Publicado: 5 de abril de 2024
Colaboradores: Tim Mucci, Mark Scapicchio, Cole Stryker
DataOps es un conjunto de prácticas colaborativas de gestión de datos destinadas a acelerar la entrega, mantener la calidad, fomentar la colaboración y proporcionar el máximo valor de los datos. Siguiendo el modelo de las prácticas de DevOps, el objetivo de DataOps es garantizar que las funciones de desarrollo previamente aisladas estén automatizadas y sean ágiles. Mientras que DevOps se encarga de agilizar las tareas de desarrollo de software, DataOps se centra en automatizar el proceso de gestión y análisis de datos.
DataOps aprovecha la tecnología de automatización para optimizar varias funciones de gestión de datos. Estas funciones incluyen la transferencia automática de datos entre distintos sistemas siempre que sea necesario y la automatización de procesos para identificar y corregir incoherencias y errores en los datos. DataOps da prioridad a la automatización de las tareas repetitivas y manuales para liberar a los equipos de datos de tareas más estratégicas.
La automatización de estos procesos protege los conjuntos de datos y los hace fácilmente disponibles y accesibles para fines de análisis, al mismo tiempo que certifica que las tareas se realizan de manera consistente y precisa para minimizar el error humano. Estos flujos de trabajo racionalizados agilizan la entrega de datos cuando es necesario, ya que las canalizaciones automatizadas pueden gestionar mayores volúmenes de datos con mayor eficacia. Además, DataOps fomenta las pruebas y la monitorización continuas de las canalizaciones de datos para garantizar que funcionan y se rigen correctamente.
DataOps: una guía interactiva
¿Qué es una plataforma de datos moderna?
Las tareas manuales de gestión de datos consumen mucho tiempo y las necesidades empresariales están en constante evolución. Un enfoque racionalizado de todo el proceso de gestión de datos, desde la recopilación hasta la entrega, garantiza que una organización sea lo suficientemente ágil como para manejar iniciativas desafiantes de varios pasos. También permite a los equipos de datos gestionar el crecimiento explosivo de los datos mientras desarrollan productos de datos.
Uno de los objetivos principales de DataOps es romper los silos existentes entre los productores de datos (usuarios anteriores) y los consumidores de datos (usuarios posteriores) para garantizar el acceso a fuentes de datos fiables. Los silos de datos son eficaces para restringir el acceso y el análisis, por lo que al unificar los datos entre departamentos, DataOps fomenta la colaboración entre los equipos que pueden acceder y analizar datos relevantes para sus necesidades únicas. Al hacer hincapié en la comunicación y la colaboración entre los equipos de datos y de negocio, DataOps impulsa una mayor velocidad, fiabilidad, control de calidad y gobierno. Además, la colaboración interdisciplinaria que sigue permite una visión más holística de los datos, lo que puede conducir a un análisis más perspicaz.
Dentro de un marco de DataOps, los equipos de datos compuestos por científicos de datos, ingenieros, analistas, operaciones de TI, gestión de datos, equipos de desarrollo de software y partes interesadas de la línea de negocios trabajan juntos para definir y cumplir los objetivos comerciales. Así, DataOps ayuda a evitar el reto común de que la gestión y la entrega se conviertan en un cuello de botella a medida que crecen el volumen y los tipos de datos y surgen nuevos casos de uso entre los usuarios empresariales y los científicos de datos. DataOps implica la implantación de procesos como la orquestación de canalizaciones de datos, la monitorización de la calidad de los datos, el gobierno, la seguridad y las plataformas de autoservicio de acceso a los datos.
Las herramientas de orquestación de canalizaciones gestionan el flujo de datos y automatizan tareas como los programas de extracción, la transformación de datos y los procesos de carga. También automatizan flujos de trabajo complejos y garantizan que las canalizaciones de datos funcionen sin problemas, lo que ahorra tiempo y recursos a los equipos de datos.
La monitorización de la calidad de los datos proporciona una identificación proactiva en tiempo real de la calidad de los datos y garantiza que los datos utilizados para el análisis son fiables y fiables.
Los procesos de gobierno garantizan que los datos estén protegidos y se alineen con diversas regulaciones y políticas de la organización. También definen quién es responsable de los activos de datos específicos, regulan quién tiene permisos para acceder o modificar los datos y rastrean los orígenes y las transformaciones a medida que los datos fluyen por las canalizaciones para lograr una mayor transparencia.
En colaboración con el gobierno, los procesos de seguridad protegen los datos de accesos no autorizados, modificaciones o pérdidas. Los procesos de seguridad incluyen la encriptación de datos, el parcheado de puntos débiles en el almacenamiento de datos o en los conductos y la recuperación de datos en caso de violaciones de seguridad.
