Los fundamentos sobreviven a las olas
Veinte años de olas de innovación y hype en analytics. Las ideas fundamentales duran más y viajan mejor que cualquier herramienta.
En los últimos veinte años la industria de analytics ha atravesado ola tras ola de innovación y hype, produciendo en el camino un torrente de nuevas necesidades, conceptos, empresas, herramientas, paradigmas y profesiones.
Vimos el paso a la nube, los sistemas distribuidos y los frameworks de big data, seguidos por la popularización de la ciencia de datos, el analytics engineering y la modern data stack. Y ahora, con el regreso de la IA generativa, interminables discusiones sobre RAG, bases vectoriales, LLM, capas semánticas y grafos de conocimiento.
En medio de todo eso, un mercado agitado donde cientos de empresas con propuestas parecidas compiten por espacio en cada capa del stack de analytics.
Caí en paracaídas
Yo mismo soy hijo de esta generación. Como tantos, caí en paracaídas en el área de analytics sin mucho bagaje, aprendiendo lo justo para resolver los problemas a medida que aparecían. Es normal al principio: aprendes lo que te piden y te capacitas en herramientas y plataformas.
Con tantos blancos móviles y tanta información difusa, es fácil perder de vista los fundamentos y andar en círculos aprendiendo a materializar tablas, generar gráficos u orquestar DAGs en cada nuevo framework.
Invertir la perspectiva
En algún momento hay que parar, dar un paso atrás e invertir la perspectiva: aprender los conceptos que sostienen las herramientas de hoy y entender las motivaciones detrás de las innovaciones.
Usar bien una herramienta es más que resolver problemas con ella. Importa entender sus límites y características, el contexto en que fue creada, las tecnologías que usa. Las ideas y conceptos fundamentales tienden a durar más, son más portables entre implementaciones y nos permiten idear soluciones sin depender de tecnologías específicas.
Ortodoxia y velocidad
Para quien trabaja con modelado de datos, leer a Joe Reis es casi obligatorio. No porque sea dueño de alguna verdad, sino porque, tal como están las cosas, mucho conocimiento básico parece haberse perdido en un callejón oscuro detrás de tantos anuncios coloridos de herramientas nuevas.
En The Tension of Orthodoxy and Speed toca un problema que veo todo el tiempo en las entregas de datos: la prisa por entregar “valor inmediato” lleva a modelos que no sostienen “valor continuo”, y el resultado es una montaña de backlog para validar y rehacer modelos que nadie planeó de antemano. Equilibrar ortodoxia y flexibilidad también importa, porque hoy no todo cabe en un modelo relacional o dimensional, y hacen falta otras herramientas donde esos modelos tienen límites.
Madurez antes que adopción
“The lesson here is timeless: adoption should be driven by alignment with organizational maturity.” Un cuento tan viejo como el tiempo, y siempre vigente.
Vivimos un período enrevesado, en el que el hype, la innovación esencial y la innovación especulativa se mezclan con gran intensidad, en muchas capas de tecnología y operación, en organizaciones de todos los tamaños. Aprender a navegar estos espacios abstractos de información digital es cada vez más necesario. Y nadie ha aparecido todavía con un mapa adecuado.
No hay que confundir el hype superficial con lo que es fundamental y transformador. Y no hay que confundir conveniencia con utilidad.