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 anteriormente aisladas sean automatizadas y ágiles. Mientras que DevOps se preocupa por 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 diferentes sistemas siempre que sea necesario, y la automatización de procesos para identificar y abordar incongruencias y errores dentro de los datos. DataOps prioriza la automatización de tareas repetitivas y manuales para liberar a los equipos de datos para un trabajo más estratégico.
La automatización de estos procesos protege los conjuntos de datos y los hace fácilmente disponibles y accesibles para fines de análisis, al tiempo que certifica que las tareas se realizan de manera coherente y precisa para minimizar el error humano. Estos flujos de trabajo optimizados derivan en una entrega de datos más rápida cuando es necesario, ya que los pipelines automatizados pueden manejar mayores volúmenes de datos de manera más eficaz. Además, DataOps fomenta las pruebas y el monitoreo continuos de los pipelines de datos para garantizar que funcionen y se gobiernen correctamente.
Guía interactiva de DataOps
¿Qué es una plataforma de datos moderna?
Las tareas manuales de gestión de datos requieren mucho tiempo y las necesidades del negocio siempre están evolucionando. Un enfoque optimizado para 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 datos mientras desarrollan productos de datos.
Un objetivo central de DataOps es eliminar los silos abiertos entre los productores de datos (usuarios ascendentes) y los consumidores de datos (usuarios intermedios) para garantizar el acceso a fuentes de datos confiables. 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 equipos que pueden acceder a datos relevantes y analizarlos para sus necesidades únicas. Al enfatizar la comunicación y la colaboración entre los equipos de datos y de negocios, DataOps impulsa una mayor velocidad, confiabilidad, garantía de calidad y gobernanza. Además, la colaboración interdisciplinaria que sigue permite una visión más holística de los datos, lo que puede derivar en un análisis más profundo.
En un marco de DataOps, los equipos de datos formados por científicos de datos, ingenieros, analistas, operaciones de TI, gestión de datos, equipos de desarrollo de software y stakeholders de la línea de negocio trabajan juntos para definir y cumplir los objetivos empresariales. 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 implementación de procesos, como la orquestación de pipelines de datos, el monitoreo de la calidad de los datos, la gobernanza, la seguridad y las plataformas de autoservicio de acceso a los datos.
Las herramientas de orquestación de pipelines gestionan el flujo de datos y automatizan tareas, como cronogramas de extracción, transformación de datos y procesos de carga. También automatizan flujos de trabajo complejos y garantizan que los pipelines de datos funcionen sin problemas, lo que ahorra tiempo y recursos a los equipos de datos.
El monitoreo de la calidad de los datos proporciona una identificación proactiva en tiempo real de la calidad de los datos, lo que garantiza que los datos empleados para el análisis sean confiables.
Los procesos de gobernanza garantizan que los datos estén protegidos y se ajusten a las distintas normativas y políticas de la organización. También definen quién es responsable de los activos de datos específicos, regulan quién tiene permisos para acceder a los datos o modificarlos, y rastrean los orígenes y las transformaciones a medida que los datos fluyen por los pipelines para una mayor transparencia.
Al trabajar en conjunto con la gobernanza, los procesos de seguridad protegen los datos del acceso no autorizado, la modificación o la pérdida. Los procesos de seguridad incluyen el cifrado de datos, la corrección de debilidades en el almacenamiento de datos o pipelines y la recuperación de datos de violaciones de seguridad.
Al agregar acceso a datos de autoservicio, los procesos de DataOps permiten a los stakeholders intermedios, como los analistas de datos y los usuarios empresariales, acceder a los datos y explorarlos más fácilmente. 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 se traducen en análisis e insights más precisos.
DataOps emplea la filosofía de desarrollo ágil para aportar velocidad, flexibilidad y colaboración a la gestión de datos. Los principios que definen la metodología ágil son el desarrollo iterativo y la mejora continua basados en la retroalimentación y la adaptabilidad, con el objetivo de entregar valor a los usuarios de manera temprana y frecuente.
DataOps toma prestados estos principios básicos de la metodología ágil y los aplica a la gestión de datos. El desarrollo iterativo consiste en construir algo en pequeños pasos, obtener retroalimentación y hacer ajustes antes del siguiente paso. En DataOps, esto se traduce en dividir los pipelines de datos en etapas más pequeñas para acelerar el desarrollo, las pruebas y el despliegue. Esto permite una entrega más rápida de insights de datos (comportamiento del cliente, ineficiencias de procesos, desarrollo de productos) y da a los equipos de datos espacio para adaptarse a las necesidades cambiantes.
El monitoreo continuo y la retroalimentación sobre los pipelines de datos permiten mejoras continuas, lo que garantiza que la entrega de datos siga siendo eficiente. El ciclo de iteración facilita el abordaje de nuevos recursos de datos, los requisitos cambiantes de los usuarios o las necesidades empresariales, lo que garantiza 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 realizar un seguimiento de las modificaciones de los modelos de datos y permitir reversiones más sencillas.
