Descubre qué es DataOps y por qué los negocios están adoptando esta nueva metodología para tomar mejores decisiones basadas en datos
Muchas organizaciones tienen dificultades para hacer que su negocio esté realmente impulsado por datos. ¿Por qué ocurre esto? Estas empresas todavía no descubrieron cómo poner en funcionamiento sus plataformas de datos a escala empresarial. La buena noticia es que para lograrlo existe un nuevo enfoque denominado DataOps, que extiende los principios fundamentales de la metodología de desarrollo de de software DevOps al mundo de los datos.
Cabe recordar que DevOps se basa en tres principios principales: integración continua, entrega continua e implementación continua. ¿Cómo se pueden extender estos principios al mundo de los datos?
La integración continua se relaciona con la forma en la cual los ingenieros de datos integran, preparan, limpian, dominan y liberan nuevas fuentes y canalizaciones de datos de una manera sostenible y automatizada.
La entrega continua trata de hacer operativa la gobernanza de datos en toda la empresa para que todas las aplicaciones de consumo utilicen data de alta calidad.
Y la implementación continua habilita el autoservicio empresarial y hace que los datos confiables estén disponibles para una amplia variedad de usuarios en la organización.
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A modo de síntesis podría decirse entonces que DataOps (operaciones de datos) es una metodología ágil y orientada a procesos para desarrollar y entregar análisis. Su objetivo es optimizar el diseño, desarrollo y mantenimiento de aplicaciones basadas en datos y análisis de datos. Busca mejorar la gestión de datos y la forma en que se crean los productos, y coordinar estas mejoras con los objetivos del negocio.
En efecto: la misión de cada equipo de DataOps es generar canales de datos de alta calidad en colaboración y a escala que alimenten una gran cantidad de casos de uso empresarial.
La preparación de datos (data preparation) es un primer paso crítico para obtener valor de los datos empresariales. En esencia implica descubrir, validar, combinar, limpiar, enriquecer y transformar volúmenes masivos de datos estructurados y no estructurados en conjuntos de datos consumibles y totalmente gobernados para uso empresarial. Es un proceso continuo e iterativo.
Ahora bien: este proceso suele estar plagado de obstáculos.
A medida que se multiplica la complejidad inherente a los datos, crece la necesidad de unir procesos y tecnología en una plataforma de datos inteligente unificada e híbrida con capacidades de inteligencia artificial (IA) para automatizar tareas y aumentar el conocimiento humano.
¿Por qué razón? Porque la preparación de datos inteligente, para referirnos apenas a una de las etapas del proceso integral de gestión de datos, requiere que los equipos de DataOps tengan visibilidad completa de sus datos sin procesar, además del descubrimiento de datos avanzado, la colaboración, el linaje de datos de un extremo a otro, la gestión de metadatos, la gobernanza, la calidad de los datos, la seguridad de los datos y la automatización habilitada para el aprendizaje automático que se pueda aprovechar sin problemas a través de lagos de datos híbridos y en la Nube.
Con un enfoque cohesivo de la ingeniería y la preparación de datos, los equipos de DataOps pueden comenzar a girar hacia una verdadera colaboración de datos, lo que les permite acelerar la preparación a escala empresarial y democratizar el uso de la información y los datos procesables.
Luego, para aprovechar al máximo los aportes de la metodología y los equipos DataOps las empresas deberán desarrollar sus estrategias de gestión de datos (o data management) para tratar los datos a escala y en respuesta a los eventos del mundo real a medida que suceden.
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