Un marco de DataOps es un conjunto estructurado de prácticas, procesos, roles y tecnologías para la operacionalización de los principios de DataOps. Cuando se implementa de manera efectiva, un marco de DataOps ayuda a las organizaciones a mejorar la velocidad, precisión, confiabilidad y gobernanza de las operaciones de gestión y analytics de datos.
El concepto más amplio de DataOps, abreviatura de operaciones de datos, es un conjunto de prácticas colaborativas de administración de datos inspiradas en DevOps y 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, laautomatización y la calidad para acelerar y optimizar la entrega de datos para obtener datos confiables y listos para analytics. DataOps trata los datos como un activo estratégico (también conocido como producto de datos) que debe gestionar, gobernar y monitorizarse continuamente para maximizar el valor empresarial.
En resumen, DataOps es la disciplina general, mientras que los marcos DataOps proporcionan los métodos estructurados para poner esa disciplina en acción. La arquitectura DataOps y las herramientas DataOps dan vida a 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 analytics de datos exigen conjuntos de datos confiables 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 administración y las operaciones subyacentes necesitan una reescritura. DataOps ofrece un enfoque estructurado que enfatiza la automatización, la colaboración, la gobernanza y la mejora continua.
Sin embargo, convertir el concepto de DataOps en formas de trabajo totalmente operativas y aplicables 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 inconsistencia entre los equipos, desalineación con los objetivos de la organización y nuevos problemas de calidad y cuellos de botella.
Los marcos DataOps ayudan a las organizaciones a coordinar varios componentes fundamentales de la gestión y el analytics de datos:
DataOps permite la automatización y la orquestación de los flujos de trabajo de datos en todas las etapas del pipeline de datos, incluyendo 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 manera eficiente, de modo que estén rápidamente disponibles 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 los procesos posteriores.
Los marcos DataOps ayudan a establecer estructuras claras de gobernanza de datos. La gobernanza de datos ayuda a garantizar que los datos sean precisos, coherentes y seguros. Establece las políticas, procedimientos y estándares que rigen cómo se recopilan, almacenan, gestionan y utilizan los datos dentro de una organización.
La gestión de la calidad de los datos es una parte fundamental de la gobernanza de datos. Se enfoca específicamente en las prácticas para mejorar y mantener la calidad de los datos de una organización, lo que puede incluir la validación de datos, la limpieza de datos y la aplicación de estándares de datos.
La integración continua y el despliegue continuo (CI/CD) facilitan el desarrollo y el despliegue 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 y despliegue, para que los equipos de datos puedan identificar y resolver problemas rápidamente y ofrecer nuevas características y mejoras.
Dos aspectos clave de CI/CD son el control de versiones y las pruebas automatizadas:
El monitoreo y la observabilidad de los datos ayudan a los equipos de datos a identificar y abordar de manera proactiva los problemas dentro de los pipelines de datos. Facilitan la recopilación, el análisis y la visualización de registros, eventos y métricas de los flujos de datos (como los tiempos de procesamiento de datos, la utilización de recursos y las tasas de error).
Este seguimiento ayuda a los equipos de datos a obtener insights sobre el rendimiento y el estado de los flujos de trabajo de datos para identificar mejor cuellos de botella y optimizar el rendimiento de la pipeline. Al supervisar 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 de privacidad de datos (como el RGPD) e identificar posibles riesgos para la seguridad de los datos.
Mediante herramientas, procesos y prácticas compartidas, DataOps elimina los silos y fomenta la colaboración entre equipos —ingeniería de datos, ciencia de datos y analytics de datos—, de modo que todos tengan acceso constante a datos fiables cuando los necesiten.
