Muchas organizaciones luchan por hacer que su negocio esté realmente basado en datos. ¿Por qué está pasando esto? Estas empresas aún tienen que descubrir cómo poner en funcionamiento sus plataformas de datos a escala empresarial. La buena noticia es que para lograrlo existe un nuevo enfoque llamado DataOps, que extiende los principios fundamentales de la metodología de desarrollo de software DevOps al mundo de los datos.
Debe recordarse 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 que los ingenieros de datos integran, preparan, limpian, dominan y liberan nuevas fuentes de datos y canalizaciones de forma sostenible y automatizada.
La entrega continua consiste en hacer operativa la gobernanza de datos en toda la empresa para que todas las aplicaciones de los consumidores utilicen datos de alta calidad.
Y la implementación continua permite el autoservicio empresarial y hace que los datos confiables estén disponibles para una amplia variedad de usuarios en toda la organización.
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DataOps
A modo de síntesis, se podría decir 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 comerciales.
De hecho, la misión de cada equipo de DataOps es generar flujos de datos de alta calidad en colaboración y a escala que alimenten una multitud de casos de uso empresarial.
Preparación de datos
El preparación de datos (preparación de datos) es un primer paso fundamental para obtener valor de los datos comerciales. En esencia, implica descubrir, validar, combinar, limpiar, enriquecer y transformar volúmenes masivos de datos estructurados y no estructurados en conjuntos de datos consumibles totalmente gobernados para uso comercial. Es un proceso continuo e iterativo.
Ahora bien, este proceso a menudo está plagado de obstáculos.
Los equipos de DataOps gastan casi 80% de su tiempo tratando de localizar, validar y preparar los datos. Fuente: Forbes |
Gestión de datos
A medida que se multiplica la complejidad inherente de 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.
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¿Por qué razón? Porque la preparación inteligente de datos, para referirse a solo una etapa en el proceso de administración de datos de un extremo a otro, requiere que los equipos de DataOps tengan una 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 puede aprovechar sin problemas en 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 cambiar hacia una verdadera colaboración de datos, lo que les permite acelerar la preparación a escala empresarial y democratizar el uso de datos e información procesables.
Entonces a aprovechar al máximo las aportaciones de la metodología y los equipos de DataOps las empresas deben desarrollar su estrategias de gestión de datos (o gestión de datos) para procesar datos a escala y en respuesta a eventos del mundo real a medidaLa "medida" es un concepto fundamental en diversas disciplinas, que se refiere al proceso de cuantificar características o magnitudes de objetos, fenómenos o situaciones. En matemáticas, se utiliza para determinar longitudes, áreas y volúmenes, mientras que en ciencias sociales puede referirse a la evaluación de variables cualitativas y cuantitativas. La precisión en la medición es crucial para obtener resultados confiables y válidos en cualquier investigación o aplicación práctica.... que ocurren.
¿Cómo maneja su empresa los datos? ¿Estás listo para esta metodología?
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