DataOps (operaciones de datos) es un Ágil enfoque para diseñar, implementar y mantener una arquitectura de datos distribuidos que admitirá una amplia gama de herramientas y marcos de código abierto en producción. El objetivo de DataOps es crear valor comercial a partir de big data.
Inspirado por el DevOps movimiento, la estrategia DataOps se esfuerza por acelerar la producción de aplicaciones que se ejecutan en marcos de procesamiento de big data. Además, DataOps busca romper los silos en Operaciones de TI y equipos de desarrollo de software, alentando línea de negocio partes interesadas con las que también trabajar ingenieros de datos, científicos de datos y analistas. Esto ayuda a garantizar que los datos de la organización se puedan utilizar de la manera más flexible y eficaz posible para lograr resultados comerciales positivos.
Dado que incorpora tantos elementos de la ciclo de vida de los datos, DataOps abarca una serie de disciplinas de tecnología de la información, incluido el desarrollo de datos, transformación de datos, extracción de datos, calidad de datos, gobernanza de datos, control de acceso a datos, planificación de la capacidad del centro de datos y operaciones del sistema. Los equipos de DataOps a menudo son administrados por el científico de datos jefe de una organización o director de análisis y apoyado por empleados como ingenieros de datos o analistas de datos.
Al igual que con DevOps, no existen herramientas de software específicas de «DataOps»; solo hay marcos y conjuntos de herramientas relacionados que admiten un enfoque de DataOps para la colaboración y una mayor agilidad. Tales herramientas incluyen ETL/ELT herramientas, herramientas de catalogación y conservación de datos, analizadores de registros y monitores de sistemas. Las herramientas que admiten arquitecturas de microservicios, así como el software de código abierto que permite que las aplicaciones combinen datos estructurados y no estructurados, también están asociados con el movimiento DataOps. Dicho software puede incluir MapReduce, HDFS, Kafka, Hive y Spark.
Cómo funciona DataOps
El objetivo de DataOps es combinar DevOps y metodologías ágiles para administrar los datos en consonancia con los objetivos comerciales. Por ejemplo, si el objetivo es aumentar la tasa de conversión de clientes potenciales, DataOps posicionaría los datos para hacer mejores recomendaciones para productos de marketing, convirtiendo así más clientes potenciales. Los procesos ágiles se utilizan para dato de governancia y desarrollo de análisis, mientras que los procesos de DevOps se utilizan para optimizar el código, las compilaciones de productos y la entrega.
La creación de código nuevo es solo una parte de DataOps, ya que agiliza y mejora la almacén de datos es igualmente importante. Similar al proceso de manufactura esbelta, DataOps utiliza el control de proceso estadístico (SPC) para monitorear y verificar la canalización de análisis de datos de manera consistente. SPC se asegura de que las estadísticas se mantengan dentro de los rangos factibles, mejora la eficiencia del procesamiento de datos y aumenta la calidad de los datos. Si ocurre una anomalía o error, SPC ayuda a alertar a los analistas de datos de inmediato para obtener una respuesta.
Cómo implementar DataOps
Dado que se estima que el volumen de datos seguirá creciendo exponencialmente, implementar una estrategia de DataOps se ha vuelto crucial. El primer paso para DataOps consiste en limpiar datos brutos y desarrollar una infraestructura que la haga disponible para su uso, generalmente en un modelo de autoservicio. Una vez que los datos se vuelven accesibles, se deben desarrollar o implementar software, plataformas y herramientas que orquestren los datos y se integren con los sistemas actuales. Luego, estos componentes procesarán continuamente nuevos datos, monitorearán el desempeño y producirán información en tiempo real.
Algunas de las mejores prácticas asociadas con la implementación de una estrategia de DataOps incluyen:
- Establezca puntos de referencia de progreso y mediciones de rendimiento en cada etapa del ciclo de vida de los datos.
- Defina reglas semánticas para datos y metadatos desde el principio.
- Incorporar circuitos de retroalimentación para validar los datos.
- Utilice herramientas de ciencia de datos y plataformas de datos de inteligencia empresarial para automatizar tanto proceso como sea posible.
- Optimice los procesos para hacer frente a cuellos de botella y silos de datos; esto normalmente implica la automatización de software de algún tipo.
- Diseño para crecimiento, evolución y escalabilidad.
- Utilice entornos desechables que imiten el entorno de producción real para la experimentación.
- Cree un equipo de DataOps con una variedad de habilidades y antecedentes técnicos.
- Trate DataOps como una manufactura esbelta enfocándose en las mejoras continuas de la eficiencia.
Beneficios de DataOps
La transición a una estrategia de DataOps puede brindarle a una organización los siguientes beneficios:
- Proporciona información valiosa sobre los datos en tiempo real.
- Reduce el tiempo de ciclo de las aplicaciones de ciencia de datos.
- Permite una mejor comunicación y colaboración entre equipos y miembros del equipo.
- Aumenta la transparencia mediante el uso de análisis de datos para predecir todos los escenarios posibles.
- Los procesos están diseñados para ser reproducibles y reutilizar el código siempre que sea posible.
- Garantiza una mayor calidad de los datos.
- Crea un centro de datos unificado e interoperable.
