamos continuar de esta manera y necesit\u00e1bamos que nuestros datos estuvieran disponibles en una base de datos que atendiera espec\u00edficamente cargas de trabajo anal\u00edticas. <\/p>\n\n\n\n

Al mismo tiempo, no nos gustaba la idea de construir una gran cantidad de canales de datos personalizados y dotar de personal a equipos de ingenier\u00eda de datos para mantenerlos, necesidades comunes para atacar este tipo de problemas de acceso a datos. Sin embargo, no necesit\u00e1bamos eso, ya que el uso universal de Datomic por parte de Nubank nos permiti\u00f3 implementar solo un tipo gen\u00e9rico de canal de extracci\u00f3n de datos. En un mes, todos los servicios se conectaron<\/strong> mediante este canal y los datos de origen comenzaron a fluir hacia nuestra plataforma de datos. <\/p>\n\n\n\n

Decidimos construir una plataforma de datos de autoservicio. En Nubank nos gusta invertir en plataformas y abstracciones desarrolladas y mantenidas por especialistas en equipos horizontales, de modo que los generalistas en equipos verticales puedan iterar r\u00e1pidamente en un alto nivel de abstracci\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n

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Ingenieros y otros cap\u00edtulos en el trabajo. Vista interior del edificio H1.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Por ejemplo, los ingenieros pueden implementar su propio software<\/strong>. No contamos con un equipo de DevOps que se encargue de este tipo de trabajo. De manera similar, nuestra plataforma de datos de autoservicio permiti\u00f3 a las personas crear sus propios conjuntos de datos (vistas materializadas) sobre los datos de origen, y otros pueden crear nuevos conjuntos de datos sobre esos, y as\u00ed sucesivamente. Realmente solo necesit\u00e1bamos un peque\u00f1o equipo de infraestructura especializado para encargarnos de la plataforma que procesa las crecientes cantidades de datos. <\/p>\n\n\n\n

La plataforma de datos de autoservicio tiene una arquitectura ETL moderna t\u00edpica. Extraemos todos los datos de Datomic y los guardamos en nuestro lago de datos en un servicio de almacenamiento en bloques en la nube. Luego, lo transformamos de un registro de Datomic a una tabla relacional (usando lo que llamamos \u201ccontratos\u201d \u2014 consulte \u201cExtracci\u00f3n de datos y toma de decisiones\u201d en este art\u00edculo<\/a>). Finalmente, lo cargamos en una base de datos anal\u00edtica a la que todos en la empresa pueden acceder, desde la excelencia del cliente hasta los ejecutivos.  <\/p>\n\n\n\n

La plataforma fue un \u00e9xito<\/strong>, al menos en t\u00e9rminos de r\u00e1pida adopci\u00f3n. La gente estaba contenta de poder acceder a todos los datos (nuevamente) y comenz\u00f3 a contribuir conjuntos de datos a la plataforma (consulte nuestra charla en la reuni\u00f3n de DS&ML de S\u00e3o Paulo <\/a>para obtener m\u00e1s detalles). Tambi\u00e9n mejoramos claramente en t\u00e9rminos de rendimiento de las consultas. <\/p>\n\n\n\n

Pero con el tiempo, a medida que se aportaban m\u00e1s y m\u00e1s conjuntos de datos nuevos, el lago de datos se estaba volviendo confuso. Los analistas se sintieron confundidos por la gran cantidad de conjuntos de datos con diferencias sutiles y sin una indicaci\u00f3n clara de cu\u00e1l usar para su trabajo. Al mismo tiempo, no hab\u00eda ning\u00fan incentivo para que los usuarios de plataformas de datos invirtieran en modelado y reutilizaci\u00f3n, lo que organizar\u00eda el desorden. Lamentablemente, pero como era de esperar, los datos de nuestra plataforma de datos se estaban convirtiendo en una \u2033<\/span>gran bola de barro\u2033<\/span>. <\/p>\n\n\n\n

