Ingeniería y producto

Lo que estamos aprendiendo mientras construimos el stack de datos que nos habría gustado tener.

Decisiones de ingeniería. Mediciones. Pruebas de seguridad. Cosas que se rompieron. Cosas en las que nos equivocamos. Y el razonamiento detrás del producto.

Temas destacados

  1. 01

    Construir analítica sin construir un departamento de datos

    Por qué recoger datos es fácil y hacerlos útiles no lo es.

  2. 02

    Preguntar a los datos en lenguaje natural

    Cómo puede funcionar la analítica en lenguaje natural sin dar a una IA acceso sin restricciones a tu warehouse.

  3. 03

    La infraestructura detrás de la analítica para clientes

    Los problemas de ingesta, almacenamiento, aislamiento y consulta que se esconden bajo «solo hay que dar un panel a los clientes».

  4. 04

    Lo que dicen las mediciones

    Experimentos de rendimiento, benchmarks y los límites que rodean a las cifras.

  5. 05

    Seguridad que puedes comprobar

    Hallazgos del red team, aislamiento entre tenants y los controles que tenemos de verdad.

Sin caja negra. Sin historia perfecta.

Publicamos las decisiones, las mediciones y los errores porque el producto debería entenderse antes de merecer confianza.