Aprende a planificar y construir una app web que ejecute comprobaciones de calidad de datos, registre resultados y envíe alertas con ownership claro, logs y dashboards.
Antes de construir nada, ponos de acuerdo sobre lo que vuestro equipo entiende por “calidad de datos”. Una app web para monitorización de calidad de datos solo es útil si todos coinciden en los resultados que debe proteger y las decisiones que debe soportar.
La mayoría de equipos combinan varias dimensiones. Elige las que importan, defínelas en lenguaje llano y trátalas como requisitos de producto:
Estas definiciones se convierten en la base para tus reglas de validación de datos y te ayudan a decidir qué comprobaciones de calidad de datos debe soportar la app.
Enumera los riesgos de datos defectuosos y quiénes se ven afectados. Por ejemplo:
Esto evita construir una herramienta que siga métricas “interesantes” pero no detecte lo que realmente daña el negocio. También modela las alertas en la app web: el mensaje correcto debe llegar al propietario adecuado.
Aclara si necesitas:
Sé explícito sobre expectativas de latencia (minutos vs. horas). Esa decisión afecta la programación, el almacenamiento y la urgencia de las alertas.
Define cómo medirás “mejor” una vez la app esté en producción:
Estas métricas mantienen los esfuerzos de observabilidad de datos enfocados y te ayudan a priorizar comprobaciones, incluyendo conceptos básicos de detección de anomalías frente a validaciones simples basadas en reglas.
Antes de construir comprobaciones, clarifica qué datos tienes, dónde viven y quién puede arreglarlos si algo falla. Un inventario ligero ahora ahorra semanas de confusión después.
Lista cada lugar donde los datos se originan o se transforman:
Para cada fuente, captura un propietario (persona o equipo), un contacto Slack/email y una cadencia de actualización esperada. Si la propiedad no está clara, el enrutamiento de alertas también lo estará.
Elige tablas/campos críticos y documenta qué depende de ellos:
Una nota de dependencia simple como “orders.status → revenue dashboard” es suficiente para empezar.
Prioriza según impacto y probabilidad:
Estos serán tu alcance inicial de monitorización y tu primer conjunto de métricas de éxito.
Documenta fallos específicos que ya habéis sufrido: fallos silenciosos de pipelines, detección lenta, contexto insuficiente en alertas y propiedad poco clara. Convierte estos puntos en requisitos concretos para secciones posteriores (enrutamiento de alertas, registros de auditoría, vistas de investigación). Si mantenéis una página interna corta (por ejemplo, /docs/data-owners), enlázala desde la app para que los respondedores puedan actuar rápido.
Antes de diseñar pantallas o escribir código, decide qué comprobaciones ejecutará tu producto. Esta elección moldea todo: el editor de reglas, la programación, el rendimiento y cuán accionables serán tus alertas.
La mayoría de equipos obtienen valor inmediato con un conjunto central de tipos de comprobación:
email.”order_total debe estar entre 0 y 10,000.”order.customer_id existe en customers.id.”user_id es único por día.”Mantén el catálogo inicial con opiniones claras. Puedes añadir comprobaciones nicho más adelante sin complicar la interfaz.
Normalmente tienes tres opciones:
Un enfoque práctico es “UI primero, escape hatch después”: provee plantillas y reglas en la UI para el 80% y permite SQL personalizado para el resto.
Haz que la severidad sea significativa y consistente:
Sé explícito sobre los disparadores: fallo en una ejecución vs “N fallos seguidos”, umbrales basados en porcentajes y ventanas de supresión opcionales.
Si soportas SQL/scripts, decide desde el principio: conexiones permitidas, timeouts, acceso en solo lectura, consultas parametrizadas y cómo se normalizan los resultados a aprobado/fallado + métricas. Esto mantiene la flexibilidad protegiendo tus datos y la plataforma.
Una app de calidad de datos triunfa o fracasa según lo rápido que alguien pueda responder tres preguntas: qué falló, por qué importa y quién lo posee. Si los usuarios deben hurgar en logs o descifrar nombres crípticos de reglas, ignorarán las alertas y dejarán de confiar en la herramienta.
Empieza con un conjunto pequeño de pantallas que soporten el ciclo de vida de principio a fin:
Haz que el flujo principal sea obvio y repetible:
crear check → programar/ejecutar → ver resultado → investigar → resolver → aprender.
