DataOps (Operaciones de Datos) es una metodología enfocada en agilizar y automatizar el análisis de datos. Fue concebido para responder a los volúmenes cada vez mayores de información comercial mediante la aplicación de principios ágiles para la gestión de datos. La filosofía opera en múltiples campos: Data Science, DevOps e ingeniería de datos, y su objetivo principal es mejorar la calidad del análisis de datos mientras optimiza y acelera los flujos de trabajo a lo largo de todo el ciclo de vida de los datos.
Todo eso no sería posible sin el esfuerzo de profesionales cualificados. Debido al carácter multidisciplinario del campo, los especialistas en DataOps deben poseer una gama de habilidades tanto técnicas como blandas. Los roles involucrados se dividen en tres categorías:
● Proveedores de datos: esta función suele ser asumida por los administradores de datos, que procesan y administran la información y el acceso a los datos en toda la organización.
● Preparadores de datos: un grupo de funciones que adaptan los datos proporcionados a las necesidades de los consumidores. Los Data engineers (responsables de crear canalizaciones de datos eficientes), los curators (que ajustan los datos al contexto comercial) y los stewards (encargados de las políticas de gobierno de datos y el cumplimiento) pertenecen a este grupo.
● Consumidores de datos: trabajan con activos de datos refinados que utilizan los científicos de datos para inventar nuevas formas de superar los desafíos comerciales.
Si todo esto suena un poco complicado, es porque los datos en sí mismos se están volviendo cada vez más complejos. Pero el objetivo final de DataOps es facilitar las operaciones de datos en todos los ámbitos, ayudando a su organización a aprovecharlas al máximo de la manera más eficiente posible.
Aquí hay cuatro ventajas clave de adoptar la metodología DataOps para maximizar el valor de los datos en su negocio.
1. Calidad de datos mejorada
La gestión de la calidad de los datos es el objetivo primordial de DataOps, ya que determina el resultado de todos los procesos posteriores. Desafortunadamente, los datos de baja calidad ponen en riesgo incluso a los proyectos mejor administrados.
AI, ML, modelos predictivos: todos dependen de datos de calidad. Cuando la información está dañada, duplicada o incompleta, estas tecnologías se vuelven poco confiables y esencialmente inútiles. Si tiene suerte, un error resultante de datos de baja calidad se detecta a tiempo y puede corregirse. Sin embargo, en la mayoría de los casos, la calidad inferior de los datos puede tener consecuencias graves, como infracciones de cumplimiento, oportunidades comerciales perdidas, quejas y desgaste de los clientes.
DataOps ayuda a evitar estos problemas al tiempo que mejora la precisión de todos los análisis basados en datos de su organización. Los proveedores y preparadores de datos garantizan principalmente la calidad satisfactoria de los activos de datos. Sin embargo, no son los únicos propietarios de datos: en el marco de DataOps, todas las partes interesadas son responsables de la calidad de los datos, lo que garantiza altos estándares en todo el proceso.
2. Mejor distribución de datos
En algunas industrias, es suficiente para garantizar el flujo de datos entre un solo sistema y los puntos de contacto. Sin embargo, la mayoría de las verticales se basan en la información recopilada e intercambiada dentro de un ecosistema complejo de software, aplicaciones y programas. Piense en la fabricación, por ejemplo, con MES, SCADA, ERP, software de mantenimiento, sistemas de control de calidad y una infraestructura IIoT. El comercio minorista depende de manera similar de BI, EDW, software de gestión de existencias, análisis predictivo de clientes y otros tipos de software.
Tradicionalmente, a medida que el entorno de datos de la empresa se vuelve más complejo, también se vuelve más descentralizado. Como resultado, cada nueva aplicación hace que el mantenimiento y la reestructuración sean mucho más difíciles, lo que genera tiempos de inactividad o fallas en la integración. DataOps resuelve esto mediante la redistribución de integraciones desde el código de sistemas individuales a un solo centro central. A partir de ahí, se pueden mantener, automatizar e implementar fácilmente sin riesgo de fallas o falta de acceso a los datos.
3. Procesos más rápidos y eficientes
Si bien están legalmente obligadas a seguir estrictas políticas de privacidad de datos, las organizaciones de industrias reguladas también se encuentran entre los adoptadores de DataOps más progresistas. La razón es simple: es más probable que las entidades sujetas a estrictas leyes y prácticas de protección de datos cuenten con equipos de ingeniería de datos dedicados para el cumplimiento. Además, están más inclinados a invertir recursos en datos.
Tomemos los bancos, por ejemplo. La aplicación de la metodología DataOps les ayuda a agilizar la evaluación de la solvencia y proporciona instantáneamente al personal todos los detalles necesarios para tomar decisiones sobre las cuentas de los clientes. Además, los procesos de informes se benefician de canalizaciones de datos automatizadas y una mayor transparencia de los datos, mientras que la iteración y la implementación rápidas permiten agregar nuevas funciones a la aplicación y las plataformas bancarias rápidamente. Todos estos beneficios pueden extenderse a otras industrias, reguladas o no.
4. Colaboración más estrecha
En esencia, la metodología DataOps persigue la interacción más amplia posible entre todos los miembros de una organización. El objetivo es interrumpir los datos aislados y hacerlos ampliamente accesibles, lo que permite que los equipos cooperen a pesar de las barreras o el trabajo distribuido, las divisiones departamentales y los objetivos y KPI en competencia.
Además de permitir la colaboración, un enfoque estandarizado para el gobierno de datos también ayuda a generar innovación. Por ejemplo, el acceso a datos que fluyen libremente permitió que un equipo de tres ingenieros de Spotify desarrollara la función Discover Weekly en solo unas pocas semanas, lo que no hubiera sido posible con una política de control de datos más rígida.
Independientemente de la industria, los datos están aquí para quedarse como el factor dominante que da forma al futuro de los negocios. En consecuencia, el enfoque de DataOps se vuelve esencial para el éxito de las empresas basadas en datos de hoy. Al proporcionar a todas las partes una vista panorámica de un ecosistema de datos conectados y hacer cumplir el uso correcto de la información, ayuda a las organizaciones a obtener todos los beneficios del análisis de la información. Estos incluyen la estandarización de tareas, el aumento de la velocidad del proyecto, la garantía del cumplimiento, el fortalecimiento de la seguridad y mucho más.
