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¿Qué es DataOps y porque debes considerar este modelo en tu estrategia de datos?

Julio 2022 por
Gabriela Fonseca Chief Operations Officer

El sueño de todo directivo es tener la información adecuada en el momento adecuado y en el formato adecuado para poder evaluar escenarios y tomar decisiones. Yo misma durante mi experiencia como director de Operaciones, siendo una empresa en donde nos dedicamos a trabajar con datos, he llevado un largo proceso en mi vida profesional para pasar de asesorar a empresarios y directivos en el cómo usar los datos, a usarlos yo misma para tomar decisiones.

Por mi formación, a mí me encanta preparar los análisis con los que mi empresa va a trabajar, me encanta tomar el tiempo para analizar los datos y encontrar la mejor forma de que nos hablen. Pero es desesperante no poder contar con ellos de forma correcta, simple y sobre todo rápida. ¡Hay tantos procesos para que los datos lleguen a las manos de quienes los necesitan!

Para lograr ese objetivo y considerando la complejidad que hoy existe en las operaciones de las empresas, la velocidad con la que se mueve todo y la cantidad de datos que se procesan minuto a minuto, es indispensable buscar esquemas mediante los cuales sea cada vez más seguro y simple lograr que los datos lleguen correctamente a quienes los necesitan para actuar. ¡En esto se basa la filosofía de DataOps!

DataOps es un concepto que hoy, es el pan de cada día para quienes nos dedicamos a temas de datos, es lo que todos soñamos con lograr para nuestras organizaciones, un flujo de datos automatizado, de origen a destino, para lograr convertir a nuestras empresas en lo que  denominamos una organización dirigida por datos (Data-Driven Organization) a todos los niveles; es por ello que vale la pena conocer que es lo que está detrás de DataOps y evaluar que tan cerca estamos de poder implementarlo de acuerdo con la situación que vive nuestra empresa.

¿En qué consiste DataOps?

Una estrategia de DataOps consiste en lograr la automatización de la ingesta, selección, transformación, limpieza y validación, no solo del código que sustenta las aplicaciones de analytics y ciencia de datos, sino de la veracidad, completitud, certeza y confianza de los datos, de forma constante y organizada.

Al implementar un proceso de DataOps, las organizaciones buscan entregar datos de manera rápida y confiable, es decir, que, a pesar del volumen de datos, las entregas a los usuarios finales sean los más ágiles posibles, eliminando reprocesos, evitando el movimiento de datos y los procesos de transformación que no agregan valor y mitigando cuellos de botella.

Todo movimiento y/o transformación de datos genera costo, por lo que además de agilizar la entrega de datos curados, el implementar un proceso de DataOps, reduce costos en el mediano y largo plazo, lo que justifica el que una empresa evalúe seriamente la implementación de plataformas que permitan migrar de sus arquitecturas y modelos actuales a una estrategia de DataOps.

Para lograrlo se deben considerar una serie de principios, prácticas y por supuesto plataformas tecnológicas entre todos los jugadores en el proceso de conseguir que los datos nos digan algo significativo y relevante, mediante un proceso fluido y confiable que vaya a la velocidad que el negocio lo demande.

Estos principios se basan en

  • La comunicación constante entre las partes
  • La colaboración cercana y honesta
  • La integración de todos los elementos necesarios para orquestar los pipelines
  • Y la cooperación entre los usuarios finales, las capas de auditoría y los desarrolladores para lograr establecer todas las reglas necesarias

Las practicas incluyen desde la consideración del deber ser (Mejores prácticas) en cada punto del proceso, en el uso correcto de cada tecnología, e idealmente en la integración de algoritmos de IA que nos permitan detectar posibles errores en la información sin necesidad de la intervención humana.

Muchas organizaciones están en el camino, pero aún falta mucho trabajo y esfuerzo de Directivos y Expertos en ingeniería de datos para lograr que DataOps sea una realidad simple de implementar. Hay consideraciones importantes previas, tecnologías que es necesario configurar y cultura que es necesario implementar para que se logre el objetivo. 

Una de las estrategias que impulsa y sustenta más rápidamente un proceso de DataOps es la migración a la nube de nuestros sistemas y fuentes de datos, por el tipo de plataformas al que tenemos acceso en la nube y por la facilidad que nos prestan para la integración de datos; Yo diría que esté es uno de los primeros pasos.

¡Síguenos para conocer los demás!

En los próximos días estaremos liberando una serie de publicaciones con algunos ejemplos de arquitecturas DataOps y las tecnologías mediante las cuales Derevo ayuda a sus clientes en este proceso.

¿Porque DataOps?

  • Reducción de costos, optimizando el movimiento de datos, reduciendo la duplicidad y minimizando errores.
  • Agilidad en la entrega de los datos, ir a la velocidad de nuestro actual ambiente cambiante y en línea con nuestros negocios.
  • Aseguramiento de la calidad de los datos entregados. Siempre el dato correcto, siempre integro y siempre en el momento adecuado.
  • Escalabilidad, da la posibilidad de llegar a muchos más destinos haciendo uso de los mismos procesos.
  • Todos sabemos el valor que tienen los datos cuando son correctos y se usan como ventaja competitiva en un negocio, por lo que el contar con ellos bajo un modelo de DataOps con todo lo que ya hemos destacado, puede traer beneficios a todo el negocio, incrementando el revenue, reduciendo los costos, no solo relacionados con los datos, sino de cualquier área que aproveche esta ventaja para tomar las decisiones acertadas e igualmente nos ayudara a mitigar los riesgos que amenacen la operación.
Julio 2022 por Gabriela Fonseca