La empresa empez\u00f3 a sufrir definiciones de datos cada vez m\u00e1s conflictivo o ambiguas. <\/strong>Al mismo tiempo, no sab\u00edamos qui\u00e9n deber\u00eda asumir la responsabilidad de centrarse en estos problemas. No se espera que los analistas estudien las mejores pr\u00e1cticas de modelado y los ingenieros generalmente se centran en el lado transaccional, no en el anal\u00edtico. Encontramos una brecha<\/strong>: nadie se concentraba en gobernar los datos de Nubank<\/em>. <\/p>\n\n\n\n

En el siguiente gr\u00e1fico, modelamos aproximadamente las diferencias relativas de c\u00f3mo cuatro cap\u00edtulos relacionados con datos (analistas de negocios, cient\u00edficos de datos, ingenieros de aprendizaje autom\u00e1tico e ingenieros de software) invirtieron su energ\u00eda en cinco \u00e1mbitos seleccionados relacionados con datos antes de 2019. Entonces, cuanto m\u00e1s se extiende el pol\u00edgono coloreado desde el centro, m\u00e1s energ\u00eda gastaron en ese alcance. <\/p>\n\n\n\n

Finalmente, este gr\u00e1fico muestra que ning\u00fan cap\u00edtulo tom\u00f3 como enfoque principal los Canales de Datos de An\u00e1lisis e Informes y la Gobernanza de Datos y Modelado Dimensional. \u00c9sta es la brecha.<\/p>\n\n\n\n

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Antes de 2019, Nubank ten\u00eda propietarios poco claros de las \u00e1reas de an\u00e1lisis e informes de canales de datos y de gobernanza de datos.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Introducci\u00f3n de una funci\u00f3n de datos especializada <\/strong><\/p>\n\n\n\n

En un intento por abordar la brecha anterior, decidimos introducir una nueva funci\u00f3n de datos especializados en Nubank. <\/p>\n\n\n\n

A ese rol lo llamamos Analista de Datos<\/strong>, dado que ciertos ingenieros que ya estaban trabajando en nuestra infraestructura de datos se identificaron como ingenieros de datos. Adem\u00e1s, encontramos ofertas de trabajo de analista de datos en algunas empresas similares a las que est\u00e1bamos buscando. Los primeros miembros de este nuevo cap\u00edtulo se unieron a Nubank en octubre de 2018<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n

A medida que escalamos el rol y aprendimos c\u00f3mo agregar mejor valor de manera estrat\u00e9gica, la identidad de este nuevo cap\u00edtulo evolucion\u00f3. Nuestros analistas de datos act\u00faan como multiplicadores, ayudando a su equipo a mejorar su alfabetizaci\u00f3n en datos y el dise\u00f1o de flujos de trabajo de datos. Promueven las mejores pr\u00e1cticas en ingenier\u00eda de datos, modelado de datos y gobernanza de datos. <\/p>\n\n\n\n

Los analistas de datos tambi\u00e9n dedican el 20% de su tiempo a trabajar juntos en proyectos de datos estrat\u00e9gicos que impactan a toda la empresa. Este tiempo recurrente asignado<\/strong> fuera del equipo es poco com\u00fan en Nubank, pero es esencial para nosotros, los analistas de datos, dado que uno de nuestros objetivos es lograr la integraci\u00f3n de datos horizontal (entre equipos) en toda la empresa. <\/p>\n\n\n\n

A continuaci\u00f3n describimos algunos ejemplos de iniciativas en las que los analistas de datos de Nubank han estado involucrados hasta ahora. Los dos primeros tratan sobre proyectos espec\u00edficos de escuadr\u00f3n y el tercero sobre la integraci\u00f3n de datos horizontal antes mencionada, a trav\u00e9s de una iniciativa que llamamos ‘Conjuntos de Datos Principales’.  <\/p>\n\n\n\n

Conciliaci\u00f3n autom\u00e1tica de datos <\/strong><\/p>\n\n\n\n

Como se indica en \u201cMicroservicios en Nubank, Descripci\u00f3n General\u201d<\/a>, uno de nuestros problemas es detectar y responder a los cambios en el valor de los datos <\/strong>de manera oportuna. Adem\u00e1s, al unir datos distribuidos de diferentes microservicios, puede resultar complicado notar que los valores son divergentes o inconsistentes. <\/p>\n\n\n\n

