¿Sabes qué es DataOps o Data Operations?
DataOps es «una práctica de gestión de datos dedicada a mejorar la comunicación, la integración y la automatización de los flujos de datos en una empresa».
Está inspirada por las prácticas de Agile DevOps, y tiene como objetivo «crear valor más rápido y gestionar mejor los cambios de datos, los modelos de datos y los artefactos asociados».
DataOps te permite alinear los procesos de negocio con técnicos y operadores para entregar datos seguros de manera fácil a quienes los necesitan: los consumidores.
La inspiración general detrás de DataOps es similar a la de DevOps en cuanto a que se esfuerza por proporcionar resultados de mayor calidad a partir de ciclos más cortos aprovechando la tecnología y las metodologías a su alrededor.
Sin embargo, DataOps no se reduce a los principios de DevOps aplicados al análisis de datos. Aunque ambos enfoques pueden abordar la automatización, la mejora continua y una comunicación sólida entre departamentos, DataOps no debe ser considerado como un ciclo infinito sino como una inyección de agilidad.
Funciones de DataOps
Similar a las funciones de DevOps, DataOps busca brindar agilidad al pipeline de datos y sustituir el método de cascada por uno en el que los analistas de datos puedan responder a las necesidades empresariales y entregar rápidamente la información correspondiente.
Cuando se trata de la infraestructura y de las aplicaciones personalizadas que alimentan o impulsan tu canal de datos, las prácticas de DevOps deben ser utilizadas por tus equipos de infraestructura, desarrollo y operaciones para apoyar a los analistas de datos y administradores de las plataformas de datos. Donde divergen DevOps y DataOps es en la pipeline de datos, o en la parte operativa.
Las operaciones deben innovar generando ideas de mejora basadas en la demanda empresarial actual, así como en los procesos y tecnologías disponibles.
Los datos entran al pipeline a partir de una amplia variedad de fuentes en toda tu organización. Es probable que estés familiarizado con varios métodos de importación de datos, por ejemplo, que puede ser utilizado para crear dashboards fáciles de analizar y proporcionar información y hacer comparaciones.
Una vez que han entrado al pipeline, los datos están sujetos a las diversas tecnologías informáticas. Las áreas en las que esas tecnologías se cruzan e interactúan con el pipeline de datos se actualizan y transforman con el tiempo con DataOps, creando y desplegando nuevos modos y habilidades analíticas dentro del pipeline.
DataOps busca crear y mantener métodos automatizados para orquestar sus plataformas de datos, mientras que monitorea la calidad de los datos y el estado de la infraestructura relacionada, es decir, las máquinas que impulsan el análisis de los datos así como la fuente de los mismos.
Dentro de DataOps, a diferencia de DevOps, tienes pasos para orquestar, probar e implementar, y una vez más Orquestar, tus diferentes componentes.
Orquestar podría implicar la creación de máquinas o contenedores visuales, varios procesos en ejecución basados en el contexto de la tarea de datos en cuestión, procesos de transferencia y almacenamiento de datos y monitoreo.
El escaneo automatizado de SQL u otras bases de datos ayudan identificar las IDs erróneas u otros parámetros que pueden indicar la presencia de datos inútiles o inexactos antes de que lleguen a tu plataforma de análisis.
La orquestación automatizada de la infraestructura ayuda a proporcionar recursos adicionales para gestionar una gran afluencia de datos.
En conjunto, la orquestación de DataOps implica acceder a los datos de las fuentes de código o datos en bruto, traducirlos a la plataforma de datos en uso como SQL o ETL, modelarlos, visualizarlos y finalmente generar informes.
Beneficios del DataOps
DataOps vincula a tus equipos de ingeniería y operaciones de TI con el área de análisis de datos de tu negocio. También une a cualquier equipo de análisis de satélites con una gestión centralizada, ya que las mejores ideas de equipos individuales o remotos puede ganar un lugar en el pipeline de innovación y ser trasladadas a la producción después de ser probadas.
El objetivo final de DataOps es alinear las demandas empresariales y de los clientes con los entornos de análisis de datos de producción, proporcionando las herramientas, la infraestructura y los procesos necesarios para responder de forma rápida y automática manteniendo al mismo tiempo datos de alta calidad.
Mediante la reducción de tareas manuales y el aumento de la agilidad, tus analistas y científicos de datos pueden enfocarse en la innovación y proporcionar valor real a partir de un volumen de datos cada vez mayor.
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