Un marco de DataOps es un conjunto estructurado de prácticas, procesos, roles y tecnologías para poner en práctica los principios de DataOps. Cuando se implementa de manera efectiva, un marco de DataOps ayuda a las organizaciones a mejorar la velocidad, la precisión, la fiabilidad y el gobierno de las operaciones de gestión y análisis de datos.
El concepto más amplio de DataOps, abreviatura de operaciones de datos, es un conjunto de prácticas de gestión de datos colaborativas inspiradas en DevOps y las metodologías ágiles utilizadas en el desarrollo de software y las operaciones de TI (como la integración continua y la entrega continua). Hace hincapié en la colaboración, la automatización y la calidad para acelerar y agilizar la entrega de datos para obtener datos fiables y listos para el análisis. DataOps trata los datos como un activo estratégico (también conocido como producto de datos) que debe gestionarse, controlarse y monitorizarse continuamente para maximizar el valor empresarial.
En resumen, DataOps es la disciplina principal, mientras que los marcos de DataOps proporcionan los métodos estructurados para poner en práctica esa disciplina. A continuación, la arquitectura DataOps y las herramientas DataOps dan vida al marco en entornos reales.
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Los volúmenes de big data están creciendo rápidamente. La inteligencia artificial (IA), el machine learning (ML) y el análisis de datos exigen conjuntos de datos fiables y de alta calidad. Y los silos de datos se están profundizando.
Estos desafíos no se pueden resolver solo con data lakes o herramientas de procesamiento de datos: la gestión de datos y las operaciones subyacentes necesitan una reescritura. DataOps ofrece un enfoque estructurado que hace hincapié en la automatización, la colaboración, el gobierno y la mejora continua.
Sin embargo, convertir el concepto de DataOps en formas de trabajo totalmente operativas y ejecutables es complicado, especialmente desde cero. Los marcos de DataOps proporcionan las prácticas, procesos, roles y tecnologías integrales para implementar DataOps de manera eficiente y consistente a lo largo del ciclo de vida de los datos.
Sin un marco, las implementaciones de DataOps corren el riesgo de crear incoherencias entre los equipos, desalineación con los objetivos de la organización y nuevos problemas de calidad y cuellos de botella.
Los marcos de DataOps ayudan a las organizaciones a orquestar varios componentes básicos de la gestión y el análisis de datos:
DataOps permite la automatización y la orquestación de los flujos de trabajo de datos en todas las etapas del proceso de datos, incluidos la integración de datos, la ingesta de datos, el procesamiento de datos, el almacenamiento de datos y el análisis de datos.
Al secuenciar estas actividades, DataOps garantiza que los datos se muevan y procesen de forma eficiente, de modo que estén disponibles rápidamente para su análisis. La automatización también reduce las tareas repetitivas, como la extracción, transformación y carga de datos, y el riesgo de errores humanos.
Un aspecto clave de la orquestación de datos es su capacidad para gestionar las dependencias. Esta capacidad ayuda a garantizar que los datos se procesen en el orden correcto y que cualquier cambio o actualización en una etapa no afecte negativamente a los procesos posteriores.
Los marcos de DataOps ayudan a establecer estructuras claras de gobierno de datos. El gobierno de datos ayuda a garantizar que los datos sean precisos, coherentes y seguros. Establece las políticas, procedimientos y estándares que rigen la forma en que se recopilan, almacenan, gestionan y utilizan los datos dentro de una organización.
La gestión de la calidad de los datos es una parte fundamental del gobierno de datos. Se centra específicamente en las prácticas para mejorar y mantener la calidad de los datos de una organización, que pueden incluir la validación de datos, la limpieza de datos y la aplicación de estándares de datos.
La integración continua y la implementación continua (CI/CD) facilitan el desarrollo y la implementación rápidos e iterativos de proyectos de datos. Adoptadas de la ingeniería de software, las prácticas de CI/CD implican la automatización de los procesos de creación, prueba e implementación, para que los equipos de datos puedan identificar y resolver rápidamente los problemas y ofrecer nuevas características y mejoras.
Dos aspectos clave de CI/CD son el control de versiones y las pruebas automatizadas:
La monitorización y la observabilidad de los datos ayudan a los equipos de datos a identificar y abordar de forma proactiva los problemas dentro de los pipelines de datos. Facilitan la recopilación, análisis y visualización de registros de pipeline de datos, eventos y métricas (como tiempos de procesamiento de datos, utilización de recursos y tasas de error).
Este seguimiento ayuda a los equipos de datos a obtener perspectivas sobre el rendimiento y el estado de los flujos de trabajo de datos para identificar mejor cuellos de botella y optimizar el rendimiento del pipeline. Al monitorizar el acceso a los datos y los patrones de uso, la observabilidad de los datos también puede ayudar a las organizaciones a mantener el cumplimiento de las normativas sobre protección de datos (como el RGPD) y a identificar posibles riesgos para la seguridad de los datos.
A través de herramientas, procesos y prácticas compartidas, DataOps rompe los silos y fomenta la colaboración entre equipos, ingeniería de datos, ciencia de datos y análisis, para que todos tengan acceso constante a datos de confianza cuando sea necesario.
La colaboración está respaldada por otro subproducto de DataOps: la funcionalidad de autoservicio. Esta capacidad proporciona a los usuarios empresariales paneles de control y otras herramientas para la toma de decisiones basada en datos en tiempo real.
DataOps también fomenta una cultura de mejora continua e innovación. Al colaborar estrechamente, los equipos pueden identificar y abordar más fácilmente los cuellos de botella y las ineficiencias en sus pipelines de datos y flujos de trabajo.
