Roles y responsabilidades en equipos de datos con matriz RACI

La claridad en roles, responsabilidades y stack de datos marca la diferencia entre un proyecto que avanza y uno que se estanca. Aquí se ordenan los perfiles clave, la matriz RACI y las herramientas esenciales para que lideres, planifiques o te integres con confianza y foco en impacto real.

¿Qué roles clave integran un equipo de datos y cómo colaboran?

Para tener claridad, necesitas saber qué aporta cada perfil. Ningún rol trabaja solo; todos colaboran con reglas claras para evitar enredos.

• Analista de datos: trabaja con datos existentes, genera reportes y dashboards, responde preguntas del negocio.
• Data scientist: crea modelos predictivos, identifica patrones complejos, experimenta con nuevas fuentes de datos.
• Machine learning engineer: lleva los modelos a producción; funcionan en la vida real, no solo en el notebook.
• MLOps: hace que todo escale, se automatice, se monitoree y se mantenga en operación continua.
• Data steward: cuida calidad, definición y documentación; asegura significado de columnas, origen y uso de los datos.
• Product owner: define la visión, prioriza, alinea con negocio y enfoca esfuerzos; no requiere saber de todo de datos, pero sí del problema a resolver.

¿Cómo aplicar la matriz RACI para evitar enredos?

La matriz RACI alinea quién hace qué. Define cuatro responsabilidades para cada tarea y elimina ambigüedades.

• R: responsable: quien ejecuta el trabajo.
• A: aprobador: quien toma la decisión final.
• C: consultado: quien debe opinar antes de ejecutar.
• I: informado: a quien solo hay que mantener al tanto.

Ejemplo en un dashboard: el analista es responsable; el product owner aprueba; el data steward es consultado; alguien de ventas queda informado.

Acciones prácticas para aplicarlo hoy:

• Mapea rápido los roles en tu organización o proyecto.
• Asigna R, A, C e I a las decisiones y entregables clave.
• Si no tienes equipo real, imagina uno ideal para un análisis de clientes.
• Comparte tu tabla RACI como imagen o texto en los comentarios.

¿Qué stack de datos elegir según tu objetivo?

El stack de datos es el conjunto de tecnologías a utilizar. No hay receta única; la elección es técnica y estratégica.

• Data warehouse: almacena grandes volúmenes históricos bien estructurados.
• Notebooks (por ejemplo, Jupyter): explorar, limpiar y modelar; ideales para trabajo técnico y experimental.
• Herramientas de business intelligence (Power BI, Tableau): visualizar resultados y tomar decisiones desde el negocio.

Guías para decidir con foco:

• ¿Necesitas velocidad o profundidad.
• ¿Exploración o automatización.
• ¿Visualización o solo modelado.

¿Cuál es el reto práctico y el contexto de negocio?

A lo largo de las clases diez a veinte construirás entregables conectados que culminan en un dashboard o un reporte estratégico. Encontrarás instrucciones completas en la caja de recursos y podrás ir completándolo clase a clase.

• Tu misión: construir un diagnóstico completo con datos.
• Presentarlo de forma clara.
• Proponer acciones basadas en lo que encuentres.

Contexto: actúas como analista de negocio en una empresa de servicios digitales donde el churn (abandono de clientes) ha aumentado considerablemente en los últimos meses.

¿Qué sigue: SQL, Python o R?

Se abrirá el panorama de herramientas: cuándo usar SQL, cuándo Python, R y cómo se conectan con lo ya visto para elegir sin miedo.

¿Qué roles identificas y cómo quedó tu RACI? Comparte tu tabla y dudas en los comentarios para recibir retroalimentación.