“Investigar” debe ser una acción de primera clase. Desde una ejecución fallida, los usuarios deben saltar al dataset, ver la métrica/valor que falla, comparar con ejecuciones previas y capturar notas sobre la causa. “Aprender” es donde fomentas mejoras: sugerir ajustar umbrales, añadir un check complementario o enlazar el fallo a un incidente conocido.
Mantén roles mínimos al principio:
Cada página de resultado fallido debe mostrar:
Una app de calidad de datos es más fácil de escalar (y de depurar) cuando separas cuatro responsabilidades: lo que ven los usuarios (UI), cómo cambian las cosas (API), cómo se ejecutan las comprobaciones (workers) y dónde se almacenan los hechos (almacenamiento). Esto mantiene el “plano de control” (configuraciones y decisiones) distinto del “plano de datos” (ejecución de checks y registro de resultados).
Empieza con una pantalla que responda: “¿Qué está roto y quién lo posee?” Un dashboard simple con filtros tiene mucho valor:
Desde cada fila, los usuarios deben poder profundizar hasta una página de detalles de ejecución: definición del check, ejemplos de fallos y última ejecución conocida buena.
Diseña la API alrededor de los objetos que gestiona tu app:
Mantén las escrituras pequeñas y validadas; devuelve IDs y timestamps para que la UI pueda hacer polling y mantenerse responsiva.
Los checks deben ejecutarse fuera del servidor web. Usa un scheduler para encolar jobs (tipo cron) más un trigger on-demand desde la UI. Los workers entonces:\n\n1) obtienen la config del check, 2) ejecutan la query/validación, 3) almacenan resultados, 4) evalúan reglas de alerta.
Este diseño te permite añadir límites de concurrencia por dataset y reintentos seguros.
Usa almacenamiento distinto para:
Esta separación mantiene los dashboards rápidos y preserva evidencia detallada cuando algo falla.
Si quieres lanzar un MVP rápido, una plataforma de vibe-coding como Koder.ai puede ayudarte a bootstrappear el dashboard React, la API en Go y el esquema PostgreSQL desde una especificación escrita (checks, runs, alerts, RBAC) vía chat. Es útil para poner en marcha los flujos CRUD y las pantallas rápidamente, y luego iterar en el motor de checks e integraciones. Como Koder.ai soporta exportación de código fuente, puedes seguir siendo propietario y endurecer el sistema resultante en tu repo.
Una buena app de calidad de datos se nota simple en la superficie porque el modelo de datos subyacente es disciplinado. Tu objetivo es que cada resultado sea explicable: qué se ejecutó, contra qué dataset, con qué parámetros y qué cambió con el tiempo.
Empieza con un pequeño conjunto de objetos de primera clase:
Conserva detalles crudos (filas de ejemplo que fallan, columnas afectadas, fragmento de la salida de la query) para investigación, pero también persiste métricas resumen optimizadas para dashboards y tendencias. Esta separación mantiene los gráficos rápidos sin perder contexto de depuración.
Nunca sobrescribas un CheckRun. La historial append-only permite auditorías (“¿qué sabíamos el martes?”) y depuración (“¿se cambió la regla o cambiaron los datos?”). Registra la versión/config hash del check junto a cada ejecución.
Añade tags como team, domain y una bandera PII en Datasets y Checks. Los tags alimentan filtros en dashboards y también soportan reglas de permiso (p. ej., solo ciertos roles pueden ver muestras de filas con PII).
El motor de ejecución es el “runtime” de tu app de monitorización: decide cuándo se ejecuta un check, cómo se ejecuta de forma segura y qué se registra para que los resultados sean confiables y reproducibles.
Empieza con un scheduler que dispare ejecuciones en una cadencia (tipo cron). El scheduler no debería ejecutar trabajo pesado: su labor es encolar tareas.
Una cola (respaldada por la BD o un message broker) te permite:\n\n- absorber picos de tráfico (muchos checks coinciden)\n- distribuir trabajo entre workers\n- pausar/reanudar ejecución sin perder tareas
Los checks suelen ejecutar queries contra bases de producción o warehouses. Pon guardrails para que un check mal configurado no degrade el rendimiento:\n\n- Timeouts por ejecución de check (p. ej., 60–300 segundos)\n- Reintentos con backoff para fallos transitorios (problemas de red, sobrecarga breve del warehouse)\n- Límites de concurrencia por origen de datos (p. ej., máximo 3 consultas paralelas al mismo warehouse)\n- Modos de fallo duro para queries inseguras (patrones de allowlist/denylist opcionales)
También captura estados “en progreso” y asegura que los workers puedan retomar trabajos abandonados tras crashes.
