¿Qué es DataOps?

DataOps es un conjunto de prácticas colaborativas de gestión de datos diseñadas para acelerar la entrega, mantener la calidad, fomentar la alineación entre equipos y generar el máximo valor a partir de los datos. Siguiendo el modelo de DevOps, su objetivo es hacer que las funciones de datos anteriormente aisladas sean más automatizadas, ágiles y coherentes.

Al igual que DevOps agiliza las tareas de desarrollo de software, DataOps se centra en orquestar los procesos de gestión de datos y análisis de datos. Esto incluye la transferencia automática de datos entre sistemas, la identificación y corrección de errores e incoherencias y la reducción del trabajo manual repetitivo.

A través de flujos de trabajo automatizados, DataOps ayuda a mejorar la disponibilidad de datos y acelerar la entrega a través de data lakes, almacén de datos, productos de datos y plataformas de análisis. También hace hincapié en las pruebas y la monitorización continuas para garantizar que los pipelines alimentan de forma fiable datos oportunos y precisos a las aplicaciones posteriores, desde las plataformas de inteligencia empresarial (BI) hasta las cargas de trabajo de inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML).

Al sustituir las pilas de datos aisladas por flujos de trabajo unificados e integrales que admiten una amplia gama de casos de uso, DataOps garantiza que los datos de alta calidad lleguen a todos los rincones de la empresa de forma rápida y coherente.

Las empresas modernas se basan en conocimientos en tiempo real. Pero con unos datos que crecen a una velocidad sin precedentes y unos modelos de machine learning que requieren conjuntos de datos de alta calidad para funcionar, los procesos heredados están luchando por seguir el ritmo. Si no se abordan, estas limitaciones pueden crear cuellos de botella que provocan interrupciones de datos, paneles de control obsoletos, pipelines fallidos y predicciones de ML inexactas. Incluso un simple cambio de esquema en un sistema de origen puede romper todo un analytics panel de control si los equipos no están alineados o los flujos de trabajo no están automatizados.

DataOps ayuda a eliminar esas restricciones. Al automatizar los flujos de trabajo repetitivos y mejorar la calidad de los datos, acelera el tiempo de obtención de información y refuerza las canalizaciones de datos.

En el futuro, DataOps ofrece a los usuarios empresariales y consumidores de datos un acceso fiable a la información, en lugar de tener que esperar a las solicitudes ad hoc de los equipos de datos. En sentido ascendente, proporciona a los ingenieros de datos flujos de trabajo predecibles, a los científicos de datos datos de entrenamiento consistentes y a los analistas un acceso más rápido a conjuntos de datos seleccionados.

De hecho, se estima que el mercado de plataformas DataOps crecerá de 3900 millones de dólares en 2023 a 10 900 millones de dólares en 2028, a medida que las organizaciones pasan de iniciativas aisladas a prácticas de DataOps a nivel empresarial. Este rápido crecimiento está impulsado por los beneficios más amplios de DataOps:toma de decisiones más rápida, mayor calidad de los datos y pipelines de análisis resilientes que pueden adaptarse a las necesidades empresariales en tiempo real.

A menudo se habla de DataOps junto con DevOps, ya que ambos se basan en los mismos principios fundamentales: eficiencia, automatización, colaboración y mejora continua. Sin embargo, a pesar de tener un ADN similar, ambos aplican estos conceptos de forma diferente.

DevOps se centra en el desarrollo de software. Ayuda a los equipos de ingeniería a entregar software más rápido a través de la integración continua y la entrega continua (CI/CD). El objetivo de DevOps es agilizar el ciclo de creación, prueba e implementación de aplicaciones y servicios.

DataOps se centra en flujos de trabajo de datos. En lugar de optimizar la implementación, orquesta los pipelines de datos a lo largo de todo el ciclo de vida de los datos, desde la ingesta y la transformación hasta la validación y la entrega.

