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Gestión de Proyectos de Data Pipelines
Los data pipelines requieren coordinación cuidadosa entre ingenieros de datos, analistas y stakeholders. GitScrum ayuda a los equipos a gestionar proyectos de infraestructura de datos con flujos de trabajo claros.
Desarrollo de Pipelines
Estructura de Tareas de Pipeline
DESGLOSE DE TAREAS DE DATA PIPELINE:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ │
│ EPIC DE PIPELINE: │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐│
│ │ DATA-100: Pipeline de Analytics de Clientes ││
│ │ ││
│ │ Objetivo: Métricas diarias de clientes para analytics ││
│ │ ││
│ │ Fuente: BD de Producción (customers, orders) ││
│ │ Destino: Analytics warehouse ││
│ │ Schedule: Diario a las 2 AM ││
│ │ ││
│ │ Tareas: ││
│ │ ├── DATA-101: Extraer datos de clientes ││
│ │ ├── DATA-102: Extraer datos de órdenes ││
│ │ ├── DATA-103: Transformar métricas de clientes ││
│ │ ├── DATA-104: Cargar a warehouse ││
│ │ ├── DATA-105: Checks de calidad de datos ││
│ │ ├── DATA-106: Alertas y monitoreo ││
│ │ └── DATA-107: Documentación ││
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘│
│ │
│ TAREA DE ETAPA INDIVIDUAL: │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐│
│ │ DATA-103: Transformar métricas de clientes ││
│ │ ││
│ │ Input: Datos crudos de clientes + órdenes ││
│ │ ││
│ │ Métricas de output: ││
│ │ • total_orders por cliente ││
│ │ • total_revenue por cliente ││
│ │ • avg_order_value ││
│ │ • first_order_date ││
│ │ • last_order_date ││
│ │ • days_since_last_order ││
│ │ ││
│ │ Reglas de negocio: ││
│ │ • Solo contar órdenes completadas ││
│ │ • Excluir cuentas de test ││
│ │ • Manejar reembolsos correctamente ││
│ │ ││
│ │ Testing: ││
│ │ ☐ Tests unitarios para cada cálculo ││
│ │ ☐ Edge case: sin órdenes ││
│ │ ☐ Edge case: todo reembolsado ││
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘│
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
Contratos de Datos
DEFINICIÓN DE CONTRATO DE DATOS:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ │
│ POR QUÉ CONTRATOS DE DATOS: │
│ │
│ • Definir esquema esperado │
│ • Detectar breaking changes temprano │
│ • Habilitar desarrollo paralelo │
│ • Documentar flujo de datos │
│ │
│ ─────────────────────────────────────────────────────────── │
│ │
│ TAREA DE CONTRATO: │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐│
│ │ DATA-110: Definir contrato customer_metrics ││
│ │ ││
│ │ Esquema: ││
│ │ ┌─────────────────────────────────────────────────────┐││
│ │ │ customer_metrics │││
│ │ ├─────────────────────────────────────────────────────┤││
│ │ │ customer_id: STRING (requerido) │││
│ │ │ total_orders: INTEGER (>= 0) │││
│ │ │ total_revenue: DECIMAL(10,2) │││
│ │ │ avg_order_value: DECIMAL(10,2) │││
│ │ │ first_order_date: DATE (nullable) │││
│ │ │ last_order_date: DATE (nullable) │││
│ │ │ days_since_last_order: INTEGER (nullable) │││
│ │ │ computed_at: TIMESTAMP (requerido) │││
│ │ └─────────────────────────────────────────────────────┘││
│ │ ││
│ │ Constraints: ││
│ │ • No nulls en customer_id ││
│ │ • total_orders >= 0 ││
│ │ • first_order_date <= last_order_date ││
│ │ ││
│ │ Consumidores: ││
│ │ • Dashboard de BI ││
│ │ • Modelo ML de churn ││
│ │ • Automatización de marketing ││
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘│
│ │
│ BREAKING CHANGES: │
│ • Remover columnas │
│ • Cambiar tipos │
│ • Cambiar semántica │
│ → Requieren coordinación con consumidores │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
Calidad de Datos
Checks de Calidad
CHECKS DE CALIDAD DE DATOS:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ │
│ NIVELES DE VALIDACIÓN: │
│ │
│ NIVEL 1 - ESQUEMA: │
│ ├── Tipos de datos correctos │
│ ├── Columnas requeridas presentes │
│ ├── Constraints cumplidos │
│ └── Auto-fail si falla │
│ │
│ NIVEL 2 - VOLUMEN: │
│ ├── Conteo de filas dentro de rango esperado │
│ ├── Sin caídas significativas vs día anterior │
│ ├── Alertar si anomalía detectada │
│ └── Investigar antes de continuar │
│ │
│ NIVEL 3 - VALORES: │
│ ├── Rangos de valores razonables │
│ ├── Distribuciones estables │
│ ├── Sin outliers extremos │
│ └── Alertar para revisión │
│ │
│ NIVEL 4 - NEGOCIO: │
│ ├── Totales cuadran con fuente │
│ ├── Métricas tienen sentido │
│ ├── Reglas de negocio cumplidas │
│ └── Validación manual periódica │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
Flujo de Trabajo de Pipeline
Tablero Kanban
TABLERO DE DATA PIPELINES:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ │
│ BACKLOG │ DISEÑO │ DESARROLLO │ TESTING │ PRODUCCIÓN │
│ │ │ │ │ │
│ [D-110] │ [D-105]│ [D-103] │ [D-101] │ [D-100] │
│ [D-111] │ │ [D-104] │ [D-102] │ │
│ [D-112] │ │ │ │ │
│ │ │ │ │ │
│ ─────────────────────────────────────────────────────────── │
│ │
│ MÉTRICAS: │
│ • Tiempo promedio en desarrollo: 3 días │
│ • Tiempo promedio en testing: 2 días │
│ • Pipelines en producción: 12 │
│ • Pipelines con issues de calidad: 2 │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
Mantenimiento
Planificación de Mantenimiento
BALANCE DESARROLLO VS MANTENIMIENTO:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ │
│ DISTRIBUCIÓN DE CAPACIDAD: │
│ │
│ Nuevos pipelines: 50% ████████████████████░░░░░░░░░░ │
│ Mejoras existentes: 25% ██████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ │
│ Mantenimiento: 15% ██████░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ │
│ On-call/issues: 10% ████░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ │
│ │
│ TIPOS DE MANTENIMIENTO: │
│ ├── Actualización de dependencias │
│ ├── Optimización de performance │
│ ├── Mejoras de monitoreo │
│ ├── Documentación │
│ └── Refactoring de código │
│ │
│ PLANIFICACIÓN EN SPRINT: │
│ • Incluir 15% mantenimiento en cada sprint │
│ • Rotar responsabilidad de on-call │
│ • Revisar salud de pipelines semanalmente │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