En este episodio del Podcast Premium, nos acompaña Raúl Cháves, un profesional que ha vivido de primera mano la evolución de un equipo de datos, pasando de ser el único trabajando con datos en su empresa a liderar un equipo de más de 20 personas.
Su historia es un testimonio de cómo la analítica, la ingeniería de datos y la gestión estratégica pueden transformar no solo una carrera profesional, sino también la forma en que una empresa aprovecha sus datos.
Raúl comenzó su camino en el mundo de los datos desde la analítica, pero con el tiempo su interés se fue desplazando hacia la ingeniería y arquitectura de datos.
Nos cuenta cómo en sus inicios trabajaba prácticamente solo, construyendo las primeras soluciones de datos en su empresa, y cómo poco a poco el negocio fue entendiendo la importancia de los datos y apostando por su crecimiento.
Ahora, con una infraestructura basada en AWS y un equipo multidisciplinar, Raúl nos explica el reto de escalar un equipo de datos y las claves para gestionar el end-to-end del dato, desde la captación y transformación hasta la analítica avanzada y la visualización.
Uno de los temas centrales del episodio es la arquitectura de datos y cómo evitar depender de una única tecnología.
Hablamos también de la calidad del dato, un aspecto crítico en cualquier empresa data-driven, y de cómo están implementando validaciones automáticas y test de calidad para garantizar la integridad de la información desde el origen.
Si bien el hype suele estar en Machine Learning y la IA Generativa, Raúl nos da una visión más aterrizada sobre la realidad de aplicar ML en una empresa tradicional.
Nos cuenta cómo la mayoría de las necesidades del negocio siguen estando en la analítica y la toma de decisiones basada en datos, y cómo herramientas como AutoML en la nube han cambiado la forma en que se desarrollan modelos.
Pero el mayor reto no es entrenar modelos, sino llevarlos a producción.
En este episodio exploramos cómo se están preparando para integrar modelos de Machine Learning dentro de su plataforma de datos, asegurando que sean escalables y mantenibles en el tiempo.
Una de las partes más interesantes del episodio es el proceso de crecimiento del equipo de datos.
Raúl nos cuenta cómo pasaron de un equipo unipersonal a más de 20 personas, estructurando distintos roles como Data Engineers, Data Analysts y BI Analysts, cada uno con responsabilidades claras dentro del ciclo de vida del dato.
También hablamos de la importancia del networking y la formación continua, y cómo el aprendizaje constante ha sido clave para mantenerse al día en un sector en constante evolución.
Si te interesa saber cómo se construye y escala un equipo de datos desde cero, qué tecnologías están marcando la diferencia y cuáles son los retos reales en la implementación de Machine Learning y Data Engineering en empresas, este episodio es para ti.
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