Al añadir el acceso de autoservicio a los datos, los procesos de DataOps permiten a las partes interesadas posteriores, como los analistas de datos y los usuarios empresariales, acceder y explorar los datos con mayor facilidad. El acceso de autoservicio reduce la dependencia de TI para la recuperación de datos y la automatización de las comprobaciones de calidad de los datos conduce a análisis e información más precisos.
DataOps utiliza la filosofía de desarrollo ágil para aportar velocidad, flexibilidad y colaboración a la gestión de datos. Los principios definitorios de Agile son el desarrollo iterativo y la mejora continua basada en los comentarios y la adaptabilidad, con el objetivo de ofrecer valor a los usuarios pronto y con frecuencia.
DataOps toma prestados estos principios básicos de la metodología ágil y los aplica a la gestión de datos. El desarrollo iterativo consiste en crear algo en pequeños pasos, obtener comentarios y hacer ajustes antes de pasar al siguiente paso. En DataOps, esto se traduce en dividir las canalizaciones de datos en etapas más pequeñas para un desarrollo, pruebas e implementación más rápidos. Esto permite obtener más rápido información sobre los datos (comportamiento de los clientes, ineficiencias de los procesos, desarrollo de productos) y ofrece a los equipos de datos espacio para adaptarse a las necesidades cambiantes.
La monitorización y los comentarios continuos sobre los canales de datos permiten mejoras continuas, lo que garantiza que la entrega de datos siga siendo eficiente. El ciclo de iteración hace que sea más fácil abordar nuevos recursos de datos, cambiar los requisitos de los usuarios o las necesidades comerciales, garantizando que el proceso de gestión de datos siga siendo relevante. Los cambios en los datos se documentan mediante un sistema de control de versiones, como Git, para rastrear las modificaciones de los modelos de datos y permitir reversiones más simples.
La colaboración y la comunicación son fundamentales para Agile y DataOps lo refleja. Los ingenieros, analistas y equipos empresariales trabajan juntos para definir objetivos y garantizar que las canalizaciones proporcionen valor empresarial en forma de datos fiables y utilizables. Las partes interesadas, los informáticos y los científicos de datos tienen la oportunidad de añadir valor al proceso en un bucle de comentarios continuos para ayudar a resolver problemas, crear mejores productos y proporcionar información fiable sobre los datos.
Por ejemplo, si el objetivo es actualizar un producto para complacer y deleitar a los usuarios, el equipo de DataOps puede examinar los datos de la organización para obtener información sobre lo que buscan los clientes y utilizar esa información para mejorar la oferta del producto.
DataOps promueve la agilidad dentro de una organización al fomentar la comunicación, automatizar los procesos y reutilizar los datos en lugar de crear nada desde cero. La aplicación de los principios de DataOps en todas las canalizaciones mejora la calidad de los datos al tiempo que libera a los miembros del equipo de datos de tareas que consumen mucho tiempo.
La automatización puede gestionar rápidamente las pruebas y proporcionar observabilidad de extremo a extremo en cada capa de la pila de datos, de modo que si algo va mal, el equipo de datos será alertado inmediatamente. Esta combinación de automatización y observabilidad permite a los equipos de datos abordar de forma proactiva los incidentes de tiempo de inactividad, a menudo antes de que estos incidentes puedan afectar a los usuarios o las actividades posteriores.
Como resultado, los equipos empresariales tienen datos de mejor calidad, experimentan menos problemas y pueden generar confianza en la toma de decisiones basada en datos en toda la organización. Así se acortan los ciclos de desarrollo de los productos de datos y se adopta un enfoque organizativo que favorece la democratización del acceso a los datos.
Con el aumento del uso de datos, surgen desafíos regulatorios en la forma en que se utilizan esos datos. Las regulaciones gubernamentales, como las regulaciones generales de protección de datos (RGPD) y la California Consumer Privacy Act (CCPA), han complicado cómo las empresas pueden gestionar los datos y qué tipos de datos pueden recopilar y utilizar. La transparencia de los procesos que aporta DataOps aborda los problemas de gobierno y seguridad proporcionando acceso directo a las canalizaciones para que los equipos de datos puedan observar quién utiliza los datos, adónde van y quién tiene permisos en sentido ascendente o descendente.
Cuando se trata de implementación, DataOps comienza con la limpieza de datos sin procesar y el desarrollo de una infraestructura tecnológica que los ponga a disposición.
Una vez que una organización tiene sus procesos de DataOps en ejecución, la colaboración es clave. DataOps hace hincapié en la colaboración entre los equipos empresariales y de datos, fomentando la comunicación abierta y eliminando los silos. Al igual que en el desarrollo de software ágil, los procesos de datos se dividen en partes más pequeñas y adaptables para una iteración más rápida. La automatización se utiliza para optimizar los canales de datos y minimizar el error humano.
