DataOps, qué es y qué ventajas aporta

DataOps es un enfoque global del análisis de datos que permite tomar decisiones precisas e informadas en toda una organización. Combina tres dimensiones clave: procesos, herramientas y personas.

El enfoque DataOps toma parte de su inspiración en la metodología Agile y, como sugiere el nombre, de DevOps. DataOps va un paso más allá para ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones en el momento adecuado y, para ello, emplea herramientas que facilitan el trabajo colaborativo y que aportan agilidad, calidad, seguridad, acceso y sencillez en el uso de los datos. Por tanto, hablamos de una metodología automatizada y orientada al proceso que es utilizada por equipos de análisis y datos para mejorar la calidad global y reducir el tiempo del ciclo de análisis de datos.

Todo comenzó como un conjunto de buenas prácticas, pero con el tiempo se ha ido consolidando en un nuevo enfoque independiente para el análisis de datos. DataOps se aplica desde la preparación de los datos hasta la presentación de los informes finales. Es perfecto en un entorno interconectado del equipo de análisis de datos y las operaciones de tecnología de la información. DataOps no está ligado en particular a una tecnología, arquitectura, herramienta, lenguaje o marco de trabajo, promoviendo así la colaboración, la orquestación, la calidad, la seguridad, el acceso y la facilidad de uso para todos.

Ventajas de DataOps

Muchas empresas se dan cuenta de que sufren algunos problemas en relación con los datos y cómo sacarles el mayor partido posible. Por ejemplo, pueden sufrir largos períodos de desarrollo que se podrían optimizar; un departamento de IT sobrecargado de tareas; o acceso a datos de escasa calidad, que no permiten la óptima toma de decisiones.

Por tanto, estas empresas se encuentran en una situación en la que tienen difícil acceso a datos actualizados y, sobre todo, pertinentes, lo que dificulta esa toma de decisiones comerciales oportunas y precisas. Los datos son pertinentes cuando permiten responder a las preguntas para las que buscamos respuestas. Como decíamos al inicio del artículo, DataOps combina tres dimensiones clave: procesos, herramientas y personas.

Procesos

  • Automatización, vital para mantener los procesos de calidad de los datos durante el desarrollo y para la vigilancia automática de estos, así como la activación de alertas a posteriori. La automatización de datos y la IA pueden aplicarse para agilizar la gestión de la cadena de suministro, el marketing online, la detección de fraudes y muchas más tareas importantes.
  • Seguridad de los datos. El RGPD puede llevar a las empresas a mantener sus datos en silos antes que aprovechar integraciones de estos con otros sistemas, por ejemplo, en el Cloud. Sin embargo, teniendo una buena comprensión de las soluciones disponibles, de las limitaciones de seguridad existentes y un conjunto adecuado de reglas que seguir, los beneficios serán innegables.
  • Proceso de entrega de proyectos de datos, Un gran reto que se puede resumir en la construcción de un almacén de datos corporativos a largo plazo. Con el enfoque DataOps es posible reducir los plazos a tan sólo unas semanas, permitiendo así el aprovechamiento de los datos lo antes posible.

Las herramientas de DataOps, herederas directas de DevOps

DataOps hereda muchas cosas directamente de DevOps, en especial, las herramientas, o parte de ellas, al menos. Estas herramientas permiten, por ejemplo, la ejecución de pruebas de regresión automatizadas entre las nuevas versiones de los informes para acelerar los procesos de prueba. Es posible, entonces, comprobar cientos de informes cada vez que la herramienta de Business Intelligence se actualiza. La reconciliación de datos es crucial para cada proyecto de datos. Las pruebas de principio a fin, es decir, desde la fuente hasta un punto de datos cualquiera, ayudan a crear confianza en los datos y asegura a los usuarios su fiabilidad.

Otras herramientas interesantes que podemos utilizar con DataOps son los algoritmos y modelos de Machine Learning que, aplicados a los datos, nos permitirán obtener los mejores resultados gracias, de nuevo, a la automatización.

Por otro lado, muchas empresas (cada vez más) están moviendo sus centros de datos a la nube. Los volúmenes de datos crecen a buen ritmo y cada vez se aprovechan más fuentes de datos, por lo que los centros de datos tradicionales son un cuello de botella en los procesos. Esta infraestructura es ya demasiado lenta para procesar los datos en tiempo real, el almacenamiento no es todo lo flexible y escalable que sería de desear, y ampliar las capacidades y los recursos lleva demasiado tiempo, por lo que lo mejor es aprovechar las ventajas que nos aporta el Cloud.

Los datos son, hoy en día, un bien muy preciado en las empresas y, por eso, es necesario disponer de las mejores herramientas y metodologías para sacarles el mayor partido, siempre con la mayor calidad posible y es ahí donde se entiende la importancia de las DataOps.

Las personas, clave para que todo funcione correctamente

Las principales herramientas de Business Intelligence (BI) proporcionan herramientas integrales para la gestión y la preparación de datos, y para la elaboración de modelos. Sin embargo, cuando muchos individuos dentro de una organización utilizan herramientas e informes desarrollados por ellos mismos, es difícil mantener un gobierno y una calidad óptimos. En esos casos, es crucial contar con sujetos experimentados con habilidades analíticas, que sean competentes en el uso de una herramienta de BI en particular, pero que también puedan contar con el apoyo del departamento de IT, si fuese necesario.

El despliegue correcto de una solución de Business Intelligence suele incluir formación, pero también normas relativas a la gobernanza de los datos y a la forma de cooperar con IT. Es crucial tomar buenas decisiones, por ejemplo, referentes al lugar donde se procesarán los datos y sobre quién se encargará de la modelización de los datos, y pensarlo bien al principio del proceso.