lección 8
Día 5 — La demo y el cierre
Preparas un dashboard con 4 KPIs, sobrevives a la demo con dirección, Víctor pide escalar, y cierras tu primera semana con una retrospectiva personal.
⏱ 45 min
### 9:30 AM — Último standup de la semana
Viernes. Último día de tu primera semana. Hay un ambiente ligeramente diferente en el equipo — es día de demo, y María lleva toda la mañana mandando emojis de nervios al canal de marketing. Tú tienes tu parte clara: la tabla gold está lista, los números validados, y solo falta preparar la visualización.
1Elena Torres 9:31 AM2Último standup de la semana.3tú, ¿está todo listo para la demo de las 12? María va a4presentar los datos de las campañas y quiero que estés por si5hay preguntas técnicas.67Tú 9:33 AM8Sí, la tabla gold está lista y validada. Preparé un dashboard9básico en Metabase con los KPIs que pidió María.10¿Quieres revisarlo antes de la demo?1112Elena Torres 9:35 AM13Mándame el link. Lo miro en 10 min.1415Raúl Vega 9:37 AM16yo nada que reportar, sigo con inventario 🙃17ah y buen trabajo con lo del DAG ayer! me quitaste un marrón1819Elena Torres 9:38 AM20OK equipo, demo a las 12:00. Asistimos todos. tú, siéntate21cerca de María por si necesita soporte en vivo.
Viernes de demo: todo el equipo presente, tú como soporte técnico
### 10:00 AM — Preparar el dashboard (4 KPIs)
Un buen dashboard ejecutivo no tiene 47 gráficos (como los dashboards abandonados de Metabase que encontraste el lunes). Tiene 4-6 tarjetas que responden LAS preguntas que importan. Para la demo de María necesitas:
- 01.Card 1 — Revenue total: Verano vs Primavera (bar chart comparativo)
- 02.Card 2 — Clientes nuevos captados: por campaña (tarjeta numérica grande)
- 03.Card 3 — Top 10 productos: por revenue en cada campaña (tabla)
- 04.Card 4 — Evolución diaria: revenue por día (line chart, ambas campañas superpuestas)
Cada tarjeta del dashboard se alimenta de una query SQL a la tabla gold. Esto es lo que escribes en Metabase (o en cualquier herramienta de BI):
1-- ═══════════════════════════════════════════2-- CARD 1: Revenue total por campaña (bar chart)3-- ═══════════════════════════════════════════4SELECT5 campana,6 SUM(revenue_bruto) AS revenue_bruto_total,7 SUM(revenue_neto) AS revenue_neto_total8FROM gold.campaign_performance9GROUP BY campana10ORDER BY revenue_neto_total DESC;1112-- ═══════════════════════════════════════════13-- CARD 2: Clientes nuevos (primera compra en campaña)14-- ═══════════════════════════════════════════15SELECT16 v.campana,17 COUNT(DISTINCT v.cliente_id) AS clientes_nuevos18FROM silver.campaign_ventas v19INNER JOIN (20 -- Primera compra de cada cliente21 SELECT cliente_id, MIN(fecha_compra) AS primera_compra22 FROM silver.campaign_ventas23 WHERE NOT es_anonimo24 GROUP BY cliente_id25) pc ON v.cliente_id = pc.cliente_id26 AND v.fecha_compra = pc.primera_compra27WHERE NOT v.es_anonimo28GROUP BY v.campana;2930-- ═══════════════════════════════════════════31-- CARD 3: Top 10 productos (tabla)32-- ═══════════════════════════════════════════33SELECT34 campana,35 ranking,36 producto_nombre,37 revenue_bruto,38 unidades_vendidas39FROM gold.campaign_top_products40WHERE ranking <= 1041ORDER BY campana, ranking;4243-- ═══════════════════════════════════════════44-- CARD 4: Evolución diaria (line chart)45-- ═══════════════════════════════════════════46SELECT47 campana,48 fecha,49 revenue_neto,50 revenue_neto_acumulado51FROM gold.campaign_performance52ORDER BY campana, fecha;
4 queries = 4 cards del dashboard. Simple, enfocado, accionable.
