Este episodio del podcast de Datalatam presenta una conversación entre Frans y Diego sobre el clásico dilema empresarial de "construir versus comprar" en el contexto de productos de análisis de datos, incluyendo también la opción de co-desarrollar con expertos.
Frans y Diego comienzan introduciendo el tema, señalando que es una pregunta común para equipos de todos los tamaños involucrados en análisis que necesitan decidir si construir sus propios productos de datos, comprar soluciones listas para usar de proveedores o trabajar con expertos externos para co-desarrollar soluciones. Enfatizan que no existe una única respuesta "correcta" y que el mejor enfoque depende en gran medida del contexto específico.
Discuten la opción de "comprar", donde las empresas adquieren aplicaciones de análisis prediseñadas de proveedores. Si bien estas soluciones pueden resolver teóricamente el problema, a menudo conllevan altos costos de licencia. Además, integrar estas "cajas" predefinidas con los datos específicos de una organización puede requerir un esfuerzo significativo, a veces necesitando meses de transformación de datos. También existe el riesgo de dependencia del proveedor, donde el esfuerzo de integración dificulta el cambio a otra solución. Adicionalmente, los precios pueden cambiar, y las organizaciones pueden tener un control limitado sobre la evolución de la solución.
Extraer datos de estas soluciones también podría ser desafiante, y la readaptación de conjuntos de datos y la readaptación de los usuarios pueden ser necesarias con el tiempo a medida que las soluciones evolucionan. Frans y Diego advierten que los proveedores a menudo resaltan implementaciones exitosas con muchas empresas, pero esto no garantiza la relevancia para todas las empresas, especialmente considerando que muchas soluciones están diseñadas principalmente para clientes más grandes en el mercado estadounidense, siendo América Latina a menudo una consideración secundaria. Recomiendan comparar soluciones, realizar pruebas de concepto y evaluar cuidadosamente las estructuras de costos.
La conversación luego pasa a la opción de "construir" o desarrollar aplicaciones de análisis internamente. La ventaja aquí es una mejor comprensión del negocio y de los datos. Sin embargo, una posible desventaja es la falta de experiencia en el desarrollo de este tipo de soluciones específicas. Frans y Diego enfatizan la importancia de considerar el esfuerzo continuo requerido para el mantenimiento y la gobernanza de los productos de datos, no solo el desarrollo inicial. Utilizan un ejemplo de una empresa que elige construir una solución en lugar de adquirir un producto con una licencia anual, destacando que el costo del desarrollo interno, la infraestructura y el mantenimiento y las actualizaciones continuas no deben subestimarse.
La tercera opción discutida es la de "co-desarrollar" la aplicación con expertos que puedan compartir sus conocimientos. Este enfoque es beneficioso cuando el desarrollo interno tiene sentido, pero la organización carece de algunas de las habilidades necesarias. Los aspectos clave del co-desarrollo exitoso incluyen trabajar con un proveedor dispuesto a transferir conocimientos, garantizar una buena documentación del proceso de desarrollo y asociarse con expertos que tengan como objetivo ayudar a la organización a lograr la independencia, en lugar de crear "cajas negras".
Idealmente, estos socios deberían aportar metodologías, marcos de trabajo y mejores prácticas, al mismo tiempo que son adaptables al estilo de trabajo y la cultura del cliente. Diego agrega que su propio enfoque a menudo implica una cantidad significativa de "take" o tomar soluciones existentes (librerías ya conocidas y utilizadas), aprovechando las bibliotecas y algoritmos de código abierto existentes para construir soluciones.
Frans introduce el concepto de "make, take, or buy" (hacer, tomar o comprar), donde "take" se refiere a aprovechar los componentes de código abierto como base. Señala que incluso muchas soluciones con licencia se basan en tecnologías de código abierto (como por ejemplo Spark). Esto difumina las líneas entre construir y comprar, ya que las soluciones compradas a menudo requieren una personalización significativa. También discuten la desventaja de comprar soluciones donde solo se utiliza una pequeña fracción de la funcionalidad.
Los anfitriones también mencionan la importancia de la madurez organizacional al tomar estas decisiones. Las empresas más pequeñas con recursos limitados de TI y análisis podrían inclinarse por la mejor solución lista para usar posible, aceptando sus limitaciones. Sin embargo, las organizaciones que buscan crecer en análisis y toma de decisiones con base en datos deberían considerar la construcción o el ensamble de soluciones para desarrollar experiencia interna.
Finalmente, Frans introduce un marco de "sistemas de registro, sistemas de diferenciación y sistemas de innovación" para ayudar a categorizar la decisión de construir versus comprar. Los sistemas de registro (como ERP y CRM) generalmente se compran, mientras que los sistemas de diferenciación (centrados en la eficiencia y la experiencia del cliente) podrían implicar el ensamble de componentes. Finalmente, los sistemas de innovación, especialmente en ciencia e ingeniería de datos, a menudo requieren el aprovechamiento de soluciones de código abierto y potencialmente el co-desarrollo. Diego enfatiza el valor de asociarse con expertos que no solo co-crean soluciones, sino que también documentan exhaustivamente, capacitan al equipo del cliente y establecen un marco de gobernanza para la evolución continua.
Por favor no duden en escribirnos a hola@ixpantia.com para compartir sus perspectivas y experiencias sobre este tema.