Qué es DataOps y cómo puede ofrecer mejores análisis funcionales

Al reunir a DevOps, los ingenieros de datos y los científicos de datos ayudan a mejorar las comunicaciones, eliminar los silos y, en última instancia, ayudan a las empresas a tomar mejores decisiones basadas en datos.

La información ayuda a tomar mejores decisiones

Las compañías que usan datos para tomar decisiones tienden a tomar mejores Las empresas que se autodenominaron basadas en datos fueron 5% más productivas y 6% más rentables que sus competidores, según diversas investigaciones.

En ese momento, muchos veían la toma de decisiones impulsada por los datos como una superpotencia de ejecutivos que tenían científicos de TI y de "estrellas de rock" preparados. Este último grupo no solo podría seleccionar y limpiar conjuntos de datos y crear sofisticados algoritmos, sino que también eran expertos en contar historias y ofrecer información sobre lo que muestran sus datos.

Solo había un problema, no había suficientes científicos de datos y los que existían estaban sobrecargados de trabajo. No solo eso, sino que los gerentes que no formaban parte de la C-Suite también necesitaban acceso a datos e información impulsada por los datos.

La democratización de los análisis de datos

Mucho ha cambiado desde entonces. Big Data se ha democratizado y los análisis son "parte del trabajo de todos". Con tantos equipos e individuos manejando datos, la necesidad de un modelo de consumo de datos ha surgido.

Definiendo DataOps

Gartner definió DataOps como "el centro para recopilar y distribuir datos, con el mandato de proporcionar acceso controlado a los sistemas de registro para clientes y datos de rendimiento de marketing, mientras protege la privacidad, las restricciones de uso y la integridad de los datos".

DataOps es una nueva forma de administrar datos que promueve la comunicación e integración de datos, equipos y sistemas anteriormente aislados. Aprovecha el cambio de proceso, la realineación organizacional y la tecnología para facilitar las relaciones entre todos los que manejan los datos, ya sea , desarrolladores, ingenieros de datos, científicos de datos, analistas y / o usuarios de negocios. DataOps conecta estrechamente a las personas que recopilan y preparan los datos, los que analizan los datos y los que utilizan los hallazgos de esos análisis para un buen uso comercial.

Para hacer que los datos funcionen, se requiere el mandato de la administración ejecutiva para el acceso a datos democratizado, una infraestructura de datos centralizada, analistas de datos / científicos y equipo (s) de datos. Cuando están presentes, las analíticas flexibles y enfocadas se pueden producir de forma más rápida y precisa sin sacrificar la calidad y el cumplimiento.

DataOps habilita las empresas basadas en datos

El enfoque para los datos y una cultura basada en datos consiste en un equipo de datos que publica datos y administra la infraestructura utilizada para publicar esos datos, y los encargados de tomar decisiones de línea de negocio / perspicacia que normalmente tienen científicos de datos o analistas de datos en su equipos.

En este modelo, los científicos de datos y / o analistas de datos están integrados en las unidades de negocio tales como finanzas, ventas, marketing, etc. Trabajan con los responsables de la toma de decisiones de la línea de negocio para identificar preguntas, identificar los conjuntos de datos que deben analizarse y luego traducirlos a SQL (lenguaje de consulta estructurado) o a un lenguaje más sofisticado. El trabajo luego se entrega al equipo de datos.

Otros modelos de DataOps giran en torno a "organizar equipos en torno a objetivos relacionados con los datos para lograr un tiempo más rápido valorar". Sugieren que los miembros del equipo de DataOps pueden provenir de operaciones de productos, ingeniería de software, arquitectura y planificación, ciencia de datos, ingeniería de datos y gestión de productos.

Independientemente del modelo de DataOps que elija, y probablemente haya tantos sabores como empresas que hayan adoptado DataOps, el objetivo es el mismo: eliminar la fricción para que los datos se conviertan en dólares más rápido sin sacrificar la seguridad y el gobierno.

Descubre la innovación

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