Las metodologías ágiles sustentan ambas disciplinas, ya que hacen hincapié en la iteración, los ciclos de feedback y la entrega frecuente de valor. Así como los equipos DevOps envían código con frecuencia, los equipos de DataOps utilizan el desarrollo ágil para actualizar pipelines o lanzar productos de datos en incrementos más pequeños y fiables, refinando flujos de trabajo basándose en métricas en tiempo real. 

CI/CD desempeña un papel de apoyo en DataOps, especialmente porque la automatización impulsa el control de versiones, las pruebas y la implementación de pipelines de datos. Fomenta la repetibilidad y la calidad en todos los entornos de producción.

La forma más sencilla de trazar la línea: DevOps acelera la entrega de software. DataOps acelera la entrega de datos. Ambas se basan en los principios de automatización e integración continua, pero resuelven problemas diferentes para partes interesadas distintas.

DataOps se basa en un conjunto claro de principios que definen cómo funcionan las operaciones de datos modernas. Estos principios guían cómo trabajan los equipos de datos, cómo se escalan los flujos de trabajo de datos y cómo la información se mueve de forma fiable en toda la empresa.

Para ofrecer datos de alta calidad a escala, DataOps se basa en un ciclo de vida que guía cómo la información se mueve de las entradas a los resultados utilizables. Ese ciclo de vida sigue cinco etapas principales:

• Consumir
• Orquestar
• Validar
• Despliegue
• Supervise

La ingesta de datos extrae datos sin procesar de fuentes internas y externas hacia entornos centralizados como data lakes o almacenes de datos. Los procesos de integración de datos, como la extracción, la transformación y la carga (ETL), consolidan la información en formatos coherentes, creando un punto de partida fiable para el análisis y el machine learning.

Las herramientas de orquestación automatizan y secuencian los flujos de trabajo de datos. Durante esta etapa, se produce la transformación de datos, donde los conjuntos de datos se limpian, estructuran y preparan para el análisis. La alineación de esquemas y las actualizaciones de metadatos ayudan a mantener la coherencia a lo largo del ciclo de vida de los datos.

Las pruebas automatizadas comprueban la integridad, la coherencia y la exactitud de los datos. El control estadístico de procesos puede detectar anomalías en tiempo real, garantizando que los conjuntos de datos cumplen normas empresariales definidas antes de mover a los entornos de producción.

Los productos de datos validados se entregan a usuarios empresariales, analistas de datos y modelos de machine learning. La entrega debe seguir siendo predecible y rápida para respaldar la toma de decisiones en tiempo real y los pipelines de análisis posteriores.

Las herramientas de observabilidad rastrean el rendimiento del pipeline, el tiempo de actividad y la calidad de los datos. Las métricas y los ciclos de feedback ayudan a los equipos a identificar los cuellos de botella y a optimizar los flujos de trabajo de principio a fin, lo que refuerza la mejora continua.

Una plataforma DataOps proporciona las capacidades necesarias para impulsar los flujos de trabajo de datos a escala. Las plataformas suelen combinar motores de orquestación, marcos de observabilidad y herramientas de DataOps para formar pilas de datos, lo que permite el análisis de big data, cargas de trabajo escalables de machine learning y una entrega de datos fiable en los entornos de producción.

Las capacidades principales de una plataforma DataOps incluyen:

• Ingesta escalable de datos: extrae datos sin procesar de diversas fuentes hacia almacenamiento centralizado o basado en la nube con un esfuerzo manual mínimo, reduciendo cuellos de botella tempranos en la cadena de datos.

• Transformación de datos de alta calidad: limpia, estructura y prepara los conjuntos de datos a escala para que estén listos para casos de uso en tiempo real y cargas de trabajo de machine learning. También mantiene una calidad de los datos constante en toda la empresa.

