A fin de lograr una visión de 360 grados del negocio y del cliente, las empresas necesitan gestionar los datos y obtener valor de ellos en el momento. Para eso precisan desarrollar prácticas de data management que les permita contar con datos fiables y de alta calidad. Adicionalmente las compañías requieren estándares comunes para gobernar como se almacenan y analizan los datos y que sean útiles en toda la organización.
Por todo esto, hoy se habla cada vez más de DataOps, una disciplina vinculada con las metodologías ágiles.
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DataOps refiere a la aplicación de procesos analíticos y de gestión en todo el ciclo de vida de los datos para optimizar el rendimiento de cada paso. En rigor no es una tecnología ni un proceso, sino una disciplina emergente que busca conectar a los consumidores de datos con los creadores de datos para permitir la colaboración y acelerar la innovación. Sus aspectos claves son la gestión de metadatos, clasificación de datos y gestión de políticas.
DataOps da lugar a una metodología automatizada y orientada a procesos para mejorar la calidad y reducir los tiempos del ciclo de análisis de datos. Y básicamente ofrece la capacidad de mejorar los cuellos de botella relacionados con los datos que afectaron a la mayoría de las empresas durante años.
En la actualidad se convirtió en una práctica relevante para reducir los costos de datos, acelerar el análisis y permitir mejores resultados de aprendizaje automático.
La infraestructura de DataOps permite a las empresas realizar el valor potencial de sus datos. No obstante, en un estudio de 2019 el 43% de los encuestados dijo que su organización no tenía una iniciativa de DataOps; solo el 27% dijo que la había implementado y el 30% que la había desarrollado de modo parcial.
A pesar de los desafíos de implementar DataOps, los encuestados reconocieron que sus beneficios son numerosos:
Hoy las empresas pueden acceder a enormes volúmenes de datos, con ecosistemas cada vez más complejos que presentan problemas como los silos de datos distribuidos en entornos de múltiples Nubes. Para superar estos desafíos los procesos e infraestructuras de DataOps ofrecen claras ventajas.
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El 60% dijo que la mayor ventaja es la de tiempos de ciclo más rápidos. El 50% reconoció una entrega de nuevas aplicaciones más rápidamente. El 48% dijo ingerir nuevas fuentes de datos más rápidamente. Y el 47% solicitudes de cambio más rápidas. Fuente: Tamr
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Corregir la calidad de los datos es la parte más difícil y la que requiere más tiempo dentro de las tareas de data management. Y en este sentido DataOps integra las pruebas en el canal de análisis de datos para brindar el control de calidad necesario.
Pero además hay otras razones para implementar esta disciplina de gestión de datos. Por ejemplo, cabe destacar estas cinco:
1. Eficiencia de extremo a extremo: las soluciones ágiles de DataOps permiten gestionar, gobernar, seleccionar y aprovisionar datos en toda la cadena de suministro.
2. Integraciones en entornos híbridos: para unificar las fuentes de datos y descubrir cualquier entidad dentro del catálogo, las empresas necesitan una plataforma de DataOps de panel único y extensible que se conecte a cada fuente en la Nube o local y se amplíe a través de nuevas tecnologías.
3. Colaboración analítica: al proporcionar funciones de colaboración en el descubrimiento, la administración y el aprovisionamiento de datos se obtienen mejores resultados de inteligencia artificial / aprendizaje automático.
4. Controles automatizados: DataOps automatiza el ciclo de vida del análisis de datos para reducir errores, mejorar la calidad de los datos y promover la agilidad.
5. Metadatos personalizables: para lograr el éxito en el descubrimiento de datos y las recomendaciones, las plataformas DataOps modernas agregan campos de metadatos y etiquetas personalizables.
Para convertirse en una organización data-driven, las empresas necesitan construir una cultura basada en datos. Pero también es importante disponer de prácticas, procesos e infraestructuras que ayuden a obtener valor de los datos. DataOps permite coordinar el análisis de datos con las operaciones generales del negocio. De esta manera cierra la brecha entre quienes recopilan los datos, quienes los analizan y quienes le dan un buen uso a los conocimientos.
¿Qué metodologías usan en tu empresa? ¿Las aplican para la gestión de datos?
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