DataOps:el antídoto para las canalizaciones de datos congestionadas

DataOps es un conjunto emergente de prácticas, procesos y tecnologías ágiles para crear y mejorar las canalizaciones de datos y análisis para satisfacer mejor las necesidades comerciales.

Los datos siguen aumentando cada segundo de cada día, brindándonos un tesoro potencial de información para elegir con fines analíticos. Pero más veces de las que queremos admitir, el análisis se bloquea debido a una variedad de problemas de datos. No estamos seguros de a qué datos tenemos acceso, de dónde provienen o si son confiables.

En un mundo ideal, podríamos tener acceso a pedido y confianza en los datos disponibles, tanto para análisis empresariales generales como para conocimientos de proyectos específicos para tomar decisiones comerciales que nos mantengan por delante de la competencia. La realidad es que el creciente número de fuentes de datos, plataformas y aplicaciones ha creado una congestión de datos significativa y obstáculos en la mayoría de las organizaciones.

La enorme cantidad de datos producidos, recopilados y gestionados debería crear un entorno de datos saludable para una mejor comprensión de los clientes, productos y mercados, pero nos seguimos quedando cortos.

Un nuevo enfoque de los datos

Al enfrentar este desafío, las empresas necesitan un antídoto que ayude a romper los silos de información existentes y la congestión de datos. Lo que se necesita es una forma integral de comprender y utilizar las herramientas, tecnologías y conjuntos de habilidades adecuados que aborden los cambios constantes en los datos. DataOps es solo el enfoque a seguir.

DataOps adopta la naturaleza dinámica de los datos, lo que permite a las empresas descubrir mejores formas de desarrollar y entregar análisis en tiempo real. Siguiendo los pasos de la metodología DevOps, DataOps es un conjunto emergente de prácticas, procesos y tecnologías ágiles para construir y mejorar las canalizaciones de datos y análisis para satisfacer mejor las necesidades comerciales.

Véase también: Los ingenieros de canalización de datos con experiencia en DataOps son fundamentales para Streaming Analytics

Si bien algunas empresas afirman que existe una única solución tecnológica, DataOps reconoce que la respuesta no se puede encontrar solo al solicitar una determinada cantidad de puestos o licencias. Es un enfoque de disciplina completa, impulsado por una mentalidad que abarca mirar y administrar los datos de manera diferente. DataOps, en esencia, es una metodología que tiene como objetivo optimizar todos los elementos que afectan las operaciones de datos para aumentar los resultados comerciales, implementando procesos y diversas tecnologías que respaldan esta nueva perspectiva y principios de datos.

Moverse a la velocidad del cambio

Las empresas ahora tienen acceso instantáneo a noticias e información de Internet y las redes sociales, y los usuarios de negocios quieren operar en el trabajo como lo hacen en casa, con acceso instantáneo a los datos. Este requisito exige un enfoque más integrado y eficiente de los datos frente al enfoque por lotes semirregular en torno al cual se estructuran muchas empresas.

Está claro que las empresas que quieren, o están comenzando a operar a la velocidad del cambio, pueden ganar si tienen la información y el análisis correctos en el momento adecuado. A medida que las empresas intentan ponerse al día con la velocidad del movimiento de los datos y administrar la complejidad de sus propios entornos, se vuelve mucho más difícil mejorar la disponibilidad de los datos. Los cuellos de botella cada vez mayores son un factor principal para la adopción de DataOps. Las diversas fuentes de datos entrantes sin procesar deben moldearse y formatearse, y debe haber menos fricción entre las personas que proporcionan los datos y las personas que los utilizan para tomar decisiones.

DataOps cambia las reglas del juego al respaldar la empresa centrada en los datos, acelerando el tiempo de comprensión y resolviendo muchos de los desafíos asociados con el acceso y el uso de datos. La metodología se centra en gran medida en mejorar la comunicación, la integración y la automatización de los flujos de datos en toda la organización. Reúne agilidad, integración continua y pruebas al mismo tiempo que agrega una capa de comunicación para aumentar la colaboración entre los propietarios de los datos, los administradores de bases de datos, los ingenieros de datos que construyen canalizaciones y procesos, y los consumidores de datos. El resultado finalmente es obtener datos en tiempo real que beneficiar a toda la organización.

