Reglas de operaciones de datos para evitar errores

Data Ops es una nueva forma de abordar el despliegue de soluciones de datos y análisis.

El éxito de esta metodología se basa en técnicas que favorecen una entrega de datos más rápida, flexible y fiable. Para cumplir esta promesa, dediquemos un momento a analizar esta frase: "no se trata sólo de construir bien los sistemas, sino también de construir los sistemas adecuados".

Muchas definiciones, interpretaciones y publicaciones diferentes abordan DataOps como concepto, pero es mucho más que eso. Es una forma de entender, descubrir, producir análisis y crear inteligencia procesable con datos. En un mundo cambiante que gira en torno a los datos, las latencias en los productos de datos o su análisis ya no son aceptables.

Toda la organización debe ponerse a trabajar para apoyar el despliegue y la mejora de los proyectos de datos y análisis.

Definición de Data Oops

El concepto de DataOps surgió como respuesta a los retos que plantean los sistemas de datos que fallan y las implantaciones de proyectos de datos que fracasan, pero también a la fragilidad, la fricción o incluso el miedo cuando se trata del uso de los datos. Si está experimentando esta situación, entonces no mire demasiado lejos...se encuentra en medio de un Data Oops¡!

En este contexto de Data Oops, estará de acuerdo en que sus equipos de datos luchan por alcanzar la velocidad y fiabilidad de los proyectos dirigidos.

Las principales razones son que las empresas tienen demasiadas funciones, son demasiado complejas y cambian constantemente de requisitos u objetivos, lo que dificulta el encuadre y la ejecución de las tareas.

Esta complejidad se ve exacerbada por la falta de confianza en los datos, hasta el punto de "temerlos". Esto ocurre cuando observamos una coordinación limitada o incoherente entre las distintas funciones implicadas en la construcción, despliegue y mantenimiento de los flujos de datos. Estamos convencidos de que una organización que no conoce sus datos está condenada al fracaso.

Cómo tener éxito en su DataOps

En pocas palabras, DataOps es una práctica colaborativa de gestión de datos cuyo objetivo es mejorar la comunicación, la integración y la automatización de los flujos de datos entre los gestores y los consumidores de datos de una organización. Se basa en la alineación de objetivos confrontados a resultados. DataOps acepta el fracaso y se construye a través de la experimentación continua.

He aquí una lista de principios para el éxito de DataOps:

1. Aprenda de DevOpsa través de sus técnicas para desarrollar y desplegar aplicaciones ágiles en su trabajo de datos y análisis.
2. Identificar objetivos empresariales cuantificables, mensurables y alcanzables. Así podrá comunicarse con mayor regularidad, avanzar hacia un objetivo común y adaptarse más fácilmente.
3. Empiece por identificando y cartografiando sus datos (tipo, formato, quién, cuándo, dónde, por qué, etc.) mediante soluciones de catálogo de datos.
4. Fomentar la colaboración entre las diferentes partes interesadas en los datos proporcionando canales de comunicación y soluciones para compartir metadatos.
5. Cuide sus datos, ya que pueden producir valor en un momento dado. Límpielos, catalóguelos y conviértalos en parte de los activos clave de su empresa, tanto si son valiosos ahora como si no.
6. Un modelo puede funcionar bien una vez, pero no en el siguiente lote de datos. Si se especifica y diseña demasiado un modelo, es probable que no pueda aplicarse a datos que no se hayan visto antes o a nuevas circunstancias en las que se vaya a utilizar. o a las nuevas circunstancias en las que se utilizará el modelo.
7. Maximice sus posibilidades de éxito al introducir un enfoque DataOps seleccionando los proyectos de datos y análisis que tienen dificultades debido a la falta de colaboración o que luchan por mantener el ritmo. Te permitirán demostrar mejor su valor.
8. Mantenerlo ágil, corto diseñado, desarrollar, probar, lanzar y repetir¡! Manténgalo ajustado y construya sobre cambios incrementales. La mejora continua se produce cuando se fomenta una cultura de experimentación y cuando las personas aprenden de sus fracasos. Recuerde, la ciencia de datos sigue siendo ciencia¡!

En resumen, ¿cuáles son los beneficios de DataOps?

DataOps ayuda a su empresa a moverse a la velocidad de los datos, manteniendo el ritmo para ofrecer los datos correctos. Se centra en que las actividades de datos estén alineadas con los objetivos empresariales, y no en las aportaciones analíticas (el bombo de los big data). DataOps también se centra en obtener valor de todas las actividades de datos, incluso de las más pequeñas, que pueden inspirar los cambios culturales necesarios para otras implantaciones futuras.

La adopción de DataOps en una cultura de experimentación es una buena práctica de datos y permite a los innovadores de toda la organización empezar poco a poco y ampliar rápidamente. Es el camino hacia las buenas prácticas empresariales.

Acerca de Actian Corporation

Actian hace que trabajar con datos sea fácil. Nuestra plataforma de datos simplifica la forma en que las personas conectan, gestionan y analizan datos en entornos cloud, híbridos y locales. Con décadas de experiencia en gestión y analítica de datos, Actian ofrece soluciones de alto rendimiento que ayudan a las empresas a tomar decisiones basadas en datos. Estamos reconocidos por los principales analistas del sector y hemos recibido premios por nuestro rendimiento e innovación. Nuestros equipos comparten casos de éxito en conferencias (como Strata Data) y contribuyen activamente a proyectos de código abierto. En el blog de Actian tratamos temas como la ingesta de datos en tiempo real, el análisis de datos, la gobernanza y gestión de datos, la calidad de los datos, la inteligencia de datos y el análisis impulsado por IA.