En el desarrollo de software, medir el desempeño es clave para mejorar procesos. Pero ¿cómo saber si un equipo está entregando software de forma recurrente? Las métricas DORA, surgidas del estudio State of DevOps, permiten evaluar de manera objetiva el rendimiento de los equipos en términos de velocidad y estabilidad.

En este artículo explicaremos qué son, cómo funcionan y por qué es importante medirlas. También analizaremos el impacto de tener valores altos o bajos en cada métrica y cómo interpretarlos.

¿Qué son las métricas DORA?

Las métricas DORA son cuatro indicadores diseñados para medir el rendimiento de entrega de aplicaciones o código a producción, es decir, lo rápido y confiable que un equipo de desarrollo entrega software. Estas métricas se han convertido en el estándar de la industria para evaluar la productividad en entornos DevOps.

Fueron identificadas a partir de investigaciones realizadas en el informe anual State of DevOps, que analiza datos de miles de organizaciones para entender qué prácticas llevan a mejores resultados.

Las 4 métricas DORA y cómo interpretarlas

Cada métrica evalúa un aspecto clave de la entrega de software. Lo importante no es solo medirlas, sino también entender qué significa tener un valor alto o bajo en cada caso.

Deployment Frequency (Frecuencia de Despliegue)

Mide cuántas veces un equipo implementa código que se despliega en producción en un período de tiempo determinado (por ejemplo, diario, semanal, mensual).

Nivel	Descripción
Alto	Indica que el equipo entrega cambios frecuentemente. Generalmente se asocia con prácticas ágiles y Despliegue Continuo. Permite iteraciones rápidas y entrega continua de valor al usuario.
Bajo	Implica que los despliegues ocurren con poca frecuencia, lo que puede indicar procesos manuales o rígidos. Puede significar que los cambios son grandes y que implican riesgo, en lugar de pequeños e incrementales. Dificulta la detección temprana de errores y ralentiza la innovación.

Lo ideal: Una frecuencia alta, con despliegues pequeños y seguros. Equipos de alto rendimiento suelen desplegar al menos una vez al día o por semana.

2. Lead Time for Changes (Tiempo de Entrega de Cambios)

Mide el tiempo que pasa desde que un desarrollador hace un cambio en el código hasta que dicho cambio llega a producción.

Nivel	Descripción
Alto	Un tiempo largo indica que hay retrasos en el proceso (aprobaciones lentas, pruebas manuales, dependencias entre equipos, etc.). Puede ser señal de un proceso ineficiente con muchos cuellos de botella. Reduce la capacidad de responder rápido a cambios o incidentes.
Bajo	Un tiempo corto indica que los cambios pasan rápido de desarrollo a producción. Significa que hay automatización en pruebas y despliegues, lo que acelera el time-to-market. Permite validar hipótesis y recibir retroalimentación rápidamente.

Lo ideal: Mantener un tiempo bajo sin comprometer la calidad. Equipos de alto rendimiento suelen tener Lead Times de menos de un día o unas pocas horas.

3. Change Failure Rate (Tasa de Fallos en los Cambios)

Mide el porcentaje de despliegues en producción que generan fallos o requieren correcciones posteriores.

Nivel	Descripción
Alto	Indica que muchos cambios en producción resultan en fallos o incidentes. Puede ser síntoma de pruebas insuficientes, falta de revisiones o una cultura de “lanzar y arreglar después”. Aumenta la inestabilidad del sistema y genera desconfianza en los despliegues.
Bajo	Señala que la mayoría de los despliegues son exitosos sin causar problemas. Indica un proceso de calidad sólido, con pruebas automatizadas y revisiones efectivas. Reduce la necesidad de correcciones urgentes y permite un desarrollo más estable.

Lo ideal: Mantener esta métrica baja. Equipos de alto rendimiento tienen tasas de fallos menores al 15%.

4. Time To Restore Service (Tiempo para Restaurar el Servicio)

Mide el tiempo que tarda un equipo en recuperar el sistema después de un fallo en producción. Por ejemplo desde que salta la incidencia y es reportada hasta que es resuelta por un cambio en el código que se despliega a producción.

Nivel	Descripción
Alto	Si el tiempo para restaurar es largo, significa que los incidentes tardan en resolverse. Puede ser indicio de que los equipos no tienen monitoreo adecuado o que los procesos de recuperación son manuales y lentos. Aumenta el impacto en los usuarios y puede dañar la reputación del producto.
Bajo	Significa que los fallos se detectan y solucionan rápidamente. Sugiere que hay procesos de respuesta efectivos (alertas automáticas, rollback ágil, buena observabilidad). Minimiza la interrupción del servicio y mejora la confiabilidad del sistema.

Lo ideal: Un tiempo de recuperación bajo. Equipos de alto rendimiento suelen restaurar el servicio en menos de una hora.

Por qué deberías medir estas métricas

Medir estas métricas no es solo un ejercicio teórico; tiene beneficios reales:

• Detectar problemas: Ayudan a identificar cuellos de botella en el proceso de desarrollo y entrega.
• Tomar decisiones con datos: Permiten mejorar procesos con base en números reales, no en suposiciones.
• Mejorar la cultura DevOps: Crean un enfoque de mejora continua al hacer que el desempeño del equipo sea visible.
• Balancear velocidad y estabilidad: No se trata solo de desplegar rápido, sino de hacerlo de manera confiable.

Lo importante es analizarlas en conjunto. No sirve de mucho hacer despliegues constantes si la tasa de fallos es alta, o tener tiempos de recuperación cortos pero a costa de despliegues inseguros.

Conclusión

Las métricas DORA ofrecen una visión clara del desempeño de un equipo en términos de velocidad y estabilidad. Medir la frecuencia de despliegue, el tiempo de entrega de cambios, la tasa de fallos y el tiempo de recuperación ayuda a tomar mejores decisiones y a impulsar la mejora continua.

No hay una meta única para todas las empresas: lo importante es medir, analizar tendencias y optimizar progresivamente. Al final, el objetivo es lograr un flujo de entrega ágil que permita desplegar software confiable, donde los equipos puedan innovar sin comprometer la calidad de las aplicaciones.