Resumen

Esta plataforma centraliza la documentación técnica de ingeniería de software estadístico para habilitar diseño, operación y mejora continua de productos de datos en una sola fuente navegable.

Incluye lineamientos de arquitectura, ciclos de vida de modelos, pruebas, monitoreo, rollback, control de secretos y prácticas de cultura de datos.

Objetivos

Unificar arquitectura, DataOps, MLOps, seguridad, calidad y operación para acelerar la entrega de valor con trazabilidad técnica y criterios de gobernanza.

Proporcionar una base documental escalable, con navegación jerárquica, búsqueda de contenido y lectura optimizada para perfiles técnicos.

Data Product Canvas

• Problema: Fragmentación del conocimiento técnico y operativo.

• Usuarios: Equipos de datos, ingeniería, compliance y liderazgo técnico.

• Valor: Estandarización, reutilización y menor riesgo operacional.

• Datos clave: Modelos, pipelines, métricas, calidad y costos.

• Métricas de éxito: Tiempo de onboarding, incidentes, lead time y cobertura de documentación.

• Riesgos: Obsolescencia documental, falta de ownership y desalineación entre equipos.

Autor y Contacto

• Nombre: Esneider Rios
• Profesión: Estadístico
• Afiliación: Universidad Nacional de Colombia - Sede Medellín
• Correo: eariosb@unal.edu.co
• WhatsApp: +57 3044575399