La colaboración se ve respaldada por otro subproducto de DataOps: la funcionalidad de autoservicio. Esta capacidad proporciona a los usuarios empresariales paneles 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 de manera efectiva 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 hacer cumplir procedimientos robustos de gobernanza, 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 diversos stakeholders. Los datos de alta calidad, a su vez, conducen a insights más precisos y confiables 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 optimizar y automatizar los procesos de gestión y analytics de datos, DataOps permite a los equipos procesar y analizar datos sin procesar de forma rápida y eficiente, lo que agiliza el tiempo de obtención de insights.
Esta aceleración puede proporcionar una ventaja competitiva significativa, ya que las organizaciones pueden responder rápidamente a las condiciones cambiantes del mercado y a las necesidades de los clientes.
Los marcos DataOps ayudan a las organizaciones a aumentar la eficiencia y optimizar los recursos dentro de los equipos de datos mediante la optimización 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 datos o pipeline y más tiempo a tareas estratégicas.
También promueve la colaboración y los bucles de retroalimentación y ayuda a garantizar que los datos utilizados en toda la organización sean de alta calidad y confiables. El resultado es una organización más ágil, capaz de adaptarse mejor a los cambios en las necesidades empresariales y de aprovechar las nuevas oportunidades.
Los marcos DataOps ayudan a acelerar y simplificar las implementaciones de DataOps. Si bien los marcos difieren según las organizaciones, los elementos y pasos típicos incluyen:
Un primer paso común en un entorno DataOps es evaluar las capacidades y el entorno 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 deficiencia o ineficiencia en las prácticas actuales de gestión y analytics de datos, y determinar las áreas en las que las prácticas de DataOps pueden generar el mayor impacto comercial.
Una vez que se evalúa el estado actual del negocio 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 poner en funcionamiento los componentes de DataOps, como la orquestación, la gobernanza y la observabilidad.
Un marco de DataOps adecuado debe respaldar la mejora iterativa, abordando tanto las necesidades a corto plazo (como la confiabilidad de los pipelines y la calidad de los datos) como los objetivos a largo plazo (como las iniciativas de IA y los analytics avanzados).
Para implementar eficazmente un marco de DataOps, es esencial establecer equipos de DataOps dedicados (o integrar roles de DataOps dentro de los equipos existentes).
Los miembros del equipo pueden provenir de diversas funciones, como ingenieros de datos, científicos de datos, analistas de datos y usuarios finales del negocio, para garantizar un enfoque colaborativo y multifuncional. Estos equipos son responsables de implementar, gestionar y optimizar continuamente las operaciones de gestión de datos y analytics de manera iterativa.
Con las necesidades comerciales y las responsabilidades del equipo definidas, las organizaciones deben establecer prácticas de gestión de datos, hardware y software para respaldar sus objetivos de DataOps.1
Este proceso incluye decisiones sobre cómo se adquirirán los datos, la transformación de datos realizada y cómo se modelarán los datos; qué plataformas de datos se emplearán (por ejemplo, almacenes de datos, data lakes y data lakehouses); y qué herramientas se adoptarán para orquestación, observabilidad y gobernanza. Es crítico que estas prácticas y herramientas respalden la escalabilidad a medida que evolucionan los volúmenes de datos y las necesidades comerciales.
También es importante establecer estructuras claras de gobernanza de datos que definan los roles, responsabilidades y procesos para gestionar y emplear datos sensibles de manera coherente y conforme a la normativa.
Estas estructuras de gobernanza 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 su ciclo de vida. Las pautas para controles de acceso, formatos de datos, linaje de datos, gestión de datos maestros (MDM), metadatos y convenciones de nomenclatura se pueden hacer cumplir mediante la automatización.
La puesta en funcionamiento de DataOps es un proceso continuo que requiere monitoreo e iteración continuos para garantizar un rendimiento y resultados óptimos. Los equipos de datos deben establecer prácticas y herramientas para realizar un seguimiento del desempeño y el estado de los pipelines de datos (incluidas dimensiones como el esquema, el linaje y el volumen), identificar y abordar problemas o cuellos de botella a medida que surgen y refinar 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.