Arquitectura de DataOps: 5 componentes clave y cómo empezar

DataOps es un enfoque colaborativo de la gestión de datos que combina la agilidad de DevOps con el poder del análisis. Su objetivo es agilizar la ingesta de datos, el procesamiento y el análisis mediante la automatización e integración de diversos flujos de trabajo. Una arquitectura DataOps es la base estructural que respalda la implementación de los principios de DataOps dentro de una organización. Abarca los sistemas, herramientas y procesos que permiten a las empresas gestionar sus datos de forma más eficiente y eficaz.

En este artículo:

• Arquitectura de datos heredada frente a arquitectura DataOps
• 5 componentes clave de una arquitectura de DataOps
• Cómo adoptar una arquitectura DataOps

Las arquitecturas de datos heredadas, que se han utilizado ampliamente durante décadas, suelen caracterizarse por su rigidez y complejidad. Estos sistemas suelen consistir en entornos de almacenamiento de datos y procesamiento en silos, con procesos manuales y una colaboración limitada entre los equipos. Como resultado, pueden ser lentos, ineficientes y propensos a errores.

Desafíos de las arquitecturas de datos heredados

Algunos de los principales desafíos asociados con las arquitecturas de datos heredados incluyen:

• Falta de flexibilidad: las arquitecturas de datos tradicionales suelen ser rígidas e inflexibles, lo que dificulta la adaptación a las cambiantes necesidades empresariales y la incorporación de nuevas fuentes de datos o tecnologías.
• Proceso de datos lento: debido a la naturaleza manual de muchos flujos de trabajo de datos en arquitecturas heredadas, el proceso de datos puede llevar mucho tiempo y recursos.
• Silos de datos: las arquitecturas heredadas suelen dar lugar a que los datos se almacenen y procesen en entornos en silos, lo que puede limitar la colaboración y dificultar la capacidad de generar conocimiento exhaustivo.
• Mala calidad de los datos: la falta de automatización y gobierno de datos en las arquitecturas heredadas puede dar lugar a problemas de calidad de los datos, como datos incompletos, inexactos o duplicados.

Cómo una arquitectura DataOps aborda estos desafíos

La arquitectura DataOps supera los desafíos que plantean las arquitecturas de datos heredadas de varias maneras:

• Mayor flexibilidad: el diseño modular de la arquitectura DataOps permite una fácil integración de nuevas fuentes de datos, herramientas y tecnologías, lo que permite a las organizaciones adaptarse rápidamente a las cambiantes necesidades empresariales.
• Proceso de datos más rápido: al automatizar los flujos de trabajo de datos y aprovechar las tecnologías de proceso de datos, la arquitectura DataOps acelera la ingesta de datos, la transformación y el análisis de datos.
• Mejora de la colaboración: DataOps hace hincapié en la colaboración interfuncional, derribando las barreras entre los equipos de datos y permitiéndoles trabajar juntos de forma más eficaz.
• Mejora de la calidad de los datos: el uso de prácticas de automatización y gobierno de datos en la arquitectura de DataOps ayuda a garantizar la calidad, la seguridad y el cumplimiento de los datos.

1. Fuentes de datos

Las fuentes de datos son la columna vertebral de cualquier arquitectura DataOps. Incluyen las diversas bases de datos, aplicaciones, API y sistemas externos desde los que se recopilan e ingieren los datos. Las fuentes de datos pueden ser estructuradas o no estructuradas, y pueden residir tanto on-premise como en la nube.

Una arquitectura DataOps bien diseñada debe abordar los retos de integrar datos de múltiples fuentes, asegurando que los datos sean limpios, consistentes y precisos. Implementar los controles de calidad de los datos, la creación de perfiles y la catalogación de datos es esencial para mantener una visión precisa y actualizada de los activos de datos de la organización.

2. Ingesta de datos y recopilación

La ingesta de datos implica el proceso de adquirir datos de diversas fuentes e incorporarlos al entorno DataOps. Este proceso puede llevarse a cabo utilizando diversas herramientas y técnicas, como el procesamiento por lotes, el streaming o la ingesta en tiempo real.

En una arquitectura DataOps, es crucial contar con un proceso de ingesta de datos eficiente y escalable que pueda manejar datos de diversas fuentes y formatos. Esto requiere implementar herramientas y prácticas sólidas de integración de datos, como la validación de datos, la limpieza de datos y la gestión de metadatos. Estas prácticas ayudan a garantizar que los datos que se ingieren sean precisos, completos y coherentes en todas las fuentes.

