Las organizaciones tienen el desafío de agilizar las formas en que sus datos se gestionan, transforman y retroalimentan su actividad como información significativa. Para ello surgió precisamente DataOps, una metodología que utiliza prácticas de desarrollo ágiles para crear, entregar y optimizar productos de datos de manera rápida y rentable.
En esencia, DataOps aporta velocidad y agilidad al proceso de canalización de datos de un extremo a otro, desde la recopilación hasta la entrega. Y tiene como objetivo acelerar la recopilación, el procesamiento, la integración y el análisis de datos. Es decir, que es una metodología que ayuda a extraer valor de los datos de manera eficiente, y permite administrar los datos en alineación con los objetivos comerciales.
Con DataOps, una organización se esfuerza continuamente por crear mejores formas de administrar sus datos. Esta práctica que colabora con el éxito de la transformación digital incluye todas las partes del ciclo de vida de la gestión de datos. Beneficia a las empresas al fomentar la colaboración entre equipos de científicos de datos, ingenieros y analistas de datos, operaciones y propietarios de productos.
Gestión de datos
DataOps abarca varias disciplinas como el desarrollo, transformación y extracción de datos, el aseguramiento de la calidad de los datos, el gobierno y el control de acceso a los mismos, la planificación de la capacidad del centro de datos y las operaciones del sistema.
Al igual que con DevOps, para poner en juego esta metodología no existen herramientas de software o nuevas tecnologías específicas, sino “marcos y conjuntos de herramientas relacionados que admiten un enfoque de DataOps para la colaboración y una mayor agilidad”. Esta metodología también involucra prácticas de automatización de procesos.
Un estudio encontró que el 73% de las empresas planeaba invertir en DataOps. Las compañías deben manejar cantidades enormes de datos (big data) y convertirlos en conocimientos. Necesitan poner fin a procesos de gestión de datos inútiles y derrochadores. Para ello deben contar con un equipo de DataOps que orqueste de manera centralizada todos los flujos y comprenda los requisitos de datos en toda la organización.
Análisis de datos
DataOps permite incrementar la capacidad de ofrecer un valor comercial predecible y confiable a partir de los activos de datos. Esto hace que las empresas puedan hacer un mayor y mejor uso de los datos en la toma de decisiones, el desarrollo de productos y la prestación de servicios.
Algunos de los beneficios que aporta esta práctica son la mejor comunicación y colaboración entre los distintos grupos de trabajo y entre los miembros de un mismo equipo, la optimización de la calidad de los datos, la obtención de información sobre datos en tiempo real, la reducción del tiempo de ciclo de las aplicaciones de ciencia de datos y la capacidad de predecir distintos escenarios mediante análisis de datos.
¿En tu organización están trabajando con prácticas de DataOps?