Como parte de un equipo estrechamente relacionado con la Contralor\u00eda, algunos Analistas de Datos crearon un sistema de conciliaci\u00f3n autom\u00e1tica<\/strong> para resolver estos problemas. El equipo se inspir\u00f3 en las pruebas de software tradicionales, que se clasifican en pruebas unitarias y pruebas de integraci\u00f3n. El sistema de conciliaci\u00f3n verifica el lago de datos todos los d\u00edas y garantiza invariantes para nuestro sistema distribuido. <\/p>\n\n\n\n

Auditor\u00eda continua <\/strong><\/p>\n\n\n\n

De manera similar a nuestro proyecto de conciliaci\u00f3n autom\u00e1tica anterior, algunos analistas de datos del equipo de Auditor\u00eda Interna de Nubank crearon un sistema futurista de Auditor\u00eda Continua<\/a>. Actuando como una \u00faltima l\u00ednea de defensa automatizada, est\u00e1 lleno de consultas autom\u00e1ticas que se ejecutan todos los d\u00edas. Cuando se activa, el sistema env\u00eda sus resultados a otro sistema que ayuda a los auditores a realizar el seguimiento de las alertas activadas. <\/p>\n\n\n\n

Esta automatizaci\u00f3n elimina la necesidad de contratar un gran equipo de auditores, lo que suele ser inevitable en las grandes empresas. Recientemente, los analistas de datos lograron ense\u00f1ar<\/strong> a otros auditores no t\u00e9cnicos<\/strong> a contribuir con su plataforma de verificaci\u00f3n autom\u00e1tica sin ayuda. <\/p>\n\n\n\n

Gobernanza de datos\/Conjuntos de datos b\u00e1sicos <\/strong><\/p>\n\n\n\n

Una de las principales iniciativas de gobernanza de datos<\/a> que el cap\u00edtulo inici\u00f3 a principios de 2020 es el dise\u00f1o de conjuntos de datos b\u00e1sicos. Los conjuntos de datos centrales ofrecer\u00e1n una mejor experiencia a los usuarios de datos en Nubank, una alternativa al desordenado lago de datos que tenemos hoy. El \u2033<\/span>n\u00facleo\u2033<\/span> es como un sello de aprobaci\u00f3n<\/strong>, reduce la sobrecarga cognitiva de los analistas cuando buscan los datos para utilizar. <\/p>\n\n\n\n

El sello garantiza cuatro cosas: <\/strong><\/p>\n\n\n\n

    \n
  1. Significa que es el conjunto de datos can\u00f3nico que se utilizar\u00e1 para ese nivel de detalle (lo que representa una fila), hecho posible mediante la alineaci\u00f3n de las partes interesadas relevantes para esos datos en toda la empresa.\u00a0<\/li>\n\n\n\n
  2. Hay un equipo que garantiza la estabilidad a largo plazo del conjunto de datos (por ejemplo, para evitar roturas cuando se refactorizan los sistemas de origen\u2014esto sucede con frecuencia y podr\u00eda interrumpir el an\u00e1lisis si no se responde con cuidado).\u00a0<\/li>\n\n\n\n
  3. Estamos monitoreando activamente las anomal\u00edas y advertimos al usuario si hay alg\u00fan problema con el conjunto de datos principal \u2014 antes de que el usuario se d\u00e9 cuenta.\u00a0<\/li>\n\n\n\n
  4. Somos meticulosos a la hora de tener nombres y l\u00f3gica coherentes para los nombres de las columnas en todos los conjuntos de datos principales. Confiamos en t\u00e9cnicas de Modelado Dimensional y estamos desarrollando activamente herramientas (principalmente relacionadas con dimensiones conformadas) para ayudarnos en este sentido. Profundizaremos en nuestros esquemas de estrellas en una publicaci\u00f3n posterior (los desnormalizamos).\u00a0<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    La siguiente cita del excelente art\u00edculo \u201cLa Ca\u00edda del Ingeniero de Datos\u201d<\/a>, de Maxime Beauchemin, capta muy bien el contexto: <\/p>\n\n\n\n

