Prácticas de DataOps

1) Qué es DataOps y por qué iGaming

DataOps es un conjunto de prácticas de ingeniería, productos y operaciones que hacen que el flujo de datos sea predecible, rápido y seguro: desde fuentes y contratos hasta escaparates, BI y ML.
En iGaming, las apuestas son altas: regulación (KYC/AML/RG), dinero en tiempo real, experimentos de marketing, lanzamientos frecuentes de proveedores de juegos y PSP.

• Reducción del ciclo «idea → datos → métrica/modelo».
• Calidad estable y reproducibilidad.
• Cambios controlados (rollout/rollback).
• Transparencia: quién es el responsable de qué, dónde se «rompe».

2) Flujo de valor (Value Stream)

1. Fuente/Contrato → 2) Ingeniería → 3) Bronce/Plata/Oro → 4) Feature Store/BI → 5) Consumidores (producto, análisis, ML) → 6) Comentarios.

En cada etapa, artefactos, pruebas, métricas, propietarios y SLO.

3) Desarrollo de datos orientado a contratos

Contratos de datos: esquema, tipos, obligatoriedad, valores permitidos, SLA frescura/entrega, reglas de DQ, privacidad ('pii', 'tokenized').
Compatibilidad (SEMVER): MENOR - adiciones, MAYOR - incompatibilidad, PARCHE - correcciones.
CI-gates: bloquear PR si se rompe el contrato/no hay pruebas/retén.
Acuerdos de datos con proveedores/PSP/KYC: formatos, firma, retraídas, deduplicación.

4) Pruebas de datos (antes/durante/después)

Antes (diseño): pruebas de contratos, conjuntos de ejemplos, generadores de datos.

• Pruebas schema (tipo/nullable/enum/compatibilidad),
• Pruebas DQ (validez, singularidad, plenitud, frescura),
• Reglas de privacidad (Zero-PII en los logotipos/vitrinas),
• Comprobaciones de idempotencia y dedoup.
• Después (aceptación): pruebas de regresión de vitrinas/fich, comparación v1/v2 (bandas de tolerance), calibración de métricas.

5) La orquestación y el entorno

Orquestador (Airflow/ecv.) como fuente de la verdad sobre las corridas: adicciones, retraídas, SLA, alertas.
Ambientes: dev → stage → prod con promoción de artefactos (tablas, modelos, fich setów).
Aislamiento por marcas/regiones/tenantes: esquemas/catálogos/claves de cifrado individuales.
Marcas de lanzamiento y configuración como datos de conmutación sin relogo.

6) Lanzamientos y estrategias de implementación

Blue-Green/Canary para escaparates y modelos: conjunto paralelo v2, comparación, tráfico parcial.
Dual-write/dual-read en la migración de esquemas.
Conmutación diferida (flags de función) a baja carga y con reversibilidad.
Backfill-playbooks: historial de dosificación, sumas de comprobación, etiquetas 'recomputed'.

7) Observabilidad y alertas (Observación de datos)

Frescura/plenitud/volúmenes/anomalías por nodos de linja.
Calidad: pass-rate DQ, rutas «rojas» para KPI.
Esquemas/Contratos: eventos de incompatibilidad,% de comprobaciones realizadas con éxito.
Rendimiento: latencia de las líneas de pago, costo (compute/storage).
Interpretabilidad: conexiones «istochnik→vitrina/model», rápido «path to dashboard/KPI».

8) Gestión de incidentes

Niveles de seis (P1-P3), RACI, canales de comunicación.
Runbooks: causas frecuentes (fuente no abandonada, schema drift, key leak, frod sound).
Auto-mitigación: retraídas, cambio a canal de repuesto, «congelación» escaparates.
Post-mortem: raíz del problema, acciones, tareas de prevención en el backlog.

9) Seguridad, privacidad y accesos en DataOps

mTLS/TLS 1. 3, firma de paquetes, hashes de lotes.
Tokenización/enmascaramiento en escaparates y logs; desintoxicación sólo en la «zona limpia».
RBAC/ABAC/JIT con auditoría; break-glass para incidentes.
Retention/Legal Hold están alineados con pipelines (TTL, lifecycle).
Zero-PII en los logs es la métrica de la partición.

10) BI/ML como consumidores completos de DataOps

BI: certificación de escaparates «dorados», prohibición de 'SELECT', versionamiento de definiciones de KPI.
ML: Feature Store con versiones, modelos de registro, champion-challenger, fairness/privacy-gates, pruebas counterfactual.

11) Métricas de éxito (SLO/SLI)

• Freshness SLO (por ejemplo, payments_gold ≤ 15 min, p95).
• Job Success Rate ≥ 99. 5%, Mean Time to Detect (MTTD) / Recover (MTTR).
• Lead Time for Change (ideya→prod), Deployment Frequency (lanzamientos/ned).