La colaboración y la comunicación son fundamentales para la metodología ágil y DataOps lo refleja. Los ingenieros, analistas y equipos de negocios trabajan en conjunto para definir objetivos y garantizar que los pipelines proporcionen valor para el negocio en forma de datos confiables y utilizables. Los stakeholders, TI y los científicos de datos tienen la oportunidad de agregar valor al proceso en un ciclo de retroalimentación continuo para ayudar a resolver problemas, crear mejores productos y proporcionar insights de datos confiable.
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 insights sobre lo que buscan los clientes y emplear esa información para mejorar la oferta del producto.
DataOps promueve la agilidad dentro de una organización al fomentar la comunicación, automatizar procesos y reutilizar datos en lugar de crear algo desde cero. La aplicación de los principios de DataOps en todos los pipelines mejora la calidad de los datos y libera a los miembros del equipo de datos de tareas que consumen mucho tiempo.
La automatización puede manejar rápidamente las pruebas y proporcionar observabilidad de extremo a extremo en cada capa de la pila de datos, por lo que, si algo sale mal, el equipo de datos será alertado de inmediato. Esta combinación de automatización y observabilidad permite a los equipos de datos abordar de manera proactiva los incidentes de tiempo de inactividad, a menudo antes de que estos incidentes puedan afectar a los usuarios o 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. Esto conduce a ciclos de desarrollo más cortos para productos de datos y a un enfoque organizacional que abarca la democratización del acceso a los datos.
El aumento del uso de los datos conlleva retos normativos en cuanto a su utilización. Las regulaciones gubernamentales, como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) y la California Consumer Privacy Act (CCPA), complicaron la forma en que las empresas pueden manejar los datos y qué tipos de datos pueden recopilar y usar. La transparencia de los procesos que aporta DataOps aborda los problemas de gobernanza y seguridad proporcionando acceso directo a los pipelines para que los equipos de datos puedan observar quién emplea los datos, a dónde 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 desarrolla 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 enfatiza la colaboración entre equipos de negocios y datos, fomentando la comunicación abierta y eliminando silos. Al igual que en el desarrollo de software ágil, los procesos de datos se dividen en fragmentos más pequeños y adaptables para una iteración más rápida. La automatización se utiliza para optimizar los pipelines de datos y minimizar los errores humanos.
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 retroalimentación continuo que recopila insights 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 los stakeholders participen en la alineación de los KPI y el desarrollo de acuerdos de nivel de servicio (SLA) para datos críticos desde el principio. Encontrar un consenso sobre lo que califica como buenos datos dentro de la organización ayuda a mantener a los equipos enfocados en lo que importa.
Las herramientas de automatización y autoservicio capacitan a los usuarios y mejoran la velocidad en la toma de decisiones. En lugar de que los equipos de operaciones atiendan las peticiones de los equipos de negocio, lo que frena el ritmo de la toma de decisiones, los stakeholders del negocio siempre tienen acceso a los datos que necesitan. Al dar prioridad a la calidad de los datos, las empresas garantizan insights confiables a todos los niveles de la organización.
A continuación, se muestran algunas de las mejores prácticas asociadas con la implementación:
- Definir los estándares de datos con anticipación: establezca reglas semánticas claras para datos y metadatos desde el principio.
- Reunir un equipo diverso de DataOps: cree un equipo con diversas habilidades técnicas y antecedentes.
- Automatizar para aumentar la eficiencia: aproveche las herramientas de ciencia de datos y business intelligence (BI) para automatizar el procesamiento de datos.
- Eliminar los silos: establezca canales de comunicación claros, anime a equipos diversos a compartir datos y experiencia, y emplee herramientas de automatización e integración de datos para eliminar los silos y cuellos de botella.
- Diseñar para la escalabilidad: cree un pipeline de datos que pueda crecer y adaptarse a volúmenes de datos cada vez mayores.
- Incorporar la validación incorporada: integre ciclos de retroalimentación para validar continuamente la calidad de los datos.
- Experimentar de forma segura: emplee entornos desechables para imitar la producción para una experimentación segura.
- Mejorar de forma continua: adopte un enfoque "eficiente" y céntrese en mejoras continuas de la eficiencia.
- Medir el progreso continuamente: establezca puntos de referencia y realice un seguimiento del rendimiento a lo largo del ciclo de vida de los datos.
Este ciclo de vida está diseñado para mejorar la calidad de los datos, acelerar el analytics 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 de datos y los científicos crean productos de datos y modelos de aprendizaje automático que pasarán a impulsar las aplicaciones.
Esta etapa se enfoca en conectar el código y los productos de datos con la pila de tecnología existente de una organización, como integrar un modelo de datos con una herramienta de automatización de flujos de trabajo para la ejecución automática.
