DataOps

DevOps hace referencia a los términos ingleses “development” y “operations”, y define una metodología que une a personas, procesos y tecnología para ofrecer valor a los clientes de forma constante.

Este modelo permite que los roles clave del área de TI, que antes estaban aislados, se coordinen y colaboren para crear mejores productos. Al adoptar una cultura DevOps junto con las prácticas y herramientas adecuadas, las empresas adquieren la capacidad de responder mejor a las necesidades de los clientes, aumentar la confianza en las aplicaciones que crean y alcanzar sus objetivos en menor tiempo.

Básicamente, con DevOps las organizaciones pueden desarrollar y mejorar productos con mayor rapidez que aquellas que utilizan procesos tradicionales de desarrollo de software; las 3 ideas clave de esta filosofía son:

Es una metodología para creación de software.
Se basa en la integración entre desarrolladores software y administradores de sistemas.
Permite fabricar software más rápidamente, con mayor calidad, menor coste y una altísima frecuencia de lanzamientos.

¿Por qué DevOps es importante?

El desarrollo de software y el Internet han cambiado por completo el mundo y todas las verticales de la industria. El software ya no se limita solo a respaldar un negocio, sino que se ha convertido en un componente central. Por eso, una metodología que permita agilizar todos los procesos referentes al desarrollo tecnológico propio de la empresa es importante para transformar cada sección de la cadena de valor operativa.

DevOps vs DataOps

DevOps es un término precursor de DataOps. Idealmente, se sugiere la implementación de ambas filosofías, ya que esto permite a las empresas desarrollar un ambiente de trabajo dinámico y ágil, que ponga al cliente en el centro de la operación y que posibilite obtener resultados óptimos. DevOps facilita la colaboración entre el desarrollo y las operaciones dentro de TI. DataOps crea y requiere la colaboración de toda la empresa, desde TI hasta los expertos y los consumidores de datos. DevOps hace que la TI sea más efectiva. DataOps hace que toda la empresa sea más efectiva. Que trabajen en concordancia es la mejor opción.

¿Cómo adoptar un modelo de DevOps?

Adoptar este modelo de trabajo requiere de un cambio de cultura y mentalidad. DevOps busca eliminar las barreras entre equipos de trabajo y colaborar para optimizar la productividad de los desarrolladores y la confiablidad de las operaciones. Hay que hacer un esfuerzo por comunicarse con frecuencia, incrementar la eficiencia y mejorar la calidad de los servicios que se proporcionan a los clientes. También es necesario hacerse responsables de sus servicios más allá de lo que tradicionalmente abarcarían sus funciones o puestos de trabajo, al pensar en las necesidades de los clientes y cómo pueden ayudar a satisfacerlas.

Independientemente de su estructura organizativa, las compañías que utilizan un modelo de DevOps disponen de equipos que visualizan todo el ciclo de vida de desarrollo y de la infraestructura como parte de sus responsabilidades.

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Con el fin de conseguir una visión holística del negocio y de los clientes, las empresas necesitan gestionar sus datos y obtener valor de ellos en el momento correcto. Es por esto que las organizaciones se esfuerzan día con día para desarrollar prácticas de Data Management y cumplir con los estándares establecidos para dirigir como se almacenan y analizan los datos y que sean útiles en toda la compañía.

Por todo esto, hoy se habla mucho de DataOps, un tipo de administración vinculada con metodologías agiles y eficientes. DataOps refiere a la aplicación de procesos analíticos y de gestión en todo el ciclo de vida de los datos para optimizar el rendimiento de cada paso. En rigor no es una tecnología ni un proceso, sino una disciplina emergente que busca conectar a los consumidores de datos con los creadores de datos para permitir la colaboración y acelerar la innovación.

La implementación eficaz de DataOps ha demostrado acelerar el plazo de comercialización de las soluciones de análisis, mejorar la calidad y el cumplimiento de los datos, y reducir el costo de la administración de la información. Básicamente, ofrece la capacidad de mejorar los cuellos de botella y acortar los tiempos de ciclos de análisis.

5 razones para implementar DataOps en una organización

Eficiencia de extremo a extremo: Las soluciones ágiles de DataOps permiten gestionar, procesar, seleccionar y proveer datos en toda la cadena de suministro.
Integración en entornos híbridos: Una plataforma de DataOps con un panel único de control posibilita unificar diversas fuentes de datos y buscar más fácilmente cualquier elemento dentro de un gran catálogo. Además, puede ser extensible a cada fuente local o que se encuentre en la nube y ampliar su utilidad a través de nuevas tecnologías
Colaboración analítica: Al proporcionar funciones de colaboración en el descubrimiento, la administración y el enriquecimiento de datos se obtienen mejores resultados de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
Control automatizado: Una administración DataOps automatiza el ciclo de vida del análisis de datos para reducir errores, mejorar la calidad de los datos y promover la agilidad.
Metadatos personalizables: Para lograr el éxito en el descubrimiento de datos y las recomendaciones predictivas, el DataOps agrega campos de metadatos y etiquetas personalizables.

Esta nueva y poderosa disciplina, reúne a personas, procesos y tecnologías que optimizan los canales y la transferencia de datos. Por eso, las compañías que implementan este tipo de administración logran una verdadera escalabilidad en sus iniciativas de datos y aceleran toda la cadena de valor de la información, para transformarla en conocimiento a través de tecnologías modernas que integran los datos en tiempo real.

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¿Qué es DevOps?

¿Qué es DataOps y por qué es importante implementarlo en tu organización?