Explora los errores más comunes en los equipos de ingeniería de datos y cómo prevenirlos. Descubre las mejores prácticas para asegurar la calidad, la gobernanza, la escalabilidad y la seguridad de los datos de forma efectiva.
1. No descuides la calidad de los datos
Tener dashboards con datos incorrectos o incompletos lleva a malas decisiones y equipos frustrados.
Cómo evitarlo:
- Automatiza la validación: Implementa verificaciones automáticas para detectar anomalías.
- Asigna responsables: Designa un encargado para cada conjunto de datos.
2. No ignores la escalabilidad
Construir pipelines que funcionan en el momento pero colapsan con el crecimiento de los datos. El crecimiento exponencial de las necesidades de datos exige una planificación adecuada de la escalabilidad; de lo contrario, podrían ser necesarias costosas reestructuraciones en el futuro.
Cómo evitarlo:
- Usa soluciones en la nube: Aprovecha tecnologías con auto escalado.
- Pruebas de carga: Simula altos volúmenes de datos para detectar problemas.
3. No pases por alto la documentación
La salida de un miembro clave deja pipelines críticos sin soporte. La falta de documentación ocasiona ineficiencias y problemas imprevistos. Además, complica la integración de nuevos miembros y provoca la pérdida de conocimientos clave del equipo.
Cómo evitarlo:
- Documentación actualizada: Haz de la documentación una práctica constante.
- Herramientas automatizadas: Usa dbt y DataHub para generar documentación.
4. No subestimes la gobernanza de los datos
Una buena gobernanza de los datos asegura la protección de la información confidencial y que todos en la empresa trabajen con una versión única y verificada de la información.
Cómo evitarlo:
- Políticas de acceso claras: Restringe según roles y responsabilidades.
- Rastreo de datos: Usa herramientas para monitorear el movimiento de los datos.
5. No trabajes en aislamiento
La ingeniería de datos debe estar en sintonía con los objetivos del negocio. Si los equipos operan de manera aislada, las soluciones de datos pueden ser poco efectivas o no aprovecharse al máximo.
Cómo evitarlo:
- Sincronización entre equipos: Colabora con analistas y líderes de negocio.
- Datos como producto: Enfócate en el usuario final y recoge feedback.
6. No ignores el manejo de errores y monitoreo
Fallas en los pipelines pasan desapercibidas hasta que impactan en los reportes.
Cómo evitarlo:
- Monitoreo en tiempo real: Usa Monte Carlo o Decube.
- Alertas automáticas: Notifica a los equipos ante anomalías.
7. No compliques demás los pipelines de datos
Pipelines demasiado complejos son difíciles de mantener.
Cómo evitarlo:
- Enfoque modular: Divide los pipelines en componentes pequeños y reutilizables.
- Mantén los datos en bruto: Retrasa transformaciones innecesarias.
8. No descuides la seguridad y privacidad
Datos sensibles sin cifrado o con acceso descontrolado.
Cómo evitarlo:
- Control de acceso por roles (RBAC): Restringe el acceso según la función.
- Cifrado de datos: Protege la información almacenada y en tránsito.
9. No ignores las pruebas
Saltar pruebas acelera el desarrollo, pero arriesga la calidad. Las pruebas aseguran que los pipelines de datos sean robustos, exactos y capaces de escalar adecuadamente.
Cómo evitarlo:
- Desarrollo guiado por pruebas (TDD): Crea pruebas antes de desarrollar.
- CI/CD: Automatiza pruebas en los flujos de despliegue.
10. No considerar el costo en la nube
El uso ineficiente de recursos en la nube puede generar costos elevados.
Cómo evitarlo:
- Optimiza el almacenamiento y cómputo mediante particionamiento y escalabilidad eficiente.
- Monitorea consumos y costos en períodos de mayor utilización y ajusta los recursos según sea conveniente.
11. Estandarización
No contar con una estandarización en la forma de trabajo, dificulta la colaboración, el mantenimiento y escalabilidad de los procesos de datos..
Cómo evitarlo:
- Define un diccionario de datos
- Mantén un formato estandarizado en nomenclaturas de procesos, objetos, etc. (ej. nombres en singular, priorizar nombres de entidades sobre atributos, convenciones de nomenclatura, uso de caracteres especiales, entre otros)
- Uso de Catálogos y Códigos Estándar (ej, código de caracteres ISO, catálogo de abreviaciones y equivalencias)
12. No hacer un plan de recuperación ante desastres
La falta de un plan claro ante fallos compromete la integridad y disponibilidad de los datos.
Cómo evitarlo:
- Desarrolla y prueba regularmente un plan de recuperación ante desastres (DRP).
- No tener un enfoque de “Data Privacy by Design”
La privacidad debe ser considerada desde el inicio del proceso.
Cómo evitarlo:
- Implementa políticas de privacidad desde el diseño y asegúrate de cumplir con regulaciones como GDPR o CCPA.
Conclusión
Evitando estos errores comunes, los equipos de ingeniería de datos pueden construir sistemas sólidos, escalables y eficientes. Prioriza la calidad de los datos, la gobernanza, la seguridad y la colaboración para garantizar el éxito de tus estrategias basadas en datos.
