Por qué un DataOps robusto impulsa análisis de datos confiables

Si su proceso DataOps no se comprende bien, podría generar inconsistencias en sus datos y en sus resultados analíticos.

La necesidad de un proceso DataOps sólido a menudo se subestima —y se malinterpreta cuando se aplica a proyectos de análisis de datos. En términos simples, DataOps es DevOps (el conjunto de prácticas que combina herramientas y operaciones de TI) para datos —y es el proceso de operacionalizar datos y abordar la idea central de que cada vez que hace un despliegue o un cambio, debe ser consciente de los datos que ya están en su lugar y el impacto potencial de los cambios que se están promoviendo.

El desafío, en situaciones donde no se presta la debida atención al proceso DataOps subyacente, es que pueden surgir una serie de problemas —que finalmente conducen a implicaciones serias.

Ver también: DataOps: Cómo convertir datos en insights accionables

Impulsas un cambio que rompe algo en producción

Esta es la peor pesadilla de cualquier equipo de datos. Aún peor es no tener un proceso para saber 1) qué cambio se introdujo y 2) cómo eliminar el problema. Si no tienes visibilidad de qué cambios se están desplegando, no tienes recurso para abordar rápidamente el problema recién introducido. Es un problema de desarrollo, pero rápidamente se convierte en un problema de negocio en el que puedes empezar a perder a tu audiencia empresarial. Si tu base de clientes no confía en tu sistema y los procesos subyacentes (y comienzan a ver datos corruptos en tiempo real), la credibilidad de todo tu programa de datos se pone en duda —y se pone en duda por algo que podría resolverse con un proceso claro, probado y documentado.

La velocidad de entrega para mejoras

Si no tienes un proceso sólido y ves datos que no son precisos, tu tiempo para corregir problemas y proporcionar mejoras será extremadamente largo. ¿El resultado? Estarás viendo datos malos (o incompletos) por más tiempo. El proceso de despliegue en sí necesita verse como parte de tu programa de datos general. Implementa un cambio de código cero para simplemente probar el proceso de despliegue. ¿El proceso en sí funciona como debería —o es ese proceso el que realmente está introduciendo cosas incorrectas en producción?

Has eliminado la capacidad de hacer un hotfix

Los problemas surgen, es inevitable, y los equipos de desarrollo necesitan poder intervenir rápido y hacer un hotfix para abordar el problema inmediato. El problema, sin embargo, es que si no tienes un proceso DataOps, arriesgas reintroducir ese mismo error en tu próximo despliegue.

Ver también: El tiempo de salida al mercado lo es todo —Hazlo realidad con DataOps

Error humano y costo

No importa cuán cautelosas sean las personas, se cometen errores. Un proceso DevOps está diseñado para eliminar la mayor cantidad posible de error humano de tu programa de análisis de datos. Menos error humano, datos más precisos —y programa. Las personas son costosas, y los procesos pueden ayudar a reducir ese costo. Cuantas más personas involucradas en un despliegue, más caro es ese proceso. Elimina los aspectos manuales de tu programa de análisis de datos, y tendrás un programa mejor, más barato y más rápido.

Si no estás seguro sobre el estado actual de tu proceso DataOps, hazle a tu equipo estas preguntas. Las respuestas te dirán todo lo que necesitas saber.

1. ¿Cuál es nuestro proceso actual para llevar cambios de datos a producción? ¿Es consistente y está bien documentado?
2. ¿Existen entornos de desarrollo y prueba aislados donde se realiza el trabajo?
3. ¿Las personas tienen acceso de administrador a producción para hacer cambios? ¿Hay un proceso para evitar que las personas empujen sus propios cambios a producción (es decir, cuál es la gobernanza entre desarrollo y despliegue)?

Si tu proceso DataOps no se comprende bien, podría generar inconsistencias en tus datos. Las inconsistencias en tus datos llevan a dudas en la mente de tus clientes sobre la calidad de su información y que no pueden confiar realmente en lo que ven como fuente de verdad. Construye un mejor proceso, y irás más rápido, seguirás siendo confiable a los ojos de tu cliente, y sabrás que has construido una única versión de la verdad en la que se puede confiar para tomar decisiones críticas de negocio.