Un buen programa de análisis de datos se basa en buenas operaciones de datos

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

La necesidad de un proceso sólido de DataOps a menudo se subestima y se malinterpreta cuando se aplica a proyectos de análisis de datos. En pocas palabras, 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 realiza una implementación o realiza un cambio, debe tener en cuenta de los datos que ya existen y el impacto potencial de los cambios que se están promoviendo.

El desafío, en situaciones en las que no se presta la debida atención al proceso subyacente de DataOps, es que pueden surgir una serie de problemas que, en última instancia, conducen a algunas implicaciones graves.

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Impulsas un cambio que rompe algo en producción

Esta es la peor pesadilla de todo equipo de datos. Aún peor, sin embargo, es no tener un proceso para saber 1) qué cambio se introdujo y 2) cómo eliminar el problema. Si no tiene una línea de visión de los cambios que se están implementando, no tiene ningún recurso para abordar rápidamente el problema recién introducido. Este es un problema de desarrollo, pero rápidamente se convierte en un problema comercial en el que puede comenzar a perder su audiencia comercial. Si su base de clientes no confía en su sistema y los procesos subyacentes (y comienzan a ver datos corruptos en tiempo real), se cuestiona la credibilidad de todo su programa de datos, y se cuestiona por algo que podría resolverse mediante un proceso claro, probado y documentado.

La velocidad de entrega de las mejoras

Si no tiene un proceso sólido implementado y si ve datos que no son precisos, su tiempo para solucionar problemas y proporcionar mejoras será extremadamente largo. ¿El resultado? Verá datos incorrectos (o incompletos) por más tiempo. El proceso de implementación en sí debe verse como parte de su programa de datos general. Implemente un cambio de código cero para simplemente probar el proceso de implementación. ¿El proceso en sí funciona como debería, o es ese proceso lo que está introduciendo cosas incorrectas en la producción?

Has quitado la capacidad de hacer una revisión

Surgen problemas, es inevitable, y los equipos de desarrollo deben poder intervenir rápidamente y realizar una corrección para abordar el problema inmediato. Sin embargo, el problema es que si no tiene un proceso de DataOps implementado, corre el riesgo de volver a presentar el mismo error en su próxima implementación.

Ver también: El tiempo de comercialización lo es todo:hágalo 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 errores humanos de su programa de análisis de datos. Cuanto menos error humano, más precisos serán sus datos y su programa. Las personas son costosas y los procesos pueden ayudar a reducir ese costo. Cuantas más personas participen en una implementación, más costoso será el proceso. Elimine los aspectos manuales de su programa de análisis de datos y tendrá un programa mejor, más económico y más rápido.

Si no está seguro del estado actual de su proceso de DataOps, hágale estas preguntas a su equipo. Las respuestas le dirán todo lo que necesita saber.

1. ¿Cuál es nuestro proceso actual para poner los cambios de datos en producción? ¿Es coherente y está bien documentado?
2. ¿Existen entornos aislados de desarrollo y prueba donde se está trabajando?
3. ¿Las personas tienen acceso de administrador a la producción para realizar cambios? ¿Existe un proceso para evitar que las personas introduzcan sus propios cambios en la producción (es decir, cuál es la gobernanza entre el desarrollo y la implementación)?

Si su proceso de DataOps no se comprende bien, podría generar inconsistencias en sus datos. Las inconsistencias en sus datos generan dudas en la mente de sus clientes sobre la calidad de su información y que realmente no pueden confiar en lo que ven como una fuente de verdad. Cree un mejor proceso y avanzará más rápido, seguirá siendo confiable a los ojos de su cliente y sabrá que ha creado una versión única de la verdad en la que se puede confiar para tomar decisiones comerciales críticas.