Cimientos sólidos para crecer
Lo que no se define bien al inicio se multiplica después
Una implementación rápida funciona solo si la base es estable. Los cimientos no se ven en la demo inicial cuando todo parece funcionar perfecto, pero sí se ven claramente cuando querés agregar automatizaciones nuevas, integrar sistemas externos o crecer en usuarios y volumen de datos. Un cimiento débil amplifica la complejidad con cada cambio porque todo está mal conectado. Uno sólido la contiene porque las piezas están bien definidas desde el inicio.
Modelos de datos inflados con objetos duplicados o mal relacionados, y automatizaciones improvisadas que hacen todo en un solo lugar funcionan al principio cuando el volumen es bajo y los casos son simples. Pero se vuelven un obstáculo técnico al intentar escalar porque cada nuevo requerimiento choca con decisiones apresuradas del inicio. Lo que parecía funcionar en la demo colapsa cuando hay datos reales, usuarios múltiples y casos de borde que nadie anticipó.
Qué son los cimientos sólidos
Un modelo de datos sin duplicaciones innecesarias donde cada objeto tiene una razón clara de existir, relaciones entre objetos justificadas y documentadas para que futuros cambios entiendan por qué están conectados así, automatizaciones pequeñas y aisladas que hacen una sola cosa bien en lugar de megaflows que hacen todo, permisos alineados a roles reales del negocio no a estructuras organizacionales que cambian cada año, y validaciones simples y específicas que comunican claramente qué falta en lugar de mensajes crípticos.
Un buen cimiento no acelera necesariamente la primera demo ni permite mostrar más funcionalidades en la semana uno. Acelera todo lo que viene después porque cada mejora futura se construye sobre bases ordenadas. El tiempo invertido en pensar bien el modelo de datos al inicio se recupera con creces cuando agregás la primera automatización compleja o la primera integración externa.
Dedicar tiempo a los fundamentos extiende ligeramente la primera entrega, pero reduce de forma drástica el retrabajo.
Ejemplo real
Un cliente tenía 60 campos personalizados en el objeto Oportunidad para registrar todos los datos posibles de envíos y logística. Cada campo había sido agregado “porque alguien lo pidió” sin pensar en el conjunto. Tras mapear el proceso real y entender qué decisiones se tomaban con esos datos, quedaron 14 campos esenciales que realmente se usaban para tomar decisiones operativas.
El resultado fue dashboards más precisos porque mostraban solo lo relevante, menos errores de carga porque los vendedores no tenían que completar 46 campos que nunca entendieron para qué servían, y automatizaciones más estables porque dependían de pocos campos bien definidos en lugar de 60 que cambiaban constantemente. El proceso comercial no cambió en absoluto. La base de datos sí, y eso hizo que todo lo demás funcionara mejor.
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Cómo lo hacemos en Astrolemon
En la fase inicial de cualquier implementación definimos qué objetos van a crecer en volumen o complejidad para diseñarlos correctamente desde el inicio, qué automatizaciones requieren separación en flows independientes para poder modificarse sin romper otras, qué campos son realmente esenciales versus cuáles alguien pidió pero nadie va a usar, y qué decisiones técnicas de arquitectura deben registrarse para que futuros equipos entiendan el por qué. Eso permite que cuando llegue la fase 2 de evolutivos, se construya sobre bases sólidas sin necesidad de rearmar la fase 1.
El costo de hacer esto bien al inicio es marginal: tal vez una semana más de diseño. El costo de no hacerlo es exponencial: semanas de retrabajo cada vez que querés agregar funcionalidad porque el modelo no lo soporta. Preferimos invertir tiempo en cimientos que en reparaciones continuas.
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