StreamVibe: desde cero

### El final del camino -- y el principio de todo

Han pasado más de cinco años desde aquel primer día en FreshMart donde te temblaban las manos al abrir un CSV de María. Cinco años en los que has limpiado datos sucios en retail, calculado cohortes de retención en SaaS, reconciliado fuentes de atribución en marketing, diseñado feature stores para detección de fraude en banca, implementado pipelines de ETAs en tiempo real en logística, navegado regulación GDPR en salud, y presentado arquitecturas de ingesta de 10 millones de eventos por hora al VP de Engineering de una fábrica de automoción.

En FreshMart eras el junior que preguntaba todo. En TaskFlow empezaste a proponer soluciones. En AdPulse ya presentabas resultados a clientes. En NeoBank tomabas decisiones de arquitectura bajo presión regulatoria. En FlashRoute eras dueño de un dominio completo de datos en tiempo real. En MediTrack diseñabas soluciones para datos sensibles que afectaban a la salud de personas. En SmartFactory liderabas el diseño técnico ante el VP de Engineering de una planta con 2000 sensores.

Ahora Marta Vidal, CEO de StreamVibe, te dice las palabras que todo senior quiere escuchar: "No hay nada. Tú decides. Construye."

### Cómo llegaste aquí

Fernando Aguirre, el VP de Engineering de SmartFactory, te escribió un viernes por la tarde: "Tengo una amiga que está montando una plataforma de streaming. Necesita a alguien que le construya todo el stack de datos desde cero. Le di tu nombre. Se llama Marta Vidal -- trabajó en Netflix España como Product Manager antes de lanzar su propia cosa. Es buena gente y tiene prisa." La llamada con Marta duró 40 minutos. No hubo entrevista técnica. No hubo coding challenge. No hubo panel de 6 personas.

Marta te preguntó: "Si tuvieras que construir la infraestructura de datos de una plataforma de streaming desde cero, con presupuesto limitado y un deadline de una semana para mostrar métricas a inversores, ¿por dónde empezarías?" Tu respuesta fue clara, estructurada, con opciones y trade-offs. Le hablaste de event tracking, de métricas de producto que importan a VCs, de DuckDB como motor analítico para startups, de cómo montar un lake con S3 por céntimos. Ella se convenció en 5 minutos. El resto de la llamada fue Marta contándote su visión del producto y por qué cree que el streaming de nicho tiene futuro.

### StreamVibe -- La empresa

StreamVibe es una plataforma de streaming de vídeo fundada hace 18 meses por Marta Vidal y Daniel Ruiz. Contenido de nicho: documentales independientes, cortometrajes premiados, cine europeo de autor y series originales cortas. No compiten con Netflix en catálogo -- compiten en curación y comunidad. Su propuesta de valor es "el contenido que Netflix no te muestra, seleccionado por personas que de verdad lo entienden". Piensan en sí mismos como "la Criterion Channel en español".

• ▹Usuarios registrados: 42.000 (15.000 activos mensuales)
• ▹Contenido: 3.000 horas (1.200 títulos entre documentales, cortos, películas y series)
• ▹Planes: Free (con anuncios, catálogo limitado a 200 títulos) + Premium (7.99 EUR/mes, todo)
• ▹Usuarios premium: 3.800 (~25% de MAU, ~9% de registrados)
• ▹Ingresos mensuales: ~30K EUR (suscripciones) + ~5K EUR (ads programáticos)
• ▹Burn rate: ~80K EUR/mes (30 personas, oficina, infra, licencias contenido)
• ▹Runway: 8 meses sin nueva inversión
• ▹Equipo: 30 personas (12 tech, 8 contenido, 5 marketing, 5 operaciones)
• ▹Fundación: septiembre 2022. Pre-seed de 500K EUR de business angels.
• ▹Objetivo: Serie A de 3-5M EUR para escalar contenido y tecnología.
• ▹Infraestructura de datos: NINGUNA. Cero pipelines. Cero métricas calculadas. Cero lake.
• ▹Deadline inmediato: presentación a Meridian Capital el viernes a las 11:00.

