DataOps al rescate

  • Gestión de información

El enfoque de DataOps utiliza principios de desarrollo de software ágil y pruebas, contenedores, orquestación y monitoreo automatizados para aumentar la velocidad de producción de las canalizaciones de datos para Business Intelligence (BI) y análisis de datos.

También significa romper los silos entre equipos y departamentos, y fomenta la colaboración con especialistas en datos de la organización. A medida que el volumen de datos continúa creciendo exponencialmente y los tipos de datos disponibles se vuelven cada vez más diversos, las marcas requieren un enfoque ágil para optimizar sus procesos de datos. 

DataOps permite mayores velocidades de ingesta, transformación, gobernanza, linaje y calidad de datos, al mismo tiempo que crea una alineación mucho más estrecha entre los científicos de datos y los profesionales de la tecnología.

Las marcas pueden usar un marco de DataOps para domesticar a la bestia de los datos. No todos los datos se crean de la misma manera, ni tienen el mismo valor. Solo un pequeño subconjunto de los datos que se recopilan generará información contextual que tenga un impacto en la toma de decisiones y que la clave es identificar esos datos y convertirlos en información procesable en el momento en que se toman las decisiones.

Esta es la parte del proceso de un marco de DataOps, donde la alineación de personas, procesos y tecnología ayuda a una organización a acceder, transformar y entregar datos de manera efectiva en toda la organización para la toma de decisiones.

Afortunadamente para las marcas, la tecnología para respaldar la ecuación ya está disponible para combatir la sobrecarga de datos. Los catálogos de datos se pueden usar para servir como un repositorio único para los datos relevantes, y se pueden usar para ayudar a generar una mayor comprensión de qué activos están disponibles, con el objetivo de enfocar los esfuerzos de análisis en optimizar los datos correctos para el resultado correcto.

Crear alineación es esencial para garantizar el éxito continuo incluso de la estrategia de datos más sólida. Donde las organizaciones tienen problemas es al permitir que la estrategia de datos se desvíe de los objetivos comerciales. Cuando están desalineados, incluso una organización que tiene procesos de descubrimiento de datos maduros puede encontrar que sus conocimientos ya no son precisos o ni siquiera útiles.

Con tantos datos omnicanal provenientes de los canales de una marca cada segundo de cada día, muchas marcas están comenzando a ahogarse en datos. Al crear una estrategia de datos para obtener buenos datos, poner la tecnología a trabajar, usar datos para responder las preguntas más importantes y más importantes y usar un enfoque de DataOps, las marcas pueden aprender a nadar de manera efectiva en sus datos.

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