DataOps: Optimización de Canalizaciones de Datos para Análisis más Rápidos y Confiables

DataOps es un conjunto emergente de prácticas ágiles, procesos y tecnologías para construir y mejorar canalizaciones de datos y análisis que respondan mejor a las necesidades del negocio.

Los datos aumentan cada segundo de cada día, ofreciéndonos un potencial tesoro de información para fines analíticos. Sin embargo, con demasiada frecuencia, el análisis se estanca debido a diversos problemas de datos: no sabemos qué datos tenemos, de dónde provienen o si son confiables.

En un mundo ideal, tendríamos acceso bajo demanda y confianza en los datos disponibles, tanto para análisis empresariales globales como para insights específicos de proyectos que permitan tomar decisiones de negocio que nos mantengan por delante de la competencia. La realidad es que el creciente número de fuentes de datos, plataformas y aplicaciones ha creado congestión 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 clientes, productos y mercados, pero seguimos quedándonos cortos.

Un Nuevo Enfoque para los Datos

Ante este desafío, las empresas necesitan un antídoto que ayude a derribar los silos de información existentes y la congestión de datos. Lo que se requiere 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 precisamente ese enfoque.

DataOps abraza la naturaleza dinámica de los datos, permitiendo 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 ágiles, procesos y tecnologías para construir y mejorar canalizaciones de datos y análisis que respondan mejor a las necesidades del negocio.

Ver también: DataOps: Ingenieros de Canalizaciones de Datos Experimentados, Clave para el Análisis de Streaming

Aunque algunas empresas afirman que existe una única solución tecnológica, DataOps reconoce que la respuesta no puede encontrarse solo en la adquisición de cierto número de licencias. Es un enfoque de disciplina completa, impulsado por una mentalidad que abraza ver y gestionar los datos de manera diferente. En su núcleo, DataOps es una metodología que busca optimizar todos los elementos que afectan las operaciones de datos para aumentar los resultados de negocio, implementando procesos y diversas tecnologías que respaldan esta nueva perspectiva y principios de datos.

Moviéndose a la Velocidad del Cambio

Las empresas ahora tienen acceso instantáneo a noticias e información de internet y redes sociales, y los usuarios de negocio quieren operar en el trabajo como lo hacen en casa: con acceso instantáneo a los datos. Este requisito demanda un enfoque más integrado y eficiente para los datos versus el enfoque por lotes semirregular en torno al cual muchas empresas están arquitecturadas.

Ha quedado claro que las empresas que quieren —o están empezando a— operar a la velocidad del cambio pueden ganar al tener la información y el análisis correctos en el momento adecuado. A medida que las empresas intentan ponerse al día con el movimiento de velocidad de datos y gestionar la complejidad de sus propios entornos, se vuelve mucho más difícil mejorar la disponibilidad de datos. Los cuellos de botella crecientes son un motor principal para la adopción de DataOps. Los datos brutos y diversas fuentes entrantes necesitan ser moldeados y formateados, y debe haber menos fricción entre las personas que proveen los datos y quienes los usan para tomar decisiones.

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

Las empresas progresistas están utilizando arquitecturas de datos modernas para ayudar a gestionar los volúmenes de datos en constante expansión. Aprovechar plataformas como la nube, que brindan agilidad, flexibilidad y mayor eficiencia, es la base que, combinada con herramientas de integración de datos, puede automatizar la entrega y procesos de datos con niveles apropiados de seguridad, calidad y metadatos. Cuando se añade DataOps a la mezcla, las organizaciones crean la alineación interna que, con la tecnología adecuada, soporta análisis de datos en tiempo real y enfoques colaborativos de gestión de datos.

La adopción de DataOps ayuda a acelerar el tiempo para obtener insights 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 exitosamente a la velocidad del cambio.

Las Claves del Éxito en DataOps

DataOps tiene 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 para 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 datos semanal o a veces mensualmente, DataOps necesita una integración constante de cambios incrementales de datos. Esto significa aplicar tecnologías como la captura de datos modificados (CDC), que cuando se hace correctamente elimina la necesidad de instalación en el sistema fuente. Es una forma no invasiva de capturar cambios en datos y metadatos de sistemas transaccionales, bases de datos relacionales, mainframes y aplicaciones, y transmitirlos a donde se necesiten en el proceso de canalización de datos.

Es fundamental que las empresas seleccionen una solución universal, una que soporte diversas plataformas y permita que el proceso de captura de datos modificados opere desde una perspectiva de origen y destino, lo que ayudará al entregar y refinar datos donde y cuando se necesiten. Esto permite la replicación de la base de datos, habilitando el movimiento a almacenes de datos y data lakes basados en la nube para ahorro de costos y agilidad, mientras proporciona canalizaciones de datos para soportar movimiento en tiempo real.

Para que DataOps tenga éxito, la automatización también es esencial. La implementación de plataformas modernas como nube y data lakes está ocurriendo en la empresa, y automatizar la canalización de datos asegura la generación, entrega y refinamiento eficiente de datos, mientras entrega subconjuntos analíticos a diferentes usuarios de negocio. Al automatizar cargas de trabajo heterogéneas y distribuidas, proporcionamos a los usuarios información confiable que les ayudará a tomar las mejores decisiones en el momento adecuado.

Las organizaciones deben considerar la agilidad al adoptar nuevas tecnologías e implementar nuevas canalizaciones de datos. Las soluciones deben ejecutarse donde se necesiten, ya sea en la nube, on-premise o en entornos híbridos para mantener el ritmo de las "arquitecturas en movimiento", que se refiere al cambio constante en plataformas y formatos de datos. La captura de datos modificados flexible proporciona infraestructuras modernas y ágiles que preparan a la empresa para el futuro, ofreciendo las cargas de datos adecuadas para abordar los requisitos de los usuarios de negocio.

La pieza final 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 vienen los datos, cómo fueron transformados, 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 linaje de datos, crucial ya que brinda a los usuarios el contexto para entender dónde se capturaron los datos, cómo se transformaron y confirma la validación. Tal información da a los usuarios confianza de que todos los movimientos de datos se registraron correctamente.

Caminos de Datos Claros por Delante

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

Cuando se ejecuta exitosamente, DataOps permite a las empresas mejorar la productividad, optimizar y automatizar procesos, aumentar la salida de datos y crear mayor colaboración entre equipos, permitiendo al negocio operar a la velocidad del cambio.