Construir una cultura basada en datos también es un paso crucial. Invertir en alfabetización de datos permite a los usuarios aprovechar los datos de manera efectiva, creando un ciclo de comentarios continuo que recopila información para mejorar la calidad de los datos y priorizar las actualizaciones de la infraestructura de datos.
DataOps trata los datos en sí como un producto, por lo que es crucial que las partes interesadas participen en la alineación de los indicadores clave de rendimiento (KPI) y el desarrollo de acuerdos de nivel de servicio (SLA) para los datos cruciales desde el principio. Encontrar un consenso sobre lo que califica como buenos datos dentro de la organización ayuda a mantener a los equipos centrados en lo que importa.
Las herramientas de automatización y autoservicio capacitan a los usuarios y mejoran la velocidad de toma de decisiones. En lugar de que los equipos de operaciones cumplan con las solicitudes provisionales de los equipos empresariales, lo que ralentiza la toma de decisiones, las partes interesadas de la empresa siempre tienen acceso a los datos que necesitan. Al priorizar la alta calidad de los datos, las empresas garantizan información fiable para todos los niveles de la organización.
Estas son algunas de las prácticas recomendadas asociadas con la implementación:
- Definir los estándares de datos con antelación: establezca reglas semánticas claras para los datos y los metadatos desde el principio.
- Reunir un equipo de DataOps diverso: cree un equipo con diferentes habilidades y antecedentes técnicos.
- Automatizar la eficiencia: aproveche las herramientas de ciencia de datos y inteligencia empresarial (BI) para automatizar el procesamiento de datos.
- Romper silos: establezca canales de comunicación claros, anime a los equipos diversos a compartir datos y experiencia, emplee herramientas de automatización e integración de datos para eliminar silos y cuellos de botella.
- Diseño para la escalabilidad: cree una canalización de datos que pueda crecer y adaptarse a los crecientes volúmenes de datos.
- Validación integrada: integre bucles de comentarios para validar continuamente la calidad de los datos.
- Experimentar de forma segura: utilice entornos desechables para imitar la producción para una experimentación segura.
- Mejora continua: adopte un enfoque "eficiente", centrado en las mejoras continuas de la eficiencia.
- Mida el progreso continuamente: establezca puntos de referencia y realice un seguimiento del rendimiento a lo largo del ciclo de vida de los datos.
Este estilo de vida está diseñado para mejorar la calidad de los datos, acelerar el análisis y fomentar la colaboración en toda la organización.
Esta etapa implica la colaboración entre el negocio, el producto y la ingeniería para definir la calidad de los datos y las métricas de disponibilidad.
Aquí, los ingenieros y científicos de datos crean productos de datos y modelos de machine learning que pasarán a alimentar las aplicaciones.
Esta etapa se centra en conectar el código y los productos de datos con la pila tecnológica existente de una organización. Como integrar un modelo de datos con una herramienta de automatización del flujo de trabajo para la ejecución automática.
Las pruebas rigurosas garantizan que la precisión de los datos se alinee con las necesidades empresariales. Las pruebas podrían consistir en comprobar la integridad y la exhaustividad de los datos y que estos se ajustan a las normas empresariales.
En primer lugar, los datos se trasladan a un entorno de prueba para su validación. Una vez validados, los datos se pueden implementar en el entorno de producción para ser utilizados por aplicaciones y analistas.
La aplicación adecuada de las herramientas y la tecnología respalda la automatización necesaria para tener éxito con DataOps. La automatización empleada en cinco áreas cruciales ayuda a establecer una práctica sólida de DataOps dentro de una organización. Además, dado que DataOps es un marco holístico para administrar datos en toda una organización, las mejores herramientas aprovecharán la automatización y otras características de autoservicio que permiten más libertad y conocimiento para los equipos de DataOps.
La implementación de herramientas es una forma de mostrar el progreso en la adopción de DataOps, pero la implementación exitosa del proceso requiere una visión organizacional holística. Es poco probable que una empresa que se centra en un solo elemento en detrimento de otros vea algún beneficio de la implementación de procesos de DataOps. Las herramientas no reemplazan la planificación, las personas y los procesos continuos; Existe para respaldar y mantener una cultura ya sólida de datos primero.
Estas son las áreas que más se benefician de la automatización:
DataOps se basa en primer lugar en la arquitectura de datos de la organización. ¿Son fiables los datos? ¿Están disponibles? ¿Se pueden detectar errores rápidamente? ¿Se pueden realizar cambios sin interrumpir la canalización de datos?