### El equipo que te rodea

### Los personajes -- sus voces y sus necesidades

Marta Vidal (35) -- CEO y cofundadora. Ex-Product Manager en Netflix España durante 4 años, donde aprendió a pensar en métricas de engagement y retención. Dejó Netflix para crear "la plataforma que Netflix nunca será: curada, personal, para gente que quiere contenido con alma". Es inteligente, tiene urgencia constante y sabe exactamente qué métricas quiere -- pero no tiene idea de cómo calcularlas ni qué infraestructura hace falta. Su frase del primer día:

Daniel Ruiz (33) -- CTO y cofundador. Full-stack developer que construyó toda la aplicación él solo en los primeros 6 meses. Node.js, PostgreSQL, React, CDN de vídeo con CloudFront. Ha contratado a 3 devs que le ayudan, pero el código base sigue siendo "su bebé". La base de datos PostgreSQL no tiene índices analíticos, no tiene particiones temporales, y está dimensionada para servir la app -- no para que alguien haga queries pesadas de analytics. Su actitud:

Sofía García (29) -- Head of Content. Viene del mundo audiovisual: trabajó en Filmin y en una productora independiente. Es la persona que selecciona qué contenido licenciar, negocia contratos con distribuidoras y decide la programación del catálogo. Tiene 200K EUR de presupuesto para licencias del Q2 y necesita decidir en qué invertirlos. Hasta ahora decide por intuición y por lo que lee en foros de cine. Su petición:

### La situación actual -- el vacío de datos

Esto es lo que existe HOY en StreamVibe en términos de datos e infraestructura analítica:

• ▹PostgreSQL 15 en AWS RDS (db.t3.medium): tablas users, subscriptions, content, playbacks, payments
• ▹La tabla playbacks tiene ~3M filas con user_id, content_id, started_at, ended_at, watch_seconds
• ▹Tabla content con ~1200 filas: título, género, duración, año, director, rating_imdb
• ▹Tabla users con ~42K filas: registro, plan, país, dispositivo preferido
• ▹Logs del reproductor en CloudWatch (formato libre, no estructurado)
• ▹Google Analytics básico en la web (pageviews, no métricas de producto)
• ▹Metabase instalado apuntando DIRECTAMENTE a PostgreSQL de producción
• ▹Un Google Sheet de Sofía con "sensaciones" sobre qué contenido funciona
• ▹CERO event tracking estructurado del comportamiento en la app
• ▹CERO data lake o data warehouse separado de producción
• ▹CERO pipelines ETL automatizados
• ▹CERO métricas de producto calculadas (no saben el DAU real, ni retention, ni churn)
• ▹CERO documentación de modelo de datos

La buena noticia: hay datos. La tabla playbacks tiene 3 millones de filas de reproducciones históricas de los últimos 14 meses. No es ideal -- le faltan campos como dispositivo por sesión, no tiene session_id, y los timestamps tienen zona horaria inconsistente -- pero es ALGO. Y algo es infinitamente mejor que nada cuando tienes 5 días.

En TaskFlow aprendiste que "los datos perfectos no existen". En FreshMart aprendiste que "datos sucios con contexto de negocio son más valiosos que datos limpios sin contexto". Aquí aplicas ambas lecciones: la tabla playbacks no es perfecta, pero tiene 14 meses de comportamiento real de usuarios. Con eso puedes calcular tendencias, cohortes y engagement. Lo que le falta (dispositivo, session_id, calidad de streaming) se puede añadir DESPUÉS del viernes.

### El modelo de datos actual de producción

1-- Esquema simplificado de la BD operacional de StreamVibe
2-- (creado por Daniel en los primeros meses, sin pensar en analytics)
3
4CREATE TABLE users (
5    user_id SERIAL PRIMARY KEY,
6    email VARCHAR(255) UNIQUE NOT NULL,
7    username VARCHAR(50),
8    plan VARCHAR(10) DEFAULT 'free',  -- 'free' o 'premium'
9    country VARCHAR(5) DEFAULT 'ES',
10    registered_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW(),
11    last_login_at TIMESTAMPTZ,
12    device_preference VARCHAR(20)  -- 'mobile', 'desktop', 'smart_tv', 'tablet'
13);
14
15CREATE TABLE content (
16    content_id SERIAL PRIMARY KEY,
17    title VARCHAR(500) NOT NULL,
18    content_type VARCHAR(20),  -- 'movie', 'documentary', 'short', 'series_episode'
19    genre VARCHAR(50),         -- 'drama', 'comedy', 'documentary', 'thriller', 'scifi'
20    duration_seconds INTEGER NOT NULL,
21    release_year INTEGER,
22    director VARCHAR(200),
23    rating_imdb NUMERIC(3,1),
24    license_cost_eur NUMERIC(10,2),
25    added_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW(),
26    is_premium BOOLEAN DEFAULT FALSE
27);
28
29CREATE TABLE playbacks (
30    playback_id SERIAL PRIMARY KEY,
31    user_id INTEGER REFERENCES users(user_id),
32    content_id INTEGER REFERENCES content(content_id),
33    started_at TIMESTAMPTZ NOT NULL,
34    ended_at TIMESTAMPTZ,
35    watch_seconds INTEGER DEFAULT 0,
36    completed BOOLEAN DEFAULT FALSE,
37    created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW()
38    -- SIN session_id, SIN device, SIN quality, SIN posición de abandono
39);
40
41CREATE TABLE subscriptions (
42    sub_id SERIAL PRIMARY KEY,
43    user_id INTEGER REFERENCES users(user_id),
44    plan VARCHAR(10) NOT NULL,
45    started_at TIMESTAMPTZ NOT NULL,
46    ended_at TIMESTAMPTZ,  -- NULL si sigue activa
47    monthly_price_eur NUMERIC(5,2) DEFAULT 7.99
48);
49
50-- NO hay índices analíticos. Daniel los quitó porque "ralentizaban los INSERTs".
51-- NO hay particiones. La tabla playbacks es un bloque monolítico de 3M filas.

