Si trabajas en ciencia de datos, probablemente esta historia te suene familiar: empiezas en un notebook, explorando y limpiando datos. Luego, ese notebook se convierte en un script de Python. Pronto, tienes varios scripts: uno para preprocesar los datos, otro para entrenar el modelo, un tercero para generar resultados… y te encuentras con que tienes que ejecutarlos uno a uno, y que debuggear la aplicación se vuelve tarea imposible.

Este proceso es propenso a errores y difícil de escalar. ¿Qué pasa si el script de entrenamiento falla? ¿Tienes que volver a ejecutar todo desde el principio? ¿Cómo programas esto para que se ejecute periódicamente? ¿Y cómo sabes qué falló exactamente sin tener que explorar ficheros de logs enormes?

Aquí es donde entra en juego la orquestación de flujos de trabajo, y una herramienta moderna y amigable con Python está ganando muchísima popularidad: Prefect.

Orquestador

En el código, cada script o función realiza una tarea concreta, y son buenos resolviendo específicamente esa tarea. Pero a la hora de juntarse, puede haber conflictos, que uno falle, y gestionar este tipo de errores y de sincronización.

Prefect es una herramienta que te permite definir, programar y monitorizar tus flujos de trabajo de una manera robusta y explícita. En lugar de tener una cadena implícita de scripts, construyes un flujo de trabajo visible y resiliente.

La idea central detrás de Prefect (y de casi todos los orquestadores) es el DAG.

El concepto central es el DAG (Directed Acyclic Graph), una estructura que permite modelar tu proceso paso a paso, indicando dependencias claras y asegurando que el flujo siempre progresa hacia adelante, sin ciclos.

Un ejemplo típico de flujo en ciencia de datos podría ser:

Extraer Datos → Limpiar Datos → Entrenar Modelo → Evaluar Resultados → Generar Reporte

Cada uno de estos pasos se define como una tarea, y Prefect se encarga de gestionar su ejecución, registro, estado, y comportamiento ante fallos.

Implementación en el código

Prefect se integra de forma natural en código Python. No es necesario reescribir funciones: basta con aplicar decoradores que le permitan a Prefect gestionarlas como tareas.

from prefect import task, flow
from some_module import load_data, preprocess, train

@task
def data_preparation_task(config):
    raw_data = load_data(config.input_path)
    processed_data = preprocess(raw_data)
    return processed_data

@task
def training_task(data, model_params):
    model = train(data, params=model_params)
    return model

@flow(name="Entrenamiento del Modelo Sintético")
def training_flow():
    processed_data = data_preparation_task(config)
    trained_model = training_task(processed_data, model_params)
    print("Flujo completado")

¿Qué está ocurriendo aquí?

• @task: convierte funciones estándar en tareas rastreables por Prefect. Esto permite monitorizarlas, medir tiempos de ejecución, manejar errores, etc.
• @flow: define un flujo completo de ejecución. Dentro, se llaman las tareas como funciones normales, y Prefect infiere automáticamente las dependencias entre ellas según los argumentos.
• Sincronización automática: Prefect entiende que training_task depende de data_preparation_task porque utiliza su resultado como entrada. No necesitas escribir código adicional para declarar dependencias.

Ventajas de usar Prefect

Implementar tus procesos con Prefect aporta múltiples beneficios:

• Observabilidad total: logs estructurados, estados de ejecución, métricas de tiempo, alertas en caso de fallo.
• Resiliencia: posibilidad de reintentos automáticos en tareas que fallan temporalmente (por ejemplo, una API no disponible).
• Modularidad: te incentiva a escribir código desacoplado, reutilizable y fácil de testear.
• Parametrización: puedes ejecutar el mismo flujo con diferentes entradas, ideal para probar variantes de modelos.
• Programación y triggers: puedes definir horarios complejos o condiciones de ejecución, sin necesidad de cron jobs.
• Interfaz gráfica: Prefect ofrece una UI visual para inspeccionar tus flujos, revisar dependencias, ver logs en tiempo real y ejecutar tareas manualmente si lo necesitas.

Conclusión

Prefect no es solo una herramienta más: representa un cambio de enfoque en cómo diseñamos procesos en ciencia de datos. Nos permite pasar de scripts secuenciales a flujos de trabajo definidos, observables y gestionables.

En un contexto donde los proyectos de datos cada vez se parecen más a sistemas de software complejos, adoptar una solución de orquestación como Prefect marca la diferencia entre un pipeline frágil y una arquitectura robusta.