Las organizaciones que implementan eficazmente un marco de DataOps exitoso pueden experimentar los siguientes beneficios:
La adopción de un marco de DataOps puede mejorar significativamente la calidad y precisión de los datos de una organización. Las prácticas y herramientas de DataOps (incluidas las plataformas DataOps) ayudan a establecer y aplicar procedimientos sólidos de gobierno de datos, observabilidad y transformación de datos.
Estos procesos ayudan a garantizar que los datos sean coherentes, precisos y estén listos para satisfacer las necesidades de los distintos stakeholders. A su vez, los datos de alta calidad conducen a perspectivas más precisas y fiables que pueden impulsar una mejor toma de decisiones y resultados.
DataOps ayuda a garantizar que los datos correctos se entreguen a los equipos correctos en el momento adecuado. Al agilizar y automatizar los procesos de gestión y análisis de datos, DataOps permite a los equipos procesar y analizar datos sin procesar de forma rápida y eficiente, lo que permite un tiempo de análisis más rápido.
Esta aceleración puede proporcionar una ventaja competitiva significativa, ya que las organizaciones pueden responder rápidamente a las cambiantes condiciones del mercado y a las necesidades de los clientes.
Los marcos de DataOps ayudan a las organizaciones a aumentar la eficiencia y optimizar los recursos dentro de los equipos de datos mediante la racionalización de los procesos de datos y el uso de la automatización para reducir el trabajo manual repetitivo. Esto permite a los ingenieros de datos y a los equipos de operaciones centrarse en actividades de mayor valor.
Una implementación exitosa de DataOps ayuda a los equipos de datos a dedicar menos tiempo a resolver problemas de calidad de los datos o de pipeline y más tiempo a tareas estratégicas.
También promueve la colaboración y los bucles de feedback y ayuda a garantizar que los datos utilizados en toda la organización sean de alta calidad y fiables. El resultado es una organización más ágil que puede adaptarse mejor a los cambiantes requisitos empresariales y aprovechar las nuevas oportunidades.
Los marcos de DataOps ayudan a acelerar y simplificar las implementaciones de DataOps. Aunque los marcos difieren según las organizaciones, los elementos y pasos típicos incluyen:
Un primer paso común en un marco de DataOps es evaluar las capacidades y el panorama de datos actuales de la organización. Esta evaluación suele examinar las fuentes de datos, los sistemas, las aplicaciones, los pipelines y los almacenes de datos, además de las personas, los procesos y los flujos de trabajo que los respaldan a lo largo del ciclo de vida de los datos.
El objetivo es identificar cualquier brecha o ineficiencia en las prácticas existentes de gestión de datos y análisis, y determinar las áreas en las que las prácticas de DataOps pueden tener el mayor impacto empresarial.
Una vez evaluado el estado actual de la empresa y sus capacidades de datos, el siguiente paso es definir una estrategia y una hoja de ruta de DataOps que describa objetivos claros, casos de uso priorizados e hitos medibles. Este paso también incluye la identificación de las personas, los procesos, las herramientas y las tecnologías necesarias para operacionalizar los componentes de DataOps, como la orquestación, el gobierno y la observabilidad.
Un marco de DataOps adecuado debe respaldar la mejora iterativa, abordando tanto las necesidades a corto plazo (como la fiabilidad de los pipelines y la calidad de los datos) como los objetivos a largo plazo (como las iniciativas de IA y los análisis avanzados).
Para implementar eficazmente un marco de DataOps, es esencial establecer equipos dedicados a DataOps (o integrar roles de DataOps dentro de los equipos existentes).
Los miembros del equipo pueden proceder de diversas áreas, como ingenieros de datos, científicos de datos, analistas de datos y usuarios finales de la empresa, para garantizar un enfoque colaborativo e interdisciplinar. Estos equipos son responsables de implementar, gestionar y optimizar continuamente las operaciones de gestión de datos y análisis de forma iterativa.
Con las necesidades empresariales y las responsabilidades del equipo definidas, las organizaciones deben establecer prácticas de gestión de datos, hardware y software para respaldar sus objetivos de DataOps1.
Este proceso incluye decisiones sobre cómo se adquirirán los datos, cómo se realizará la transformación de datos y cómo se modelarán; qué plataformas de datos se utilizarán (por ejemplo, almacén de datos, data lake y lakehouses de datos); y qué herramientas se adoptarán para la orquestación, la observabilidad y el gobierno. Es fundamental que estas prácticas y herramientas respalden la escalabilidad a medida que evolucionan los volúmenes de datos y las necesidades empresariales.
También es importante establecer estructuras de gobierno de datos claras que definan las funciones, las responsabilidades y los procesos para gestionar y utilizar los datos confidenciales de manera coherente y compatible.
Estas estructuras de gobierno deben integrarse directamente en los procesos de DataOps, la estrategia de datos y los flujos de datos para ayudar a garantizar que los datos sigan siendo de alta calidad, coherentes, seguros y conformes a lo largo de todo su ciclo de vida. Las directrices sobre controles de acceso, formatos de datos, linaje de datos, gestión de datos maestros (MDM), metadatos y convenciones de nomenclatura pueden aplicarse mediante la automatización.
La puesta en práctica de DataOps es un proceso continuo que requiere una supervisión y una iteración constantes para garantizar un rendimiento y unos resultados óptimos. Los equipos de datos deben implementar prácticas y herramientas para supervisar el rendimiento y el estado de los pipelines de datos (incluidos aspectos como el esquema, el linaje y el volumen), identificar y resolver los problemas o cuellos de botella a medida que surjan, y perfeccionar continuamente las prácticas de DataOps para mejorar la toma de decisiones e impulsar la creación de valor.
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1 “Good practices for the adoption of DataOps in the software industry”. IOP Publishing. 2020.