    \u201cEl almac\u00e9n de datos debe reflejar el negocio, y \u00e9ste debe tener claridad sobre c\u00f3mo piensa acerca de la anal\u00edtica. Las nomenclaturas conflictivas y los datos inconsistentes en diferentes espacios de nombres, o \u2033<\/span>mercados de datos\u2033<\/span>, son problem\u00e1ticos. Si desea generar confianza de una manera que respalde la toma de decisiones, necesita un m\u00ednimo de <\/em>coherencia y <\/em>alineaci\u00f3n.\u201d <\/em><\/p>\n\n\n\n

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    Reuni\u00f3n para alinear perspectivas en las oficinas de Nubank<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

    Reconocemos el enorme desaf\u00edo de alinear <\/strong>a la empresa en el tema de definiciones. Especialmente teniendo en cuenta que antes se hab\u00eda hecho poco de ese esfuerzo en Nubank. Sin embargo, tuvimos la suerte de encontrar la aceptaci\u00f3n de los consumidores de datos de otros cap\u00edtulos de la empresa desde que anunciamos nuestros planes. Despu\u00e9s de todo, la gente est\u00e1 cada vez m\u00e1s abrumada por el caos en nuestro lago de datos y comienza a reconocer el valor de la estandarizaci\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n

    Como resultado del arduo trabajo de los analistas de datos y las partes interesadas, ahora estamos enviando los primeros conjuntos de datos b\u00e1sicos<\/strong>. Est\u00e1n dejando el estado \u2018alfa\u2019 y est\u00e1n disponibles para las partes interesadas de la empresa \u2014 reemplazando las implementaciones heredadas. <\/p>\n\n\n\n

    Para ser claros, lo que hoy se conoce como \u2018conjuntos de datos b\u00e1sicos\u2019 era solo una vaga ambici\u00f3n cuando comenzamos este cap\u00edtulo. A finales de marzo de 2020, la ambici\u00f3n se hizo realidad: enviamos nuestro primer conjunto de datos central y creamos un plan para el pr\u00f3ximo trimestre. En ese plan, nuestro cap\u00edtulo es el conductor que busca el consenso y organiza la propiedad de conjuntos de datos b\u00e1sicos para las partes interesadas informadas. <\/p>\n\n\n\n

    Con el tiempo, descubrimos c\u00f3mo queremos abordar la brecha en la gobernanza de datos en Nubank. Adem\u00e1s de los conjuntos de datos b\u00e1sicos, tambi\u00e9n nos centramos en la clasificaci\u00f3n de datos y la minimizaci\u00f3n de datos personales. Creemos que nuestro nombre actual no refleja esos alcances. <\/p>\n\n\n\n

    Como muestra el siguiente gr\u00e1fico, Nubank llen\u00f3 el vac\u00edo con los esfuerzos de sus analistas de datos. El rol de Analista de Datos cubre la responsabilidad de los \u00e1mbitos descubiertos anteriormente (que son canales de datos de an\u00e1lisis e informes y gobierno de datos y modelado dimensional).<\/p>\n\n\n\n

    Ingresa el rol de Ingeniero Anal\u00edtico en Nubank <\/strong><\/p>\n\n\n\n

    A lo largo de 2019, el cap\u00edtulo de Analistas de Datos creci\u00f3 de 5 a 25 miembros. Ahora hay analistas de datos trabajando en varios equipos en todo Nubank, colaborando con analistas de negocios, ingenieros, cient\u00edficos de datos, ingenieros de aprendizaje autom\u00e1tico, etc. El cap\u00edtulo alcanz\u00f3 una escala y una cobertura<\/strong> lo suficientemente grandes como para que podamos abordar iniciativas de datos en toda la empresa. Pero con la escala, aument\u00f3 la necesidad de una mayor claridad de roles <\/strong>al interactuar con otras funciones. <\/p>\n\n\n\n

