¿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. Modelado a partir de DevOps, su objetivo es hacer que las funciones de datos previamente en silos sean más automatizadas, ágiles y congruentes.

De manera similar a cómo DevOps agiliza las tareas de desarrollo de software, DataOps se centra en orquestar los procesos de gestión y analytics de datos. Esto incluye transferir automáticamente datos entre sistemas, identificar y corregir errores e incongruencias, y reducir el trabajo manual repetitivo.

A través de flujos de trabajo automatizados, DataOps ayuda a mejorar la disponibilidad de datos y acelerar la entrega en data lakes, almacenes de datos, productos de datos y plataformas de analytics. También hace hincapié en la importancia de realizar pruebas y supervisiones continuas para garantizar que los pipelines proporcionen datos precisos y oportunos a las aplicaciones posteriores, desde plataformas de business intelligence (BI) hasta cargas de trabajo de inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML).

Al reemplazar pilas de datos aisladas con 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 funcionan con insights en tiempo real. Pero como los datos están creciendo a una velocidad sin precedentes y los modelos de machine learning requieren conjuntos de datos de alta calidad para funcionar, los procesos existentes tienen dificultades para seguir el ritmo. Si no se abordan, estas restricciones pueden crear cuellos de botella que conducen a interrupciones de datos, paneles obsoletos, pipelines fallidos y predicciones de ML inexactas. Incluso un simple cambio de esquema en un sistema de origen puede romper todo un panel de analytics 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 insights y fortalece los pipelines de datos.

En el proceso descendente, DataOps brinda a los usuarios empresariales y a los consumidores de datos un acceso confiable a la información, en lugar de tener que esperar 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 congruentes, y a los analistas, acceso más rápido a conjuntos de datos curados.

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 datos y pipelines de analytics resilientes que pueden adaptarse a las necesidades empresariales en tiempo real.

DataOps a menudo se analiza junto con DevOps, dada su dependencia de los mismos principios fundacionales: eficiencia, automatización, colaboración y mejora continua. Sin embargo, a pesar de tener un ADN similar, los dos aplican estos conceptos de manera 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 optimizar el ciclo de creación, prueba y despliegue de aplicaciones y servicios.

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

Las metodologías ágiles sustentan ambas disciplinas, enfatizando la iteración, los ciclos de feedback y la entrega frecuente de valor. Al igual que los equipos de DevOps envían código a menudo, los equipos de DataOps utilizan el desarrollo ágil para actualizar pipelines o lanzar productos de datos en incrementos más pequeños y confiables, refinando los flujos de trabajo basados en métricas en tiempo real. 

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

La forma más sencilla de poner el límite: DevOps acelera la entrega de software. DataOps acelera la entrega de datos. Ambos se basan en principios de automatización e integración continua, pero resuelven diferentes problemas para diferentes stakeholders.

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 escalan los flujos de trabajo de datos y cómo la información se mueve de forma confiable por 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 sin procesar a los resultados utilizables. Ese ciclo de vida sigue cinco etapas principales:

• Ingerir
• Orquestar
• Validar
• Implemente
• Monitoree

La ingesta de datos extrae datos sin procesar de fuentes internas y externas y los lleva a entornos centralizados, como data lakes o almacenes de datos. Los procesos de integración de datos, como extracción, transformación, carga (ETL), consolidan la información en formatos congruentes, creando un punto de partida confiable para analytics y 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 en todo el ciclo de vida de los datos.

Las pruebas automatizadas verifican la integridad, coherencia y precisión de los datos. El control estadístico de procesos puede detectar anomalías en tiempo real, garantizando que los conjuntos de datos cumplan con las reglas de negocio definidas antes de pasar a 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 analytics 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 cuellos de botella y optimizar los flujos de trabajo de extremo a extremo, reforzando 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, infraestructuras de observabilidad y herramientas de DataOps para formar pilas de datos, permitiendo analytics de big data, cargas de trabajo escalables de machine learning y entrega de datos confiable en todos 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 almacenamiento 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 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 datos constante en toda la empresa.

• Visibilidad de metadatos confiable: realiza un seguimiento del linaje, el esquema y el contexto para que los conjuntos de datos sigan siendo rastreables y confiables. Esta visibilidad mejora la gobernanza y mantiene el linaje claro en toda la empresa. 

• Gobernanza segura de datos: define controles de acceso y políticas de gobernanza que protegen la información confidencial, garantizando el cumplimiento y el acceso seguro para stakeholders autorizados.

• Observabilidad de los datos en tiempo real: proporciona información sobre las métricas de calidad de los datos, el rendimiento de los pipelines y el estado del sistema, ayudando a los equipos a detectar problemas de forma temprana y a mantener pipelines de analytics confiables.

• 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 un despliegue único. Más bien, se trata de un modelo operativo iterativo que evoluciona al ritmo de las necesidades cambiantes de la empresa. 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 haya brechas en los flujos de trabajo.

Documente los flujos de trabajo de datos, establezca KPI medibles e implemente políticas de gobernanza. El control de versiones puede ayudar a rastrear los cambios en todos los entornos.

Automatice la ingestión, validación y transformación siempre que sea posible. Utilice herramientas de monitoreo y paneles para rastrear el rendimiento en tiempo real y el estado de los pipelines.

Utilice ciclos de feedback para respaldar la mejora continua, garantizando 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 gestionadas: los entornos basados en la nube reducen las barreras de adopción al proporcionar orquestación, supervisión y gobernanza integradas. Estas capacidades facilitan el despliegue y el mantenimiento de las herramientas de DataOps.

• Arquitecturas de estructura de datos: los tejidos de datos utilizan metadatos activos para conectar fuentes de datos distribuidas sin un gran trabajo de integración, lo que mejora la gobernanza 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 objetivos de colaboración, controles de acceso y autoservicio.

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

• Entrega de datos en tiempo real: el streaming de baja latencia y la validación continua pueden ayudar a admitir entornos de analytics y machine learning donde el insight inmediato impulsa el valor empresarial.

• Sincronización de datos entre el borde y la nube: DataOps sincroniza cada vez más los flujos de datos entre el borde y la nube, lo que permite un procesamiento de baja latencia sin sacrificar la gobernanza centralizada, el linaje o los controles de calidad.

• Integridad de datos ESG: a medida que aumentan los requisitos de sustentabilidad y cumplimiento, DataOps admite flujos de trabajo rastreables y linaje auditable para la gestión responsable de datos y la elaboración de informes.