¿Qué es DataOps?

A grandes rasgos, definimos DataOps como la culminación de procesos (por ejemplo, la ingesta de datos), prácticas (por ejemplo, la automatización de los procesos de datos), marcos (por ejemplo, tecnologías habilitadoras como la IA) y tecnologías (por ejemplo, una herramienta de canalización de datos) que ayudan a las organizaciones a planificar, construir y gestionar arquitecturas de datos distribuidas y complejas. DataOps incluye la gestión, la comunicación, la integración y el desarrollo de soluciones de análisis de datos, como cuadros de mando, informes, modelos de aprendizaje automático y análisis de autoservicio.

DataOps es atractivo porque elimina los silos entre los datos, el desarrollo de software y los equipos de DevOps. La propia promesa de DataOps anima a las partes interesadas de la línea de negocio a coordinarse con los analistas de datos, los científicos de datos y los ingenieros de datos. A través de las metodologías ágiles y DevOps tradicionales, DataOps garantiza que la gestión de datos se alinee con los objetivos empresariales. 

DataOps puede manejar un gran volumen de datos y flexibilidad

Entonces, ¿cómo podemos hacer que esto sea una realidad? En primer lugar, para gestionar los datos entrantes de diferentes fuentes, DataOps puede utilizar pipelines de análisis de datos para consolidar los datos en un almacén de datos o en cualquier otro medio de almacenamiento y realizar complejas transformaciones de datos para proporcionar análisis a través de gráficos y tablas.

En segundo lugar, DataOps puede utilizar el control estadístico de procesos (SPC) -un método de fabricación ajustado- para mejorar la calidad de los datos. Esto incluye la comprobación de los datos procedentes de los conductos de datos, verificando su estado como válido y completo, y el cumplimiento de los límites estadísticos definidos. Esto obliga a probar continuamente los datos desde las fuentes hasta los usuarios mediante la ejecución de pruebas para supervisar las entradas y salidas y garantizar que la lógica empresarial siga siendo coherente. En caso de que algo vaya mal, el SPC notifica a los equipos de datos con alertas automatizadas. Esto les ahorra tiempo, ya que no tienen que comprobar manualmente los datos a lo largo del ciclo de vida de los mismos.

Las operaciones de datos pueden automatizar tareas repetitivas y de poca importancia

Alrededor del 18% del tiempo de un ingeniero de datos se dedica a la resolución de problemas. DataOps permite la automatización para ayudar a los profesionales de datos a ahorrar tiempo y centrarse en tareas más valiosas y prioritarias.

Considere una de las tareas más comunes en el ciclo de vida de la gestión de datos: La limpieza de datos. Algunos profesionales de los datos tienen que modificar y eliminar manualmente los datos que están incompletos, duplicados, incorrectos o defectuosos de cualquier manera. Este proceso es repetitivo y no requiere ningún pensamiento crítico. Se puede automatizar estableciendo scripts personalizados o instalando una herramienta de software de limpieza de datos integrada.

Descubre la innovación

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