DataOps: cómo convertir los datos en información práctica

Las empresas han luchado por colaborar bien en torno a sus datos, que pueden afectar a todo, desde la transformación digital hasta conceptos avanzados como IA y ML. DataOps no está exenta de desafíos; la creación, gestión y ampliación de canalizaciones de datos requiere una cuidadosa reflexión sobre la reutilización, la portabilidad a través de la infraestructura y las aplicaciones, y el mantenimiento y la gouvernance a largo plazo. Y estos son sólo algunos de los problemas a los que se enfrentan las empresas. Por este motivo, las pilas tecnológicas de DataOps deben centrarse en proporcionar capacidades clave, como la extracción, la integración, la transformación y el análisis de datos.

DataOps - ¿Por qué es importante?

La empresa está experimentando un cambio sísmico de un desarrollo de aplicaciones y repositorios de datos en silos a una arquitectura más componible y reutilizable. Además, existe una creciente demanda de velocidad y agilidad, así como la afluencia de tecnologías disruptivas, como la nube, el IoT y la IA. Las organizaciones que desean ganar a lo grande deben actuar y adaptarse rápidamente para desplegar y escalar nuevo software y soluciones que proporcionen a los clientes una experiencia superior y satisfagan sus necesidades en rápida evolución. Para ello, también deben ser capaces de agregar, integrar y analizar rápidamente las fuentes de datos.

Incluso con esta necesidad de velocidad, las herramientas y los procesos para la creación y el procesamiento de datos no están estandarizados de forma que promuevan la innovación rápida y, en última instancia, ayuden a las organizaciones a transformarse. DataOps es fundamental para hacer frente a los retos que plantea la adquisición, el almacenamiento y el gobierno de los datos. Además, las empresas se enfrentan a una complejidad cada vez mayor en sus entornos de TI. En una encuesta reciente, más del 80% de las empresas tienen una estrategia de nube híbrida o multi-nube. Para gestionar de forma rentable y segura cantidades de datos cada vez mayores, las empresas deben adoptar DataOps.

DataOps para gestionar el crecimiento de los datos

DataOps existe desde hace aproximadamente una década, pero recientemente ha cobrado impulso debido al abrumador reto al que se enfrentan las empresas hoy en día para hacer frente a un gran y complejo conjunto de datos que se generan a un ritmo cada vez más rápido. Con nuevas tecnologías como Internet de las Cosas (IoT), informatique dans le cloud y el poder del Big Data ya integradas en el uso cotidiano, las empresas están generando al menos 50 veces más datos que hace tan solo cinco años. Y con más datos viene la necesidad de una mayor eficiencia, y los expertos en datos están muy solicitados.

La primera vez que oímos hablar de DataOps y pensamos en su posible impacto en las empresas, nos entusiasmó, pero pensamos que se trataba de una metodología radicalmente nueva. De lo que no nos dimos cuenta entonces es de que muchas empresas habían estado utilizando prácticas similares para tratar algunos aspectos de la gestion des donnéesespecialmente en torno al almacenamiento de datos y la analítica. Y al igual que DevOps, DataOps no es un producto, sino más bien un cambio cultural apoyado por muchos productos - muchos productos existentes. Por lo tanto, es importante que las empresas que deseen adoptar DataOps tengan en cuenta lo que ya tienen, como almacenes de datos empresariales y herramientas ETL, y lo que pueden necesitar adquirir, sustituir o modernizar. Al final, las empresas acabarán teniendo varios sistemas para soportar el pipeline de données.

Retos de DataOps y Big Data

La mayoría de las empresas han invertido en importantes infraestructuras de datos con el fin de extraer, cargar y almacenar sus datos para aprovechar las ventajas de las tecnologías y el analyse des données big data . Sin embargo, a menudo estas infraestructuras están estratificadas, son difíciles de gestionar y están llenas de herramientas heredadas que dificultan la transferencia e integración de datos. Además, las organizaciones han invertido importantes recursos en herramientas como el data warehousing, los almacenes de datos y los data marts. Estos almacenes de datos se han utilizado para modelar datos, pero normalmente se han implementado con un modelo de datos predefinido. Un sistema informatique décisionnelle (BI), un almacén de datos de empresa o cualquier otro conjunto de herramientas pueden ayudar en la ejecución de un trabajo de transformación de datos.

Conclusión

La revolución tecnológica está creando oportunidades sin precedentes para hacer que las cosas sucedan con los datos. Al analizar los datos que impulsan los negocios modernos, podemos aportar valor en todas las dimensiones de nuestras organizaciones. Como ocurre con todas las transformaciones, las ventajas de crear un entorno analítico integrado y de autoservicio las obtendrán los "usuarios" y no el departamento de TI. Aprovechando el poder de la ciencia de datos, los líderes empresariales pueden alcanzar la excelencia operativa y competir eficazmente contra las crecientes oleadas de competidores. Para que el personal de analítica y ciencia de datos tenga éxito, debe estar expuesto a toda la tecnología y los procesos necesarios para respaldar el uso eficaz de los datos.

Acerca de Traci Curran

Traci Curran es Directora de Marketing de Producto en Actian, centrándose en la Plataforma de Datos Actian. Con más de 20 años en marketing tecnológico, Traci ha liderado lanzamientos en startups y empresas establecidas como CloudBolt Software. Está especializada en comunicar cómo la transformación digital y las tecnologías en la nube impulsan la ventaja competitiva. Los artículos de Traci en el blog de Actian muestran cómo aprovechar la Plataforma de Datos para una innovación ágil. Explore sus publicaciones para acelerar sus iniciativas de datos.