• Visibilidad de metadatos de confianza: rastrea el linaje, el esquema y el contexto para que los conjuntos de datos sigan siendo rastreables y fiables. Esta visibilidad mejora el gobierno y mantiene clara la línea de identidad en toda la empresa. 

• Gobierno de datos seguro: define controles de acceso y políticas de gobierno de datos que protegen la información sensible, garantizando el cumplimiento y el acceso seguro para los stakeholders autorizados.

• Observabilidad de los datos: proporciona conocimiento sobre métricas de calidad de los datos, rendimiento y estado, ayudando a los equipos a detectar problemas temprano y mantener canales de análisis fiables.

• Orquestación automatizada del flujo de trabajo: secuencia las tareas y elimina el trabajo manual repetitivo, lo que permite a los equipos de operaciones y a los ingenieros de DataOps centrarse en actividades de mayor valor al tiempo que mejora la escalabilidad y la eficiencia.

DataOps no es una implementación única. Más bien, es un modelo operativo iterativo que evoluciona junto con las cambiantes necesidades empresariales. Una implementación práctica suele incluir cinco pasos:

Identifique las fuentes de datos actuales, la infraestructura de datos, los flujos de trabajo y los cuellos de botella. Aclare lo que la empresa necesita de la toma de decisiones basada en datos.

Reúna a ingenieros de datos, científicos de datos, analistas de datos y operaciones de TI. La propiedad clara puede ayudar a garantizar que no hay brechas en los flujos de trabajo.

Documente los flujos de trabajo de datos, establezca KPI medibles e implemente políticas de gobierno. El control de versiones puede ayudar a realizar un seguimiento de los cambios en los distintos entornos.

Automatice la ingestión, la validación y la transformación siempre que sea posible. Utiliza herramientas de monitorización y paneles de control para monitorizar el rendimiento en tiempo real y el estado del pipeline.

Utiliza bucles de feedback para apoyar la mejora continua, asegurando la escalabilidad sin interrumpir los entornos de producción.

Incluso las estrategias sólidas de DataOps se enfrentan a desafíos del mundo real. Cuatro consideraciones comunes pueden influir en el éxito a largo plazo:

A medida que los entornos de datos se vuelven más distribuidos y automatizados, DataOps está pasando de ser una práctica de apoyo a una capa arquitectónica central. Varias fuerzas están acelerando ese cambio, entre ellas:

• Plataformas DataOps administradas: los entornos basados en la nube reducen las barreras para la adopción al proporcionar orquestación, monitorización y gobierno integrados. Estas capacidades hacen que las herramientas DataOps sean más fáciles de implementar y mantener.

• Arquitecturas de estructuras de datos: los tejidos de datos utilizan metadatos activos para conectar fuentes de datos distribuidas sin grandes trabajos de integración, lo que mejora el gobierno y el acceso en entornos híbridos y multinube.

• Modelos de datos liderados por dominio: los principios de malla de datos permiten una propiedad descentralizada, donde los dominios comerciales desarrollan y mantienen los productos de datos que ofrecen. Este modelo admite la colaboración, los controles de acceso y los objetivos de autoservicio.

• Automatización impulsada por la IA: e machine learning automatiza cada vez más tareas como el enriquecimiento de metadatos y la alineación de esquemas, lo que permite que las canalizaciones se autoajusten en función del rendimiento en tiempo real.

• Entrega de datos en tiempo real: la transmisión de baja latencia y la validación continua pueden ayudar a respaldar los entornos de análisis y machine learning en los que el conocimiento inmediato impulsa el valor empresarial.

• Sincronización de datos de edge a nube: DataOps sincroniza cada vez más los flujos de datos del edge y de la nube, soportando el procesamiento de baja latencia sin sacrificar el gobierno centralizado, el linaje o los controles de calidad.

• Integridad de datos ESG: a medida que crecen los requisitos de sostenibilidad y de cumplimiento, DataOps soporta flujos de trabajo rastreables y una línea auditable para una gestión de datos responsable y reporte.