Consejo de senior: un dashboard es para TOMAR DECISIONES, no para impresionar. Si un directivo mira tu dashboard y no sabe qué hacer diferente después, el dashboard ha fallado. Cada tarjeta debe responder una pregunta de negocio: "¿Qué campaña funcionó mejor?", "¿Estamos captando clientes nuevos?", "¿Qué productos impulsar?".
### 12:00 PM — La demo: María presenta, tú respondes
La sala virtual de Meet se llena: María (presenta), Laura (directora de marketing, la jefa de María), Jorge, Elena, Víctor (Head of Data, aparece por primera vez en tu semana). Tú estás en silencio, escuchando, listo para cuando hagan preguntas técnicas.
María comparte pantalla con el dashboard y empieza a hablar. Lo hace bien — es buena presentando. Muestra el revenue, los clientes captados, los top productos. Laura asiente. Todo va fluido... hasta que Laura interrumpe:
1Laura (Directora de Marketing):2"Espera, María. Estos números de clientes nuevos, ¿cómo los3definimos? ¿Nuevos como que se registraron durante la campaña4o nuevos como que hicieron su primera compra?"56María: (mira a cámara buscándote)7"Eh... eso me lo puede explicar mejor el equipo de data.8¿tú?"910Tú:11"Claro. Son clientes cuya primera compra fue dentro del período12de la campaña. Es decir, se registraron en algún momento (antes13o durante) pero su primera transacción real fue durante la promo.14Eso mide la capacidad de la campaña de convertir registros en15compradores."1617Laura:18"Perfecto. ¿Y las devoluciones están descontadas?"1920Tú:21"No en este dashboard. El revenue es neto de descuentos pero22bruto de devoluciones, porque las devoluciones tardan hasta 1423días en registrarse y no tendríamos datos completos aún. Para24la presentación mensual incluiremos devoluciones cuando los25datos estén cerrados."2627Jorge: (asintiendo)28"Es lo correcto. Las devoluciones las incluiremos en el cierre29mensual cuando tengamos el dato completo."3031Laura:32"OK, me vale. Muy buen trabajo. Una pregunta más: ¿podemos33tener esto actualizado automáticamente cada lunes para las34próximas campañas?"3536Elena:37"Sí, tú va a automatizar la ingesta. La semana que viene38lo conectamos a Airflow para que se ejecute solo."
La demo: responde SOLO lo que preguntan, ten claras tus decisiones
Nota lo que hiciste bien: respondiste con precisión, explicaste el POR QUÉ de tu decisión (no incluir devoluciones porque los datos no están completos), y Jorge te respaldó. No te enrollaste, no diste un speech técnico de 5 minutos. Respondiste la pregunta y punto.
En una demo, si no sabes algo, DILO: "Ese dato no lo tengo ahora mismo, te lo confirmo después de la reunión." Es infinitamente mejor que inventar un número o dar una respuesta vaga. Los directivos respetan la honestidad mucho más que la improvisación. He visto ingenieros dar números incorrectos en demos "por no quedar mal" y luego tener que enviar una corrección que destroza la confianza del equipo.
### 14:00 PM — Víctor aparece: "¿Lo podemos escalar?"
Después de la demo, Víctor (Head of Data) te escribe un mensaje directo por primera vez en la semana. No lo esperabas:
1Víctor Molina 14:05 PM2Oye tú, muy bien en la demo. Laura quedó contenta.3Me gustaría que documentaras el proceso que seguiste como un4"playbook" para que cuando llegue la siguiente campaña,5cualquiera del equipo pueda ejecutarlo.6¿Puedes tenerlo para el lunes?7¿Lo podemos escalar al resto de equipos de negocio?8(Ops, Finance, etc.)910Tú 14:10 PM11Gracias Víctor! Sí, lo documento este viernes. Sobre escalarlo,12hablaría con Elena para entender qué necesitarían los otros equipos13porque seguro que cada uno tiene sus formatos y definiciones.1415Víctor Molina 14:12 PM16Perfecto. Hablad Elena y tú y me contáis el lunes. Good job 👍
Víctor piensa en escalar — tú piensas en hacerlo bien primero
Observa tu respuesta: no dijiste "¡claro, lo escalo ya!". Dijiste "hablaría con Elena primero". Esto es CORRECTO. Víctor piensa en visión (escalar a toda la empresa), pero tú y Elena pensáis en realidad (cada equipo tiene formatos diferentes, no es copiar y pegar). Consultar a tu tech lead antes de comprometerte con el Head es señal de madurez profesional.