    Dado el nombre, es perfectamente normal que alguien asuma que se supone que los analistas de datos deben centrarse en… bueno, \u00a1analizar datos! Excepto que analizar datos no es una expectativa central de este rol. Como se describi\u00f3 anteriormente, el rol se centra mucho m\u00e1s en an\u00e1lisis m\u00e1s productivos <\/strong>a trav\u00e9s de la gobernanza de datos<\/strong> que es posible gracias a la ingenier\u00eda. Entonces decidimos buscar un nuevo nombre para describir mejor este rol. <\/p>\n\n\n\n

    Desde el principio, el puesto de analista de datos en Nubank tuvo una fuerte conexi\u00f3n con la ingenier\u00eda. Para utilizar un concepto de desarrollo de software, b\u00e1sicamente \u201cbifurcamos\u201d el marco de desarrollo profesional de ingenier\u00eda de Nubank, adaptando algunas de las expectativas y manteniendo la mayor\u00eda de ellas iguales. Se consider\u00f3 apropiado que el nombre del rol reflejara su enfoque de ingenier\u00eda. <\/p>\n\n\n\n

    Al observar c\u00f3mo la industria ha estado describiendo los roles de datos especializados \u00faltimamente, terminamos con dos contendientes principales: Ingeniero de Datos e Ingeniero Anal\u00edtico. Hay publicaciones recientes que describen roles muy similares en esp\u00edritu al rol descrito aqu\u00ed utilizando ingeniero de datos o ingeniero anal\u00edtico. <\/p>\n\n\n\n

    Un ejemplo interesante de una empresa que ha definido ambos roles es Spotify<\/strong>, donde los ingenieros de datos parecen centrarse m\u00e1s en desaf\u00edos de ingenier\u00eda de nivel inferior, mientras que los ingenieros de an\u00e1lisis est\u00e1n m\u00e1s cerca de los dominios comerciales en l\u00ednea con el rol descrito aqu\u00ed. <\/p>\n\n\n\n

    Una ventaja del t\u00e9rmino ingeniero de datos<\/strong> es que se utiliza y reconoce m\u00e1s ampliamente en la industria. Sin embargo, la definici\u00f3n de lo que hace un ingeniero de datos var\u00eda ampliamente en diferentes empresas. El t\u00e9rmino reciente de ingeniero anal\u00edtico, por otro lado, se ha utilizado de manera mucho menos ambigua. Optamos por optimizar para mayor claridad: <\/p>\n\n\n\n

    Los Analistas de Datos de Nubank ahora se denominan Ingenieros Anal\u00edticos. <\/p>\n\n\n\n

    El cap\u00edtulo coincide un\u00e1nimemente en que el nombre se adapta mejor al trabajo que realizamos. Al mismo tiempo, es un poco arriesgado cambiar nuestro nombre. Especialmente considerando la contrataci\u00f3n<\/strong>. Tuvimos la suerte de contratar un incre\u00edble equipo de Ingenieros Anal\u00edticos con nuestra oferta de trabajo para Analistas de Datos. <\/p>\n\n\n\n

    En otras palabras, \u00bfhabr\u00edamos encontrado a las mismas personas si hubi\u00e9semos usado el nombre de Ingeniero Anal\u00edtico en el pasado? Como siempre, examinaremos de cerca nuestro proceso de contrataci\u00f3n para asegurarnos de seguir atrayendo a las personas adecuadas con nuestro nuevo nombre. <\/p>\n\n\n\n

    Tambi\u00e9n tendremos que trabajar duro en la comunicaci\u00f3n<\/strong> interna y externa, asegur\u00e1ndonos de que todos en Nubank sepan lo que hace un Ingeniero Anal\u00edtico. Hasta ahora, no hemos invertido mucho en difundir la claridad de las funciones<\/strong> porque quer\u00edamos descubrir c\u00f3mo deber\u00eda ser nuestro alcance ideal. Hoy tenemos mucha m\u00e1s confianza en eso y estamos listos para comenzar a correr la voz.<\/p>\n\n\n\n

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