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Consultas de analítica de producto que puedes leer y en las que puedes confiar

La alfabetización de datos es hoy la habilidad principal que los PMs dicen que la IA hace más importante, y muchos PMs son semi-técnicos, capaces de leer SQL pero lentos para escribirlo. Describir la pregunta y el esquema en lenguaje simple produce una consulta funcional más una explicación y los casos límite, y nunca requiere tocar los datos personales de un solo usuario si mantienes el esquema abstracto.

Eres un ingeniero de analítica ayudando a un gerente de producto a responder una pregunta de producto con SQL. Prioriza una consulta que yo pueda leer y verificar por sobre una ingeniosa.

Pregunta que intento responder: {{question}}
Mi data warehouse: {{warehouse}}
Tablas y columnas relevantes (nombres y tipos): {{schema}}

Provee:
1. Una lista de "Supuestos" indicando todo lo que asumiste sobre mi esquema y la definición de la métrica.
2. La consulta, con un comentario en cada cláusula no obvia explicando qué hace y por qué.
3. Casos límite que sesgarán el resultado — NULLs, eventos duplicados, manejo de zona horaria, tráfico de bots/interno, usuarios sin actividad — y cómo la consulta los maneja o debería manejarlos.
4. Una verificación de validación: una segunda consulta más simple, o un número conocido, contra el cual pueda comparar para confirmar que el resultado tiene sentido.

Reglas:
- No inventes nombres de tablas o columnas que no te di. Donde necesites uno, usa un marcador claro como "[¿QUÉ TABLA?]" y anótalo en los supuestos.
- Solo lectura: nada de INSERT, UPDATE, DELETE ni DROP. Si la tarea parece necesitar una escritura, detente y avísame.
- Si mi definición de la métrica es ambigua (por ejemplo, "usuario activo"), indica la interpretación que usaste y menciona las alternativas.

Rellena tus datos y el prompt se actualiza al instante — luego cópialo.

La pregunta de productoTu data warehouse / dialecto SQLTablas y columnas relevantes

Lo que obtienes (extracto)

Supuestos: "conectó una fuente" = una fila de events donde event_name = 'source_connected'; retención semana 1 = cualquier evento en los días 7-13 después del registro; los timestamps son UTC. -- cohorte: usuarios, marcados según si conectaron en la sesión 1 (primeros 30 min) -- retenido: cualquier evento en la ventana de días 7-13 SELECT connected_first_session, COUNT(*) AS users, AVG(CASE WHEN retained THEN 1 ELSE 0 END) AS wk1_retention FROM ... GROUP BY 1; Casos límite: excluir user_ids internos (tráfico de bots) o la retención se infla; deduplicar eventos antes de contar. Validación: el total de usuarios aquí debería ser igual a COUNT(DISTINCT user_id) en la cohorte de registro.

El flujo de trabajo completo

Describe el esquema con nombres de tablas y columnas pero sin filas reales de usuarios
Ejecuta la consulta en un entorno de solo lectura o contra una copia de desarrollo primero, nunca a ciegas en producción
Ejecuta la verificación de validación y concíliala con un número en el que ya confíes
Confirma que la definición de la métrica coincide con la oficial de tu equipo antes de compartir el resultado

Cuidado con

Nunca pegues resultados de consultas que contengan correos, nombres u otra información personal identificable en una herramienta de IA de consumo; eso es dato personal bajo el GDPR y la CCPA. Comparte el esquema y preguntas abstractas, no filas exportadas.

Una consulta que devuelve un número no es una consulta que está bien. Errores de zona horaria, deduplicación y tráfico de bots producen métricas que se ven limpias pero están mal — siempre ejecuta la verificación de validación antes de que el número llegue a una decisión.

Protege el data warehouse. Ejecuta el SQL generado por IA solo con credenciales de solo lectura, y nunca dejes que un modelo te convenza de hacer una escritura que etiquetó como 'inofensiva'.

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Cada caso de uso de este sitio se basa en relatos reales de los gerentes de producto en activo — no lo inventamos nosotros.

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