Un aprobado/fallado sin contexto es difícil de confiar. Almacena contexto de ejecución junto a cada resultado:\n\n- la versión de la definición del check (o hash)\n- texto de la query (o referencia) y parámetros\n- entorno (prod/stage), zona horaria y ventana de programación\n- detalles del conector (qué fuente de datos, esquema, rol), sin almacenar secretos
Esto te permite responder: “¿Qué exactamente se ejecutó?” semanas después.
Antes de activar un check, ofrece:\n\n- Test de conexión: valida credenciales y permisos, ejecuta una consulta ligera\n- Dry run: ejecuta el check una vez, muestra coste/tiempo esperado y vista previa de resultados sin alertar
Estas características reducen sorpresas y mantienen la credibilidad del alertado desde el primer día.
El alertado es donde la monitorización de calidad de datos gana confianza o es ignorada. El objetivo no es “decirme todo lo que está mal”, sino “decirme qué hacer después y qué tan urgente es”. Haz que cada alerta responda tres preguntas: qué se rompió, qué tan grave es y quién lo posee.
Diferentes checks necesitan distintos disparadores. Soporta unos pocos patrones prácticos que cubren la mayoría de equipos:\n\n- Incumplimientos de umbral (p. ej., tasa de nulos > 2%)\n- Cambio respecto a la línea base (p. ej., el conteo de filas de hoy es 40% menor que la mediana de los últimos 7 días)\n- Fallos consecutivos (p. ej., fallar 3 ejecuciones seguidas antes de alertar)\n- Incumplimientos de frescura (p. ej., dataset no actualizado en 6 horas)
Haz estas condiciones configurables por check y muestra una vista previa (“esto habría disparado 5 veces el mes pasado”) para que los usuarios afinen la sensibilidad.
Las alertas repetidas por el mismo incidente hacen que la gente silencie notificaciones. Añade:\n\n- Dedupe: agrupa alertas por check + dataset + motivo de fallo.
También registra transiciones de estado: alerta en nuevos fallos y, opcionalmente, notifica en recuperación.
El enrutamiento debe ser guiado por datos: por propietario del dataset, equipo, severidad o tags (p. ej., finance, customer-facing). Esta lógica de enrutamiento debe residir en la configuración, no en el código.
Email y Slack cubren la mayoría de flujos y son fáciles de adoptar. Diseña la carga de la alerta para que un webhook futuro sea sencillo. Para triage profundo, enlaza directamente con la vista de investigación (por ejemplo: /checks/{id}/runs/{runId}).
Un dashboard es donde la monitorización de calidad de datos se vuelve usable. El objetivo no son gráficos bonitos—es permitir a alguien responder dos preguntas rápidamente: “¿Algo está roto?” y “¿Qué hago ahora?”.
Empieza con una vista compacta de “salud” que cargue rápido y resalte lo que necesita atención.
Muestra:\n\n- Fallos recientes y su impacto (dataset, regla, severidad, hora)\n- Checks más inestables (alta oscilación fail/pass) para que los equipos arreglen reglas ruidosas\n- Datasets más recientes y su última actualización exitosa (frescura)
Esta pantalla debe sentirse como una consola de operaciones: estado claro, mínimos clics y etiquetas consistentes entre todas las comprobaciones.
Desde cualquier check fallido, proporciona una vista de detalle que permita investigar sin forzar a la gente a salir de la app.
Incluye:\n\n- Detalles de la regla fallida (qué se comprobó, esperado vs real)\n- Una muestra de filas fallidas (con enmascarado seguro para columnas sensibles)\n- Checks relacionados en el mismo dataset (a menudo el problema real está aguas arriba)\n- Una breve nota de “por qué importa” para stakeholders no técnicos
Si puedes, añade un panel de “Abrir investigación” con enlaces (relativos solo) al runbook y consultas, p. ej. /runbooks/customer-freshness y /queries/customer_freshness_debug.
Los fallos son obvios; la degradación lenta no. Añade una pestaña de tendencias para cada dataset y cada check:\n\n- Tasa de nulos a lo largo del tiempo\n- Frescura a lo largo del tiempo (minutos/horas de retraso)\n- Tasa de aprobación por semana (o por versión de deploy)
Estos gráficos hacen que los conceptos básicos de detección de anomalías sean prácticos: la gente puede ver si fue un incidente aislado o un patrón.