La automatización de las tareas de conservación de datos, como la limpieza, la transformación y la estandarización de los datos, garantiza datos de alta calidad en todo el proceso de análisis, lo que elimina rápidamente los errores manuales y permite a los ingenieros de datos dedicarse a un trabajo más estratégico.
La automatización de la captura de metadatos y el seguimiento del linaje crea una comprensión clara de dónde provienen los datos, cómo se transforman y cómo se utilizan. Esta transparencia es crucial para el gobierno de datos y ayuda a los usuarios a comprender la fiabilidad de la información de los datos. Los procesos de DataOps utilizan cada vez más metadatos activos como un enfoque para administrar la información sobre los datos. A diferencia de los metadatos tradicionales, que suelen ser estáticos y aislados, los metadatos activos son dinámicos y se integran en toda la pila de datos para ofrecer una visión más rica y contextual de los activos de datos.
Cuando se trata del gobierno de datos, la automatización aplica reglas de calidad de datos y controles de acceso dentro de las canalizaciones. Esto reduce el riesgo de errores o accesos no autorizados, lo que mejora la seguridad y el cumplimiento de los datos.
La automatización de tareas como la deduplicación y sincronización de datos en varios sistemas garantiza una única fuente fiable para las entidades empresariales principales, como los clientes o los productos, que es la clave para una gestión eficaz de los datos. Esto elimina las incoherencias y mejora la fiabilidad de los datos para el análisis y la elaboración de informes.
La automatización también capacita a los usuarios empresariales con herramientas de autoservicio para el acceso y la exploración de datos. Al aplicar la automatización a las interacciones de autoservicio, los usuarios pueden encontrar y preparar los datos que necesitan sin depender de TI, lo que acelera la toma de decisiones basada en datos en toda la organización.
Con una plataforma de DataOps sólida, las organizaciones pueden resolver problemas ineficientes de generación y procesamiento de datos y mejorar la mala calidad de los datos causados por errores e inconsistencias. Estas son las funciones principales que proporcionan dichas plataformas:
Ingesta de datos: por lo general, el primer paso en el ciclo de vida de los datos comienza con la ingesta en un data lake o almacén de datos para transformarlos en información utilizable a través de la canalización. Las organizaciones necesitan una herramienta competente que pueda manejar la ingesta a escala. A medida que una organización crece, se requiere una solución eficiente para la ingesta de datos.
Orquestación de datos: el volumen y el tipo de datos dentro de las organizaciones seguirán creciendo y es importante gestionar ese crecimiento antes de que se salga de control. Los recursos infinitos son imposibles, por lo que la orquestación de datos se centra en la organización de múltiples tareas de canalización en un único proceso de extremo a extremo que permite que los datos se muevan de forma predecible a través de una plataforma cuando y donde sea necesario sin necesidad de que un ingeniero codifique manualmente.
Transformación de datos: la transformación de datos es donde los datos sin procesar se limpian, manipulan y preparan para su análisis. Las organizaciones deben invertir en herramientas que agilicen la creación de modelos complejos y los administren de manera confiable a medida que los equipos se expanden y crece el volumen de datos.
Catálogo de datos: un catálogo de datos es como una biblioteca para todos los activos de datos de una organización. Organiza, describe y hace que los datos sean fáciles de encontrar y comprender. En DataOps, un catálogo de datos puede ayudar a crear una base sólida para operaciones de datos fluidas. Los catálogos de datos sirven como un único punto de referencia para todas las necesidades de datos.
Observabilidad de los datos: sin la observabilidad de los datos, una organización no implementa una práctica adecuada de DataOps. La observabilidad protege la fiabilidad y la precisión de los productos de datos que se producen y pone datos fiables a disposición de los usuarios ascendentes y descendentes.
DataOps se basa en cinco pilares de observabilidad de los datos para monitorizar la calidad y evitar el tiempo de inactividad. Al monitorizar los cinco pilares, los equipos de DataOps obtienen una visión general de la salud de sus datos y pueden abordar de forma proactiva los problemas que afectan a su calidad y fiabilidad. Las mejores herramientas de observabilidad deben incluir un linaje automatizado para que los ingenieros puedan comprender la salud de los datos de una organización en cualquier punto del ciclo de vida.
¿Cuándo se actualizaron los datos por última vez? ¿Los datos se ingieren rápidamente?
¿Están los valores de los datos dentro de unos límites aceptables? ¿Los datos tienen el formato correcto? ¿Son coherentes los datos?
¿Falta algún dato? ¿Se han ingerido correctamente todos los datos?
¿Cuál es la estructura actual de los datos? ¿Ha habido algún cambio en la estructura? ¿Los cambios son intencionados?
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