3. Almacenamiento de datos

Una vez ingeridos los datos, deben almacenarse en una plataforma de almacenamiento de datos adecuada que pueda adaptarse al volumen, la variedad y la velocidad de los datos que se procesan. Las plataformas de almacenamiento de datos pueden incluir bases de datos relacionales tradicionales, bases de datos NoSQL, data lakes o servicios de almacenamiento en la nube.

Una arquitectura DataOps debe tener en cuenta las implicaciones de rendimiento, escalabilidad y costes de la plataforma de almacenamiento de datos elegida. Debería abordar también cuestiones relacionadas con la seguridad de datos, la privacidad y el cumplimiento, especialmente cuando se trata de datos sensibles o regulados.

4. Tratamiento y transformación de datos

El proceso de datos y la transformación implican la manipulación y conversión de datos sin procesar en un formato adecuado para el análisis, el modelado y la visualización. Esto puede incluir operaciones como el filtrado, la agregación, la normalización y el enriquecimiento, así como técnicas más avanzadas como el machine learning y el procesamiento del lenguaje natural.

En una arquitectura DataOps, el proceso de datos y la transformación deben automatizarse y optimizarse utilizando herramientas y tecnologías que puedan manejar grandes volúmenes de datos y transformaciones complejas. Esto puede implicar el uso de pipelines de datos, plataformas de integración de datos o marcos de proceso de datos.

5. Modelado de datos y computación

El modelado de datos y computación implican la creación de modelos analíticos, algoritmos y cálculos que permiten a las organizaciones derivar conocimiento y tomar decisiones basadas en datos. Esto puede incluir análisis estadístico, machine learning, inteligencia artificial y otras técnicas de análisis.

Un aspecto clave de una arquitectura DataOps es la capacidad de desarrollar, probar e implementar modelos de datos y algoritmos de forma rápida y eficiente. Esto requiere la integración de plataformas de ciencia de datos, herramientas de gestión de modelos y sistemas de control de versiones que faciliten la colaboración y la experimentación entre científicos de datos, analistas e ingenieros.

Implementar una arquitectura DataOps puede ser una tarea compleja y desafiante, especialmente para organizaciones con ecosistemas de datos grandes y diversos. Sin embargo, siguiendo un enfoque estructurado y centrándose en los componentes clave descritos anteriormente, las organizaciones pueden crear e implementar con éxito un entorno DataOps:

1. Evalúe el estado actual: empiece evaluando la infraestructura de datos, los procesos y las prácticas existentes en su organización. Identifique las fortalezas y debilidades de su enfoque actual y señale áreas donde se puede mejorar.
2. Defina el estado objetivo: desarrolle una visión clara de lo que quiere lograr con su arquitectura DataOps y establezca un conjunto de objetivos y metas que se alineen con la estrategia y las prioridades generales de su organización.
3. Identifique la pila de tecnología: determine las herramientas, tecnologías y plataformas que formarán la base de su arquitectura DataOps. Esto puede implicar hacer investigación y evaluación de diversas opciones, así como considerar factores como la escalabilidad, el rendimiento y el coste.
4. Desarrolle un marco de gobierno de datos: establezca políticas, procedimientos y directrices para gestionar los datos a lo largo de su ciclo de vida, garantizando que se cumplan los requisitos de calidad de los datos, seguridad y cumplimiento de los datos.
5. Implemente la Integración y automatización de datos: optimice y automatice los procesos de ingesta de datos, procesamiento y transformación, utilizando tecnología que respalde el manejo eficiente y preciso de grandes volúmenes de datos.
6. Fomente la colaboración y la comunicación: fomente la cooperación y la colaboración entre los profesionales de los datos, incluidos los ingenieros de datos, los científicos de datos y los analistas. Implemente herramientas y prácticas que faciliten la comunicación, el intercambio de conocimientos y la resolución conjunta de problemas.
7. Monitorice y mejore continuamente: implemente herramientas de monitorización y análisis que le permitan seguir el rendimiento de su arquitectura DataOps e identificar áreas donde se pueden hacer mejoras. Perfeccione y optimice continuamente sus procesos y prácticas para garantizar que su entorno DataOps siga siendo ágil, eficiente y resiliente.