Cada gráfico y tabla debe enlazar al historial de ejecuciones y a los logs de auditoría subyacentes. Proporciona un enlace “Ver ejecución” para cada punto para que los equipos comparen entradas, umbrales y decisiones de enrutamiento de alertas. Esa trazabilidad construye confianza en tu dashboard para flujos de observabilidad de datos y calidad en ETL.
Las decisiones de seguridad tomadas temprano o mantienen la app simple de operar—o crean riesgos y retrabajo constantes. Una herramienta de calidad de datos toca sistemas de producción, credenciales y a veces datos regulados, así que trátala como un producto administrativo interno desde el día uno.
Si tu organización ya usa SSO, soporta OAuth/SAML tan pronto como sea práctico. Hasta entonces, email/contraseña puede ser aceptable para un MVP, pero solo con lo básico: hashing de contraseñas con sal, rate limiting, bloqueo de cuenta y soporte MFA.
Incluso con SSO, conserva una cuenta admin “break-glass” de emergencia almacenada de forma segura para outages. Documenta el proceso y restringe su uso.
Separa “ver resultados” de “cambiar comportamiento”. Un conjunto común de roles:\n\n- Viewer: puede ver dashboards y ejecuciones\n- Editor: puede crear/editar checks\n- Operator: puede gestionar rutas de alertas y horarios\n- Admin: puede gestionar workspaces, usuarios y secretos
Aplica permisos en la API, no solo en la UI. Considera también scope por workspace/proyecto para que un equipo no edite accidentalmente checks de otro.
Evita almacenar muestras crudas que puedan contener PII. Guarda agregados y resúmenes en su lugar (conteos, tasas de nulos, min/max, buckets de histograma, conteo de filas que fallan). Si debes almacenar muestras para depuración, hazlo con opt-in explícito, retención corta, enmascarado/redacción y controles de acceso estrictos.
Mantén logs de auditoría para: eventos de login, ediciones de checks, cambios en rutas de alerta y actualizaciones de secretos. Un rastro de auditoría reduce conjeturas cuando algo cambia y ayuda con cumplimiento.
Las credenciales de BD y claves API nunca deben vivir en texto plano en tu base de datos. Usa un vault o inyección de secretos en tiempo de ejecución y diseña para rotación (múltiples versiones activas, timestamps de última rotación y flujo de test-connection). Limita la visibilidad de secretos a admins y registra accesos sin loggear el valor del secreto.
Antes de confiar en que tu app captará problemas de datos, demuestra que puede detectar fallos de forma fiable, evitar falsas alarmas y recuperarse limpiamente. Trata el testing como una característica del producto: protege a tus usuarios del ruido y a ti de huecos silenciosos.
Para cada tipo de check que soportes (frescura, conteo de filas, esquema, tasas de nulos, SQL personalizado, etc.), crea datasets de muestra y casos de prueba golden: uno que deba pasar y varios que deban fallar con formas específicas. Manténlos pequeños, versionados y reproducibles.
Un buen golden test responde: ¿Cuál es el resultado esperado? ¿Qué evidencia debe mostrar la UI? ¿Qué debe escribirse en el log de auditoría?
Los bugs de alertado suelen ser más dañinos que los bugs de checks. Testea la lógica de alertas para umbrales, cooldowns y enrutamiento:\n\n- Bordes de umbral (exactamente en el límite, justo por encima, justo por debajo)\n- Cooldowns y deduplicación (evitar notificaciones repetidas durante incidentes en curso)\n- Cambios de enrutamiento (equipo A vs equipo B, enrutamiento por entorno)\n- Comportamiento de recuperación (mensajes “resuelto” claros, no nuevos incidentes)
Añade monitorización de tu propio sistema para detectar cuando el monitor falla:\n\n- Tasa de éxito de jobs y tiempo medio de ejecución\n- Profundidad de cola y throughput de workers\n- Tasa de errores de la API, timeouts y reintentos\n- Fallos en proveedores de notificación (email/SMS/Slack)
Escribe una página clara de troubleshooting que cubra fallos comunes (jobs atascados, credenciales faltantes, horarios retrasados, alertas suprimidas) y enlázala internamente, p. ej. /docs/troubleshooting. Incluye “qué comprobar primero” y dónde encontrar logs, run IDs e incidentes recientes en la UI.
Lanzar una app de calidad de datos es menos un “gran lanzamiento” y más construir confianza con pasos pequeños y constantes. Tu primera versión debe probar el bucle end-to-end: ejecutar checks, mostrar resultados, enviar una alerta y ayudar a alguien a arreglar un problema real.