• DQ Pass-Rate ≥ el umbral de destino (por rutas críticas).
• Schema Compatibility Pass в CI.
• Delta v1/v2 en tolerancias.

• Zero-PII in logs ≥ 99. 99%.
• Detokenization SLO y auditoría 100%.
• Eliminación en tiempo real de Retention ≥ el umbral de destino.

• Tiempo de publicación del informe/escaparate.
• Reducción de incidentes de datos, impacto en KPI (GGR, retención) dentro del control.

12) Plantillas (listas para usar)

12. 1 Contrato de datos (fragmento)

yaml name: game_rounds_ingest owner: games-domain schema_version: 1. 6. 0 fields:
- name: round_id type: string required: true
- name: bet_amount type: decimal(18,2)
required: true dq_rules:
- rule: bet_amount >= 0
- rule: not_null(round_id)
privacy:
pii: false tokenized: true sla:
freshness: PT15M completeness: ">=99. 9%"
retention: P12M

12. 2 Check-list PR para escaparate/fich

• Contrato/esquema actualizado, semver correcto
• Las pruebas de DQ/circuitos/regresión son verdes
• Notas de release + impacto por linaje
• El plan backfill/rollback está listo
• alertas de umbral y dashboards personalizados
• Políticas de privacidad/acceso respetadas

12. 3 Notas de lanzamiento (esbozo)

Que: 'rg _ signals v1. 3. 0 '- agregada' loss _ streak _ 7d '

Tipo: MINOR, el circuito es compatible

Impacto: BI 'rg _ dashboard', ML 'rg _ model @ 2. x`

Validación: dual-run 14 días, delta ≤ 0. 3% sobre los KPI principales

Rollback: flag 'rg _ signals. use_v1=true`

Propietario/fecha/ticket

12. 4 Runbook (incidente de «retraso en los pagos»)

1. Comprobar el SLA de la fuente PSP, estado del conector.
2. Retroceder/cambiar a un repuesto endpoint.
3. Degradación temporal: publicamos los agregados sin detalle.
4. Comunicación en # data-status, ticket en Incident Mgmt.
5. Post mortem, RCA, prevención (cuotas/caché/control de circuitos).

13) Roles y Responsabilidades (RACI)

CDO/Consejo de Gobierno de Datos - Políticas, Normas (A/R).
Domain Owners/Data Stewards - contratos, calidad, escaparates (R).
Data Platform/Eng es un orquestador, repositorio, CI/CD, observabilidad (R).
Analytics/BI Lead - Certificación de escaparates, KPI-definition (R).
ML Lead - feature store, registro, monitoreo de modelos (R).
Security/DPO - Privacidad, tokenización, accesos, retén (A/R).
SRE/SecOps - Incidentes, DR/BCP, SIEM/SOAR (R).

14) Hoja de ruta para la aplicación

0-30 días (MVP)

1. Identificar rutas críticas (pagos, game_rounds, KYC, RG).
2. Introducir contratos y CI-gates (esquemas, DQ, privacidad).
3. Incluir la observabilidad: frescura/plenitud/anomalías + alertas.
4. Vitrinas de Oro: fijar KPI y prohibir 'SELECT'.
5. Runbooks y el canal # data-status, la plantilla de Notas de Release.

30-90 días

1. Dual-run y lanzamientos canarios de escaparates/modelos; backfill-playbooks.
2. Feature Store/Model Registry con versionamiento.
3. Directivas de acceso (RBAC/ABAC/JIT) y Zero-PII en los logs.
4. Dashboards SLO/costo, automatización de Retenshn/TTL.
5. Capacitación de equipos de DataOps (onboarding, talleres).

3-6 meses

1. Ciclo completo champion-challenger modelos, fairness/privacy-gates.
2. Aislamiento geo/tenante, claves y datos por jurisdicciones.
3. Notas automáticas Release desde linja y diff.
4. Post-mortem regulares y DataOps-rugido trimestral.
5. Auditoría externa de procesos (donde la licencia lo requiere).

15) Anti-patrones

«Los datos luego serán corregidos»: lanzamientos sin pruebas/contratos.
Paipelines opacos: no hay linja ni propietarios.
Descargas manuales «omitiendo» los procesos DataOps.
Registros con PII, volcado de bases prod en sandbox.
Sin rollback/plan de backfill.
KPI sin versiones y definiciones fijas.

16) Secciones relacionadas

Gestión de Datos, Origen y Ruta de Datos, Auditoría y Versionabilidad, Control de Acceso, Seguridad y Cifrado, Tokenización de Datos, Supervisión de Modelos, Políticas de Retención, Ética de Datos.

DataOps convierte scripts dispares y el «heroísmo de los analistas» en una canalización de datos de producción administrada: los cambios son rápidos pero predecibles; la calidad y la privacidad están controladas; los lanzamientos son reversibles; métricas y modelos son reproducibles. Es la base de una plataforma iGaming escalable.