Nota cómo Daniel diseñó las tablas pensando en la aplicación, no en analytics. No hay índices en started_at (porque la app busca por user_id). No hay tabla de sesiones (la app no las necesita). No hay flag de dispositivo por reproducción (la app lo infiere del user-agent al momento). Todo esto es normal y esperado -- un CTO que construye solo no piensa en analytics porque tiene prioridades más urgentes (que la app funcione). Tu trabajó no es juzgarlo; es construir encima de lo que hay.

### Lo que te llevas de tu carrera -- 7 empresas de experiencia

• ▹FreshMart: Los datos siempre empiezan sucios. El negocio necesita respuestas rápidas, no excusas técnicas.
• ▹TaskFlow: Eventos de producto, cohortes, métricas SaaS (DAU, MAU, retention, churn). La base de todo.
• ▹AdPulse: Reconciliar múltiples fuentes. Presentar a stakeholders no técnicos con confianza y claridad.
• ▹NeoBank: Arquitectura robusta, documentar decisiones (ADRs), gestionar incidentes en producción con calma.
• ▹FlashRoute: Real-time, streaming, presión de escala. Ownership completo de un dominio de datos.
• ▹MediTrack: Gobernanza, privacidad, audit trails. Comunicar restricciones técnicas a boards ejecutivos.
• ▹SmartFactory: Liderar diseño técnico, evaluar trade-offs, pensar a 6-12 meses vista, presentar al VP.

Todo eso converge aquí. No necesitas que nadie te diga qué hacer. Sabes identificar qué métricas importan (TaskFlow). Sabes diseñar arquitectura con presupuesto limitado (NeoBank). Sabes implementar pipelines end-to-end (FlashRoute). Sabes comunicar con negocio (AdPulse). Sabes documentar decisiones (SmartFactory). Sabes priorizar con un deadline real e inamovible (todos).

### Tu plan para la semana

1. 01.Lunes (Día 1): Definir estrategia de datos completa. Qué medir, cómo, con qué. Diseñar arquitectura con presupuesto de startup (<=12 EUR/mes). Presentar propuesta a Daniel.
2. 02.Martes (Día 2): Implementar pipeline ETL. Extraer de PostgreSQL (réplica), transformar a Parquet, cargar en S3. Configurar DuckDB como motor analítico.
3. 03.Miércoles mañana (Día 3): Calcular métricas de producto: DAU, WAU, MAU, retention por cohorte, engagement score, completion rate.
4. 04.Miércoles tarde (Día 3): Modelo analítico de contenido para Sofía. Qué géneros retienen, qué duraciones funcionan, ranking de ROI por título.
5. 05.Jueves (Día 4): Dashboard para inversores en Metabase. Sistema de recomendaciones básico (collaborative filtering).
6. 06.Viernes (Día 5): A/B testing framework. Preparar la presentación a Meridian Capital con Marta.

Bienvenido a StreamVibe. No hay legacy. No hay deuda técnica de datos (porque no hay datos). No hay decisiones previas que respetar. El lienzo está completamente en blanco. Es el proyecto que todo senior data engineer sueña con tener: construir desde cero, con autonomía total y un deadline que te obliga a ser pragmático. Vamos.