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junio 9, 2022

Qué es DataOps y por qué es tan importante en la gestión de datos de una empresa

Muchas empresas se encuentran con el problema de que aún no saben cómo poner en marcha sus plataformas de datos a escala empresarial. Esta incapacidad para que su negocio esté impulsado por datos limita el éxito a la hora de conseguir los objetivos estratégicos.

Aquí es donde entra el concepto de DataOps, una práctica que automatiza la entrega de datos con un nivel apropiado de seguridad y calidad para mejorar el valor de los datos en un entorno dinámico. A continuación, analizamos su importancia en las iniciativas de analítica de datos y como impulsor de valor en un negocio.

¿Qué es DataOps?

DataOps es una práctica de gestión de datos colaborativa que pone foco en la integración y automatización de flujos de datos entre todas las partes de consumo de datos de una empresa.

Por tanto, DataOps se podría definir como una metodología ágil cuyo objetivo es el de optimizar el diseño, desarrollo y mantenimiento de aplicaciones basadas en datos y su análisis. DataOps ayuda a generar canales de alta calidad colaborativos y a escala para una gran cantidad de casos de uso en una empresa.

De DevOps a DataOps

En los últimos años, hemos visto cómo el concepto DevOps y sus variantes ‘Ops’ (MLOps, ModelOps o AIOps) han cogido más y más fuerza. DevOps nacía en el año 2000 y se sustenta en tres principios principales: integración, entrega e implementación continua.

DevOps nació con el objetivo de unir el desarrollo y la gestión de sistemas. Y, a pesar de su complejidad, ha sido capaz de integrar ambos escenarios y consolidarse como una metodología fundamental a la hora de plantearse un desarrollo.

DataOps nace más recientemente a partir de la filosofía de DevOps, y combina Lean Thinking, pero totalmente enfocado en analítica de datos para lograr automatización, velocidad y precisión en el procesamiento de estos. Es decir, mientras que DevOps pone foco en la tecnología, DataOps se centra en los datos y en el valor que se extrae de ellos. La capa tecnológica sobre la que se apoyen pasa a un segundo plano.

Por otro lado, tanto con DevOps como DataOps, las empresas deben replantearse la totalidad del problema, objetivos incluidos. DevOps amplía el alcance del problema y lo ve como un problema de desarrollo y/u operaciones. DataOps hace lo mismo al replantear el flujo de procesamiento de datos durante toda la ejecución. Sin embargo, DataOps abarca más grupos dentro de una organización, pues todas las partes dependen de los datos.

De hecho, con DataOps se tiene la implementación de la producción y los flujos de procesamiento de datos para ejecutar estos y entrenar modelos de datos.

Tipos de DataOps

Cuando hablamos de los tipos de DataOps, nos estamos refiriendo a las herramientas que permiten el correcto funcionamiento de esta metodología.

Muchas son heredadas directamente de DevOps y permiten la ejecución de pruebas de regresión automatizadas entre las nuevas versiones de los informes para acelerar los procesos de prueba. Por tanto, es muy importante el uso de Business Intelligence para la actualización constante de los datos para cada proyecto.

Por otro lado, encontramos el uso de algoritmos y modelos de Machine Learning, que, aplicados a los datos, nos permiten obtener los mejores resultados gracias a un sistema automatizado.

Por último, otra herramienta fundamental en todo este proceso es la nube. Cada vez más empresas están aprovechando las ventajas que aporta tener todos sus datos en un almacenamiento flexible, escalable y en tiempo real.

Implementación de DataOps

El término DataOps fue introducido por Lenny Liebmann en 2014 para explicar la necesidad de una práctica que permitiera mayor probabilidad de éxito a las iniciativas de Big Data.

¿Los motivos? Los resultados tan negativos que mostraban las empresas en materia de datos. Por ejemplo, en 2016 Gartner estimó que cerca del 60% de los proyectos de Big Data fallaban. En 2017, en lugar de que esta cifra bajara, ascendió al 85%. Y, para 2021, una encuesta de Harvard Business Review dejó ver que solo el 24% de las compañías le daban un 7 o más a los resultados de sus iniciativas en analítica. Una cifra que preocupa y mucho.

A raíz de estos estudios, se ha identificado una necesidad a nivel mundial muy importante, donde la mentalidad de las empresas debe cambiar completamente si quieren impulsar los cambios necesarios en materias de definición y ejecución. Necesitan que los datos no sean meramente almacenados, sino que también se gestionen y muestren en informes y paneles de control, con el objetivo de que se conviertan en un elemento dinámico de las operaciones corporativas.

Por ello, a la hora de implementar una metodología de DataOps, hay que plantearse cinco pasos principales para alcanzar el máximo potencial de los datos:

  1. Evaluar y ajustar la cartera y procesos tecnológicos para eliminar lo redundante y consolidar el control de los equipos.
  2. Una vez consolidados, hay que fomentar el intercambio y la reducción de las debilidades que obstaculizan la colaboración.
  3. Ahora sí, integrar las prácticas de DataOps en equipos y canales de datos.
  4. Automatizar los flujos de procesamiento de datos para que sean más eficientes.
  5. Dar a los consumidores de datos la capacidad de servirse a sí mismos, al liberar todo su potencial de información y conocimiento.

Ventajas de implementar DataOps

Muchas empresas se topan con que tienen problemas relacionados con sus datos y cómo sacarles el máximo partido. DataOps es una de las claves para promover los cambios que ayuden a conseguir los objetivos de una empresa. Algunas ventajas son:

  • Evitar la duplicación de datos: se facilita la creación de productos de datos más accesibles, de calidad y con disponibilidad para la operación.
  • Elaboración de una estrategia de datos: facilita la colaboración de los equipos en todas las fases para que los datos estén disponibles en menos tiempo.
  • Mejora de la analítica de datos: gracias al uso de algoritmos de machine learning se pueden recopilar, procesar y analizar grandes cantidades de datos.
  • Eficiencia operativa: se optimiza la eficiencia, la agilidad, la seguridad y el cambio de transformación.
  • Procesos avanzados: al adoptar DataOps, las empresas avanzan más rápidamente en términos de transición a la nube y de ejecución de estrategias de transformación digital.
  • Apoyo a tecnologías de automatización: al eliminar la inversión de tiempo en tareas manuales y automatizándolas, se consigue un aprovisionamiento de datos de calidad.

 

DataOps es una herramienta muy útil, pero hay que tener claro qué necesidades y objetivos tiene cada organización. De ahí que sea tan importante contar con un partner que nos dé esa perspectiva que asegure el éxito de la inversión. En Plain Concepts te ayudamos a promover los cambios correctos. ¡Contáctanos!

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Elena Canorea
Autor
Elena Canorea
Content & Copywriter

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