Organizar equipos de ingeniería de datos separados para desarrollar y poseer pipelines y productos de datos, independientes de los dominios de negocio alineados al flujo que atienden, es un antipatrón que genera ineficiencias y resultados de negocio débiles. Esta estructura repite errores del pasado, como aislar las funciones de DevOps, testing o despliegue, creando silos de conocimiento, cuellos de botella y esfuerzos desperdiciados. Sin una colaboración estrecha, las personas ingenieras de datos suelen carecer del contexto de negocio y del dominio necesarios para diseñar productos de datos significativos, lo que limita tanto su adopción como su valor. En contraste, los equipos de plataformas de datos deberían centrarse en mantener la infraestructura compartida, mientras que los equipos de negocio multifuncionales construyen y poseen sus propios productos de datos, siguiendo los principios de data mesh. Colocamos esta práctica en Hold para desincentivar con firmeza los patrones organizativos en silos, especialmente ahora que la necesidad de datos ricos en contexto y listos para IA sigue creciendo.