Las empresas progresistas están utilizando arquitecturas de datos modernas para ayudar a administrar los volúmenes de datos en constante expansión. El aprovechamiento de plataformas como la nube, que brinda a las empresas agilidad, flexibilidad y mayor eficiencia, es la base que, cuando se combina con herramientas de integración de datos, puede automatizar la entrega y los procesos de datos con niveles apropiados de seguridad, calidad y metadatos. Cuando se agrega DataOps a la combinación, las organizaciones crean la alineación interna que, con la tecnología adecuada, respalda el análisis de datos en tiempo real y los enfoques de administración de datos colaborativos.

La adopción de DataOps ayuda a acelerar el tiempo de obtención de conocimientos y aborda cómo manejar la amplia variedad y velocidad de los datos. Sin embargo, la metodología, por su naturaleza, planteará preguntas, como ¿qué se necesita para operar con éxito a la velocidad del cambio?

Las claves del éxito de DataOps

DataOps es una gran promesa en su capacidad para transformar los procesos de datos. Para que DataOps tenga éxito, las empresas deben seguir algunos requisitos tecnológicos.

El primer requisito es la integración continua de datos. Es la base de las plataformas de datos modernas y la clave para lograr análisis de datos en tiempo real. En lugar del enfoque ETL tradicional y la vista por lotes que movía los datos semanalmente o, a veces, mensualmente, DataOps necesita una integración constante de los cambios de datos incrementales. Esto significa aplicar tecnologías como la captura de datos modificados (CDC), que cuando se hace correctamente elimina la necesidad de instalar un sistema fuente. Es una forma no invasiva de capturar cambios en datos y metadatos de sistemas transaccionales, bases de datos relacionales, sistemas de mainframe y aplicaciones y transmitirlos a donde deben estar en el proceso de canalización de datos.

Es fundamental para las empresas seleccionar una solución universal, una que sea compatible con varias plataformas y permita que el proceso de captura de datos modificados opere desde una perspectiva de origen y de destino, lo que ayudará a entregar y refinar los datos donde y según sea necesario. Esto permite replicar la base de datos, lo que permite el traslado a almacenes de datos y lagos de datos basados ​​en la nube para ahorrar costos y agilidad, al tiempo que proporciona canalizaciones de datos para respaldar el movimiento en tiempo real.

Para que DataOps tenga éxito, la automatización también es esencial. La implementación de plataformas modernas como la nube y los lagos de datos está ocurriendo en la empresa, y la automatización de la canalización de datos garantiza una generación, entrega y refinamiento eficientes de los datos al tiempo que entrega subconjuntos analíticos a diferentes usuarios comerciales. Mediante la automatización de cargas de trabajo heterogéneas y distribuidas, brindamos a los usuarios información confiable que los ayudará a tomar las mejores decisiones en el momento adecuado.

Las organizaciones deben tener en cuenta la agilidad al adoptar nuevas tecnologías e implementar nuevas canalizaciones de datos. Las soluciones deben ejecutarse donde sea necesario, ya sea en la nube, en las instalaciones o en entornos híbridos para mantener el ritmo de las "arquitecturas en movimiento", lo que se refiere al cambio constante en las plataformas y los formatos de datos. CDC flexible proporciona infraestructuras ágiles y modernas que preparan a una empresa para el futuro, ofreciendo las cargas de datos adecuadas para abordar los requisitos de los usuarios empresariales.

La última pieza a considerar es la confianza, uno de los aspectos más importantes de DataOps y que proviene de los metadatos. Los usuarios deben poder saber de dónde provienen los datos, cómo se transformaron y cuándo y quién los cambió. Esto se logra con tecnologías como un catálogo de datos, que ayuda a los usuarios a encontrar datos rápidamente. También proporciona el linaje de datos, que es crucial ya que proporciona a los usuarios el contexto para ayudar a comprender dónde se capturaron los datos, cómo se transformaron y confirma la validación. Esta información brinda a los usuarios la confianza de que todos los movimientos de datos se registraron correctamente.

Despeje los caminos de datos por delante

Aunque está en sus inicios, la adopción de DataOps aliviará muchos de los problemas de congestión relacionados con los datos que impiden que las organizaciones superen a la competencia, mientras ayuda a reducir el tiempo y el costo de entregar datos listos para análisis a más usuarios de análisis.

Cuando se ejecuta con éxito, DataOps permite a las empresas mejorar la productividad, optimizar y automatizar los procesos, aumentar la producción de datos y crear una mayor colaboración entre los equipos, lo que permite que la empresa opere a la velocidad del cambio.