Ingeniería de datos
Los datos son conducta.Construyamos la señal.
Casi tres años trabajando con datos: modelado en PostgreSQL, SQL analítico e integración de IA. Terminando Ciencia de Datos e IA y Psicología — entiendo los sistemas y a las personas detrás de cada fila.
Enfoque
La psicología y los datos comparten un problema: medir cosas que no se ven directamente. Tres ideas de la psicometría que aplico a cada pipeline.
01Validez
¿Mide lo que dice medir?
«Usuarios activos» puede ser quien abrió la app o quien hizo algo en ella. Antes de construir una métrica escribo qué conducta tiene que capturar y la contrasto con casos reales.
02Confiabilidad
Misma entrada, mismo resultado
Un pipeline que corre dos veces tiene que dar el mismo número. Cargas idempotentes, tests y fuentes versionadas: si un valor cambia, que sea porque cambió lo que mide.
03Goodhart
Cuando la métrica se vuelve objetivo
Un número que se persigue deja de medir lo que medía. Por eso cada indicador principal va con otro que lo controla: ventas junto a devoluciones, velocidad junto a errores.
Proyectos
Todos los proyectosÚltimas notas
Todas las notasPrimeras notas en camino: ingeniería de datos, IA y el lado humano de los datos.
¿Tienes datos que necesitan tener sentido?
Pipelines, analítica o una segunda mirada sobre tu plataforma de datos. Hablemos.
Iniciar una conversación