Service Blueprint + Data

Service Blueprint + Data

Agregamos datos a Service Blueprint para robustecer ésta herramienta. Los escenarios se vuelven más tangibles, los procesos más concretos y podemos traducirlos a acciones específicas.


Blueprinting | Data modeling

En Common Sense nos hemos dado cuenta de que los datos son un elemento muy importante en la elaboración de un Service Blueprint (SB). De hecho, cada paso de puede entenderse en función de los datos que involucra, es decir, puede verse como una caja negra, que usa ciertos datos como input, y genera otros datos como output.

Pensar un escenario como una serie de cajas negras hace más fácil construir un proceso congruente consigo mismo. Podemos detectar si hay huecos, o incoherencias, verificando que los datos que servirán de input de un paso, coincidan con los outputs de pasos anteriores.

Por ejemplo: si ubicamos un escenario de cuatro pasos, donde en el primer paso se generan los datos A y B, y en el segundo los datos C y D, pero en el tercer paso necesita como input el dato X, entonces algo va mal con nuestro mapeo del escenario: o nos hace falta un paso donde se produzca el dato X, o el tercer paso está de más.

Si un escenario del SB se muestra que los datos de cada paso se utilizan en los pasos siguientes de manera coherente, el flujo de los datos es ordenado y se producen datos valiosos, el escenario tendrá más probabilidades de funcionar correctamente al aplicarlo al mundo real.

Determinar los datos que se necesitan al inicio de un paso (inputs) y los datos que cada paso da como resultado (outputs) también extiende la utilidad del SB como herramienta de comunicación entre diversos equipos de una empresa. De esta manera los escenarios son más tangibles, para los developers porque pueden traducirlos con facilidad a la estructura de la base de datos.

A la vez las personas que no tienen conocimientos especializados de programación pueden saber qué hay en la bases de datos y cómo esos datos se relacionan o sirven a la empresa, generando bases de datos que son comprensibles sin importar el perfil de quienes van a usarlas.

Trabajar los datos de esta manera facilita convertirlos en tareas concretas y eso los vuelve más accionables para todos los equipos. Si un paso no usa los datos disponibles, o si no genera datos que se conviertan en inputs de otros pasos, podemos descartarlo como irrelevante.

Establecer de manera clara y precisa los datos presentes en cada paso del SB vuelve más concreto un escenario, al reducir a sus componentes básicos lo que a primera vista se presenta como complejo. Esa simplicidad nos ayuda a entender mejor cómo funciona un producto y ver con mayor claridad dónde presenta problemas y cómo mejorarlo.


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