Comienza con un conjunto estrecho y fiable de capacidades:\n\n- Unos pocos tipos de checks de alto valor (por ejemplo: frescura, conteo de filas y umbrales de nulos/unicidad)\n- Un scheduler (programaciones estilo cron sencillas bastan)\n- Un canal de alertas (email o Slack—elige lo que el equipo ya vigila)\n- Un dashboard que responda: “¿Qué falló, cuándo y por qué?”
Este MVP debe priorizar claridad sobre flexibilidad. Si los usuarios no entienden por qué un check falló, no actuarán ante la alerta.
Si quieres validar la UX rápido, puedes prototipar las partes CRUD (catálogo de checks, historial de ejecuciones, ajustes de alertas, RBAC) en Koder.ai y iterar en “modo planificación” antes de comprometerte con una construcción completa. Para herramientas internas así, la capacidad de snapshot y rollback puede ser especialmente útil cuando ajustas ruido de alertas y permisos.
Trata tu app de monitorización como infraestructura de producción:\n\n- Entornos separados (dev/staging/prod) para que los equipos prueben checks sin alertar a personas\n- Migraciones de base de datos y releases versionados para avanzar con confianza\n- Backups y documentación de cómo restaurarlos\n- Plan de rollback (incluido cómo desactivar rápidamente un check ruidoso)
Un “kill switch” simple para un check individual o una integración entera puede ahorrar horas durante la adopción temprana.
Haz que los primeros 30 minutos sean exitosos. Proporciona plantillas como “Frescura de pipeline diario” o “Unicidad para claves primarias”, más una guía corta en /docs/quickstart.
También define un modelo ligero de ownership: quién recibe alertas, quién puede editar checks y qué significa “hecho” tras un fallo (p. ej., acknowledge → arreglar → re-ejecutar → cerrar).
Una vez estable el MVP, expande según incidentes reales:\n\n- Flujo de incidentes: reconocimientos, asignaciones y estado (open/in progress/resolved)\n- Integraciones: Jira, PagerDuty/Opsgenie, Teams y enlaces al catálogo de datos\n- Mejores baselines: medias móviles, umbrales conscientes de estacionalidad y conceptos básicos de detección de anomalías\n- Enrutamiento más inteligente: alertar sólo al equipo dueño, con contexto y acciones sugeridas
Itera reduciendo tiempo hasta diagnóstico y disminuyendo ruido de alertas. Cuando los usuarios sienten que la app les ahorra tiempo de forma consistente, la adopción se vuelve orgánica.
Empieza por escribir qué significa “calidad de datos” para tu equipo—normalmente exactitud, integridad, puntualidad y unicidad. Luego traduce cada dimensión en resultados concretos (por ejemplo, “orders cargados antes de las 6:00”, “tasa de email nulos < 2%”) y elige métricas de éxito como menos incidentes, detección más rápida y menor tasa de falsas alertas.
La mayoría de equipos funcionan mejor con ambos:
Decidid expectativas de latencia explícitas (minutos vs horas) porque afectan la planificación, el almacenamiento y la urgencia de las alertas.
Prioriza los primeros 5–10 datasets que no deben romperse según:
También registra un propietario y la cadencia esperada de actualización para cada dataset para que las alertas lleguen a alguien que pueda actuar.
Un catálogo inicial práctico incluye:
Cubren la mayoría de fallos de alto impacto sin forzar detección avanzada de anomalías desde el día cero.
Usa el enfoque “primero UI, segundo escape hatch”:
Si permites SQL personalizado, aplica medidas de seguridad: conexiones de solo lectura, timeouts, parametrización y normalización de salidas a aprobado/fallado.
Mantén la primera versión pequeña pero completa:
Cada vista de fallo debe mostrar claramente , y .
Divide el sistema en cuatro partes:
Esta separación mantiene estable el plano de control mientras el motor de ejecución escala.
Usa un modelo append-only:
Concéntrate en la acción y la reducción de ruido:
Incluye enlaces directos a páginas de investigación (por ejemplo: ) y notifica opcionalmente la recuperación.
Trátalo como un producto administrativo interno:
Almacena métricas resumen y suficiente evidencia cruda (de forma segura) para explicar fallos, y guarda la versión/hash de la configuración por ejecución para distinguir “se cambió la regla” de “cambió el dato”.
/checks/{id}/runs/{runId}