### 15:00 PM — Retrospectiva personal
Es viernes por la tarde. La presión de la demo ha pasado, el equipo está en modo relajado, y tú tienes un momento para reflexionar sobre tu primera semana. Abres un documento personal y escribes:
### Mensaje del Sensei: has completado tu primera semana
Cierra el portátil. Respira. Acabas de sobrevivir tu primera semana como data engineer en una empresa real. No fue un tutorial de YouTube donde todo sale a la primera. Fue una semana con CSVs sucios, requisitos cambiantes, un incidente de producción, un code review de 4 comentarios, una stakeholder nerviosa y una demo a dirección.
Y lo más importante: lo que hiciste esta semana es EXACTAMENTE lo que hace un data engineer junior en los primeros meses. Ingestas, limpiezas, validaciones, comunicación. Nada de diseñar arquitecturas de petabytes ni optimizar clusters de Spark — eso vendrá. Pero los fundamentos que practicaste aquí (leer datos, limpiarlos, validarlos, comunicar resultados) son los mismos que usarás el resto de tu carrera. Solo cambiarán la escala y la herramienta.
Consejo final del Sensei: si pudiera volver atrás y hablar con mi yo de primer mes como data engineer, le diría esto: "No intentes impresionar con complejidad. Impresiona con FIABILIDAD. Un pipeline simple que funciona cada día sin fallar vale más que un pipeline sofisticado que nadie entiende y se rompe cada semana. Pon logs desde el día 1. Documenta mientras escribes, no después. Y pregunta SIEMPRE — la pregunta tonta es la que no haces y te cuesta 3 días de retrabajo."
### ¿Qué viene la semana que viene?
- Automatizar el pipeline con Airflow (ya no lo ejecutas tú a mano)
- Conectar la tabla gold a Metabase de forma permanente
- Implementar el fix definitivo del DAG de pedidos (Secrets Manager)
- La campaña de otoño está a punto de empezar — otro CSV de María
- Elena te va a pedir que hagas pair programming con Raúl para unificar su pipeline de inventario con el tuyo
Has completado "Tu primera semana en FreshMart". El caso de uso 2 te llevará a TaskFlow, un SaaS donde los datos vienen como eventos y la escala es un orden de magnitud mayor. Pero antes de llegar ahí, asegúrate de que dominas lo que practicaste aquí: exploración con Pandas, limpieza metódica, validaciones de calidad, SQL analítico y comunicación con stakeholders. Esos son los cimientos sobre los que se construye todo lo demás.
## ejercicios
Escribir las 4 queries del dashboard
Escribe las 4 queries SQL que alimentarían las tarjetas del dashboard de Metabase: (1) Revenue total por campaña, (2) Clientes únicos totales por campaña, (3) Top 5 productos por revenue de la campaña verano, (4) Revenue diario de ambas campañas para un gráfico de líneas. Usa las tablas gold.campaign_performance y gold.campaign_top_products.
Preparar respuestas para la demo
Laura (directora de marketing) va a hacer preguntas técnicas en la demo. Prepara respuestas cortas y claras (1-3 frases) para cada una: (1) "¿Qué es un cliente nuevo?", (2) "¿Las devoluciones están incluidas?", (3) "¿Por qué el ticket medio de verano es más alto?", (4) "¿Cuánto tardaría en tener datos actualizados cada día?". Escríbelas como si hablaras en la reunión.
Escribir tu retrospectiva personal de la semana
Escribe una retrospectiva personal con 3 secciones: (1) "Qué fue bien" — al menos 4 puntos concretos, (2) "Qué mejoraría" — al menos 3 puntos honestos con acción concreta, (3) "Aprendizajes clave" — las 5 lecciones más importantes de la semana. Piensa en situaciones REALES de los 5 días.
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