Trata lo que dicen los stakeholders como una hipótesis y contrástala con el sistema. Saca volúmenes, tasas de excepción y tiempos de los datos reales antes de aceptar que un problema merece resolverse, porque la frecuencia percibida y la real suelen diferir en un orden de magnitud. Hacerlo pronto también dimensiona el beneficio, que es lo que convierte un requisito en un caso de negocio en vez de una opinión.
Por qué lo preguntan los entrevistadores
El rol de analista se ha acercado mucho al trabajo con datos, así que los entrevistadores quieren pruebas de que puedes comprobar afirmaciones por ti mismo en vez de fiarte de lo que te digan. Escuchan si consultas los sistemas de origen o te alías con alguien que puede hacerlo, si dimensionas el beneficio además de verificar el problema, y cómo manejas el caso incómodo en el que los datos contradicen a un stakeholder senior sin convertirlo en un enfrentamiento.
Cómo estructurar tu respuesta
- Trata lo que dicen los stakeholders como hipótesis que hay que probar.
- Saca volúmenes, tiempos y tasas de excepción del sistema de origen.
- Usa los números para dimensionar el beneficio, no solo para confirmar el problema.
- Presenta los datos que contradicen como una pregunta y no como una corrección.
Ejemplo de respuesta
Tomo lo que me cuentan como una hipótesis y luego voy a mirar. Alguien dirá que esto pasa todo el rato y nos está matando, y merece la pena averiguar si todo el rato significa a diario o dos veces por trimestre, porque la respuesta cambia lo que deberíamos construir. En un proyecto, el caso de negocio se apoyaba en un bucle de retrabajo manual que todo el mundo describía como constante. Cuando saqué los números era en torno al cuatro por ciento del volumen, pero esos casos tardaban once días cada uno y tocaban tres equipos, así que la historia real era la duración y no la frecuencia, y la solución que acotamos acabó siendo completamente distinta. Escribo mi propio SQL donde tengo acceso, y donde no, busco a alguien del equipo de datos y le invito a un café. Cuando los datos no coinciden con lo que dice un stakeholder senior, lo llevo como una pregunta en vez de como una corrección, porque quieres que la conversación siga.
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Mira cómo funcionaPreguntas de seguimiento que puedes esperar
- ¿Qué haces cuando la calidad del dato es demasiado mala para fiarte?
- ¿Cómo consigues acceso a sistemas sobre los que no tienes permisos?
- Cuéntame una vez en la que los datos demostraron que un stakeholder se equivocaba.
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