DataOps: cómo Netflix y Spotify gestionan datos a escala

TL;DR

DataOps = principios DevOps aplicados al ciclo de vida de los datos
Pilares: integración continua de datos, colaboración, automatización, monitorización end-to-end
Netflix usa Apache Iceberg + Maestro; Spotify creó Backstage para su catálogo de datos
Hoja de ruta realista: fundamentos (1-2 meses) → automatización → colaboración → excelencia
ROI: 80% menos tiempo en incidentes, 50% menos errores en producción

Si trabajas con datos, probablemente hayas vivido esta pesadilla: un pipeline que falla en producción a las 3 de la mañana, nadie sabe qué ha cambiado, el data scientist culpa al ingeniero de datos, el ingeniero culpa al equipo de infraestructura, y mientras tanto el dashboard del CEO muestra números de hace dos días.

DataOps existe para que esto deje de pasar.

Qué es DataOps (y qué no es)

DataOps es la aplicación de principios DevOps al ciclo de vida de los datos. Pero no es simplemente “DevOps para datos”. Es una metodología que reconoce las particularidades únicas de trabajar con datos:

Los datos no se compilan. No puedes “testear” un dataset de la misma forma que testeas código.
Los datos cambian sin que nadie toque el código. Un proveedor modifica su API, un usuario introduce datos en un formato inesperado, una fuente desaparece.
Los errores en datos son silenciosos. Un bug en código suele fallar ruidosamente. Un error en datos puede propagarse durante meses antes de que alguien lo note.

Esto último es algo que exploré en el 90% de tus datos son basura: el problema no es solo tener datos, sino saber que son correctos.

Los pilares de DataOps

1. Integración continua de datos

Igual que CI/CD automatiza el despliegue de código, DataOps automatiza el flujo de datos. Cada cambio en un pipeline debe pasar por:

Tests automáticos de calidad de datos
Validación de esquemas
Comprobaciones de consistencia
Alertas proactivas ante anomalías

No es opcional. Es la base sobre la que se construye todo lo demás.

2. Colaboración entre equipos

El modelo tradicional donde el data engineer “tira datos por encima del muro” al data scientist no funciona. DataOps requiere:

Repositorios compartidos donde todos ven el código de los pipelines
Documentación viva de los datos y sus transformaciones
Ownership claro: cada dataset tiene un responsable
Canales de comunicación directos entre productores y consumidores de datos

3. Automatización obsesiva

Si lo haces más de dos veces, automatízalo. Esto incluye:

Despliegue de cambios en pipelines
Backfills de datos históricos
Generación de documentación
Alertas y respuesta a incidentes
Tests de regresión

4. Monitorización end-to-end

No basta con saber que el pipeline “terminó”. Necesitas saber:

¿Llegaron los datos esperados?
¿En el formato correcto?
¿Con la frescura requerida?
¿Dentro de rangos razonables?
¿Sin duplicados ni pérdidas?

Cómo lo hacen los grandes

Netflix

Netflix procesa petabytes de datos diariamente para alimentar su sistema de recomendaciones. Su enfoque DataOps incluye:

Apache Iceberg: formato de tabla open-source que Netflix desarrolló originalmente (2017) y donó a Apache Foundation. Permite transacciones ACID en data lakes, resolviendo el problema de “¿qué versión de los datos estoy viendo?”
Maestro: su orquestador interno que gestiona miles de workflows de datos
Validación continua: tests automáticos que verifican la integridad de datos en cada paso del pipeline

Amazon

Amazon lleva DataOps al extremo con:

Ownership descentralizado: cada equipo es responsable de sus datos de principio a fin
Contratos de datos: acuerdos formales entre productores y consumidores sobre qué esperar de cada dataset
Rollback automático: si un cambio degrada la calidad de datos, se revierte sin intervención humana

Spotify

Spotify democratizó el acceso a datos internos con:

Backstage: portal de desarrollador open-source que incluye catálogo de datos
Data mesh: arquitectura donde los dominios de negocio son responsables de sus propios “productos de datos”

Implementando DataOps en tu equipo

No necesitas ser Netflix para beneficiarte de DataOps. Aquí tienes una hoja de ruta realista:

Fase 1: Fundamentos (1-2 meses)

Versiona tu código de pipelines en Git (si no lo haces ya, empieza hoy)
Implementa tests básicos de calidad de datos con Great Expectations o dbt tests
Establece alertas para fallos de pipeline

Fase 2: Automatización (2-4 meses)

CI/CD para tus pipelines: cada merge a main despliega automáticamente
Documentación automática de esquemas y linaje
Dashboard de estado de pipelines

Fase 3: Colaboración (4-6 meses)

Catálogo de datos accesible para toda la organización
Contratos de datos formalizados
Ownership explícito de cada dataset

Fase 4: Excelencia (ongoing)

Data observability avanzada (Monte Carlo, Bigeye, Datadog)
Mesh o fabric architecture si la escala lo justifica
Métricas de calidad de datos como KPIs del equipo

Herramientas del stack DataOps moderno

Orquestación: Airflow, Dagster, Prefect, dbt Cloud

Calidad de datos: Great Expectations, dbt tests, Soda

Observabilidad: Monte Carlo, Bigeye, Datadog Data Pipelines

Catálogo: DataHub, Amundsen, Atlan

Versionado: DVC, LakeFS, Delta Lake

Transformación: dbt, Spark, SQL

Si estás empezando en este mundo, mi guía de data engineering te da el contexto necesario.

El ROI de DataOps

¿Merece la pena la inversión? Los números dicen que sí:

Reducción del 80% en tiempo de resolución de incidentes de datos
50% menos de errores que llegan a producción
Ciclos de desarrollo de pipelines 3x más rápidos
Confianza del negocio en los datos (difícil de medir, fácil de notar)

El coste de no implementar DataOps es invisible hasta que explota. Y cuando explota, es caro.

¿Ya usas prácticas DataOps en tu equipo? ¿Qué herramientas te han funcionado mejor?