Las pruebas rigurosas garantizan que la precisión de los datos se alinee con las necesidades del negocio. Las pruebas pueden consistir en comprobar la integridad y exhaustividad de los datos, así como su conformidad con las normas de la empresa.
Los datos se mueven primero a un entorno de prueba para su validación. Una vez validados, los datos se pueden desplegar en el entorno de producción para ser utilizados por aplicaciones y analistas.
La aplicación adecuada de herramientas y tecnología respalda la automatización necesaria para tener éxito con DataOps. La automatización empleada en cinco áreas críticas ayuda a establecer una práctica sólida de DataOps dentro de una organización. Además, debido a que DataOps es un marco holístico para gestionar datos en toda una organización, las mejores herramientas aprovecharán la automatización y otras características de autoservicio que permiten más libertad e insight 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 centre en un solo elemento en detrimento de otros tenga algún beneficio de la implementación de procesos de DataOps. Las herramientas no reemplazan la planeación, las personas y los procesos continuos. Existe para respaldar y mantener una cultura ya sólida de data-first.
Estas son las áreas que más se benefician de la automatización:
DataOps se basa ante todo en la arquitectura de datos de la organización. ¿Son confiables los datos? ¿Están disponibles? ¿Pueden detectar rápidamente los errores? ¿Se pueden hacer cambios sin eliminar el pipeline de datos?
La automatización de las tareas de curaduría de datos, como la limpieza, transformación y estandarización de datos, garantiza datos de alta calidad en todo el pipeline de analytics, eliminando rápidamente los errores manuales para liberar a los ingenieros de datos para 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 usan. Esta transparencia es crucial para la gobernanza de datos y ayuda a los usuarios a comprender la confiabilidad de los insights de datos. Los procesos de DataOps emplean cada vez más metadatos activos como enfoque para gestionar la información sobre los datos. A diferencia de los metadatos tradicionales, que a menudo son estáticos y aislados, los metadatos activos son dinámicos y están integrados en toda la pila de datos para proporcionar una visión más amplia y contextual de los activos de datos.
Cuando se trata de la gobernanza de datos, la automatización aplica reglas de calidad de datos y controles de acceso dentro de los pipelines. Esto reduce el riesgo de errores o acceso no autorizado, mejorando la seguridad de los datos y el cumplimiento.
La automatización de tareas, como la deduplicación y sincronización de datos en varios sistemas, garantiza una única fuente de información para las entidades comerciales principales, como clientes o productos, que es la clave para una gestión de datos eficaz. Esto elimina las incoherencias y mejora la confiabilidad de los datos para analytics e informes.
La automatización también empodera 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, acelerando la toma de decisiones basada en datos en toda la organización.
Con una plataforma DataOps sólida, las organizaciones pueden resolver problemas de generación y procesamiento de datos ineficientes y mejorar la mala calidad de los datos causada por errores e incongruencias. 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 data warehouse para transformarlos en insights a través del pipeline. 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 nos vaya de las manos. Los recursos infinitos son una imposibilidad, por lo que la orquestación de datos se centra en la organización de múltiples tareas de pipeline en un único proceso de extremo a extremo que permite que los datos se muevan de forma previsible a través de una plataforma cuando y donde sea necesario, sin que un ingeniero codifique manualmente.
Transformación de datos: la transformación de datos es donde los datos sin procesar se limpian, manipulan y preparan para el análisis. Las organizaciones deben invertir en herramientas que aceleren la creación de modelos complejos y gestionarlos de manera confiable a medida que los equipos se expanden y el volumen de datos crece.
Catálogo de datos: un catálogo de datos es como una biblioteca para todos los activos de datos dentro de una organización. Organiza, describe y facilita la búsqueda y comprensión de los datos. En DataOps, un catálogo de datos puede ayudar a construir 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 observabilidad de los datos, una organización no está implementando una práctica adecuada de DataOps. La observabilidad protege la confiabilidad y precisión de los productos de datos que se producen, y pone datos confiables a disposición de los usuarios ascendentes y descendentes.
DataOps se basa en cinco pilares de observabilidad de los datos para monitorear la calidad y prevenir el tiempo de inactividad. Al supervisar los cinco pilares, los equipos de DataOps obtienen una visión general del estado de sus datos y pueden abordar de manera proactiva los problemas que afectan su calidad y confiabilidad. Las mejores herramientas de observabilidad deben incluir un linaje automatizado para que los ingenieros puedan comprender el estado 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?
¿Los valores de los datos están dentro de límites aceptables? ¿Los datos están formateados correctamente? ¿Los datos son congruentes?
¿Falta algún dato? ¿Se ingirieron correctamente todos los datos?
¿Cuál es la estructura actual de los datos? ¿Hubo algún cambio en la estructura? ¿Los cambios son intencionales?
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