David·Data AnalystDavid plans the tracking, reads the results, and turns numbers into tasks your AI Team actually ships.
Analytics that change the product, not just the dashboard.
The product gets bigger, the bill gets bigger, the value does not. David runs inside Atoms with no per-event meter for the analyses most product teams actually need to make decisions.
Hex and Mixpanel land charts in messages a month later nobody can re-run. David's analyses live in Notebook blocks you can reproduce, audit, and challenge.
Desde tu primer prompt hasta un resultado entregado: así es como realmente funciona David.
David convierte "¿por qué bajaron los ingresos?" en una pregunta analítica clara, no en una solicitud de dashboard.
Ejecuta el análisis sobre la base de datos que Bob diseñó dentro de tu app Atoms, sin exportar CSV.
No es solo “la conversión cayó un 12%”: David rastrea la causa hasta el segmento, la página, el dispositivo y el día.
Titular de una frase + gráfico + el SQL detrás — para que el insight sea reproducible, no magia.
Los hallazgos fluyen al backlog de PM: tu hoja de ruta se basa en datos, no solo en intuición.
Transferir a EmmaNaming conventions, properties, and identity model designed before any code is written.
Events get wired into the codebase by Alex during the same task, not weeks later.
Reproducible Notebook block analyses you can re-run, audit, and share.
Hypothesis, primary metric, guardrails, and sample size sketched before the test goes live.
Acceptance tests that map directly to the user stories Emma wrote.
Insights written as decisions, not as charts only a data team can read.
Findings become tasks for Emma or Alex so analyses actually change the product.
Los flujos de trabajo hechos manualmente son lentos, manuales y dependen mucho de herramientas. Pasa el cursor sobre cualquier tarjeta para ver por qué importa cada mejora.
¿Vienes de Tableau? Aquí es donde David toma la delantera.
Tableau te da un gráfico; tú aún tienes que descubrir qué significa. David te da la respuesta —"los ingresos cayeron un 12% porque el flujo de registro en móvil se rompió el martes pasado"— con el gráfico como evidencia de respaldo.
ChatGPT puede analizar un CSV que pegues. David consulta el modelo de datos en vivo que Bob diseñó dentro de tu app de Atoms, así que el análisis siempre está actualizado y no pierdes tiempo exportando y pegando.
Los informes de Looker se quedan en un panel que nadie abre los lunes. David muestra directamente a Emma hallazgos de alta confianza, para que el equipo de PM priorice el próximo sprint según lo que dicen tus datos, no solo la intuición.
| Funcionalidad | Atoms Recomendado | Mixpanel |
|---|---|---|
| Resultado | Insight + causa | Panel |
| Integrado en los datos de tu producto | Consulta en vivo, sin exportaciones | Configuración del conector |
| Los hallazgos llegan al equipo de PM | Directo al backlog de Emma | Vive en un panel |
| Muestra el SQL detrás del hallazgo | Reproducible por cualquiera | Oculto en un libro de trabajo |
| Gráficos y visualizaciones | Generado automáticamente | Arrastrar y soltar |
David no trabaja solo. Así es como se concretan los traspasos cuando construyes con el equipo completo.
Los insights de David alimentan el próximo sprint de Emma. El equipo de PM prioriza según lo que dicen tus datos, no solo la intuición.
Ver cómo Emma funciona
David le dice a Adrian qué canales convierten de verdad. El presupuesto publicitario se desplaza más rápido hacia las audiencias ganadoras.
Ver cómo Adrian funciona
David señala a Bob desde el principio las carencias del modelo de datos. Nada de que la "deuda técnica de instrumentación" aparezca durante una revisión del consejo.
Ver cómo Bob funcionaConcrete analyses David runs that lead to product changes.
Find the step that loses the most users and the change that would fix it.
Design experiments, run them with Alex, and call the result with confidence intervals.
Compare retention across cohorts and surface what early signals predict long-term users.
See which features actually get used and which can be cut without users noticing.
Define and measure the activation moment, then move it earlier in the user journey.
Write the test plan and tracking spec before launch so you know what to look at on day one.
@David design tracking for the referral program Emma scoped. Define the event schema, properties, and identity model. Coordinate with Alex so the events ship the same day as the feature.
@David week-1 retention dropped from 38% to 31% after the onboarding redesign. Run the funnel analysis in a Notebook, find the step that broke, and write the recommended change as a task for Emma.
@David plan an A/B test for the new pricing page. Define the hypothesis, primary metric, guardrails, and sample size. After Alex ships both variants, call the result with a confidence interval.
@David review the last 90 days of feature usage. List the bottom 5 features by adoption and the cost of supporting them. Tell me which we can cut without users noticing.
Ningún agente trabaja solo. Toca a cualquier compañero para ver cómo se encarga de su parte de tu producto.
Stop drowning in dashboards no one acts on. Let David design tracking, run analyses, and turn data into product changes with your AI Team in Atoms.
