Andrés Santiago
Andrés Santiago

Líder de Proyectos en iDric. Ha participado en más de 100 implementaciones satisfactorias como Ingeniero de proyectos, y liderando más de 200 proyectos de implementación. Cuenta con certificaciones de Microsoft, ITIL y diplomados para la dirección de proyectos.

Cinco lecturas dignas es una columna regular sobre cinco elementos notables que hemos descubierto mientras investigábamos temas de moda y atemporales. En esta edición, aprenderemos sobre DataOps, una metodología interesante que puede ayudar a las organizaciones a acelerar sus operaciones de análisis de datos.

Con la tendencia actual de los datos, existe una demanda cada vez mayor de profesionales de datos para transformar los datos sin procesar y transmitir conocimientos para abordar diversas necesidades comerciales. Del mismo modo, para ofrecer resultados más rápidos y mejorar la experiencia del cliente, los equipos de DevOps se han vuelto cada vez más populares, ya que brindan soporte de extremo a extremo debido a sus procesos de trabajo ágiles. Una metodología más nueva, denominada DataOps, que combina equipos de datos y equipos de DevOps, ha allanado el camino para un enfoque basado en datos más sólido en las organizaciones. Esta metodología incluye personas, tecnología y procesos como componentes importantes para desbloquear el valor de los flujos de datos y alcanzar los objetivos comerciales.

En DataOps, se enfatiza la experimentación, la iteración y la retroalimentación sobre el análisis de datos. Estos ayudan a aumentar la calidad y la confianza en los datos y, en última instancia, a lograr los objetivos de la organización, todo a través del método de integración continua / entrega continua (CI / CD). CI / CD utiliza herramientas de automatización para ayudar a ofrecer resultados más rápidos. Entonces, cuando se introduce CI / CD en cada etapa del proyecto de análisis de datos, se acelera la entrega de resultados y la retroalimentación de esa etapa. Esto ayuda a optimizar el diseño, desarrollo y mantenimiento del proyecto en cada etapa del ciclo de análisis de datos. DataOps también permite el trabajo en equipo y la productividad, al tiempo que reduce los errores y los tiempos de los proyectos.

Por supuesto, para utilizar los datos, primero debe pasar por un ciclo que incluye varios pasos, incluida la limpieza, validación, análisis y generación de informes. Pero una vez que comienza este ciclo, DataOps se introduce en cada paso para orquestar su movimiento, desarrollar un nuevo modelo, monitorear problemas y errores, probar los resultados o incluso implementar resultados en producción. Con DataOps, el proyecto no solo se beneficiará de los resultados optimizados, sino que la cultura de trabajo de toda la organización a menudo se mejora, ya que la implementación de DataOps mejora las habilidades de las personas debido a la naturaleza de la metodología.

Para aquellas organizaciones que planean optar por DataOps, aquí hay algunas lecturas seleccionadas que ayudarán con el proceso:

1. Qué es DataOps y cómo mejora el análisis de datos
Con prácticas de gestión estratégica, las organizaciones pueden generar datos y, a su vez, obtener más conocimientos. Esta es la metodología que utilizan empresas como Facebook y Netflix para superar a sus competidores. Mientras intenta ejecutarlo, asegúrese de que los datos sean accesibles para todos, automatice procesos largos para mejorar la productividad e implemente DataOps para mejorar el análisis de datos.

2. Comprensión de DataOps
Como estrategia funcional para el análisis, DataOps inspira a los empleados a ceñirse a los objetivos de la organización. No solo promueve la calidad y las capacidades de resolución de problemas, sino que también fomenta la colaboración y la curiosidad por encontrar nuevas oportunidades. Además, el análisis de datos continuo admite información en tiempo real y el análisis de datos mejorado permite recibir los comentarios de los clientes en un período de tiempo más corto, los cuales son necesarios para brindar un mejor servicio al cliente.

3. Las 3 formas principales de comenzar con las canalizaciones de DataOps
Para transformar los datos en información valiosa, se debe considerar DataOps. Una forma de transformar es empoderando a los empleados y dándoles la responsabilidad del autoservicio, ya que los objetivos se impulsarán más rápido de esta manera. También es crucial reducir el riesgo de cambios realizados durante el proceso. Al utilizar la automatización, la calidad y la confiabilidad de los datos aumentarán a su debido tiempo.

4. Principios clave de un ecosistema de DataOps
Para evitar quedar atrapado bajo los servicios de un solo proveedor y utilizar datos de calidad en todo su potencial, es necesario centrarse en los principios clave. El cambio a la nube es un principio que ayudará a escalar, mejorar la potencia informática y reducir los tiempos de los proyectos. Otro principio importante es aumentar la confianza en los datos manteniendo el linaje de metadatos para rastrear entradas y salidas.

5. Beneficios y desafíos de las operaciones de datos en la ciencia de datos
Con un papel fundamental en la obtención de resultados, DataOps ayuda a desarrollar las mejores prácticas dentro de las organizaciones. También ayuda a promover un cambio en la cultura laboral, ya que fomenta la colaboración en equipo. Sin embargo, la desventaja de DataOps son las expectativas poco realistas que pueden obstaculizar el crecimiento.

Si bien es extremadamente importante pasar de un enfoque de datos en silos para emplear DataOps, también es importante revisar la mentalidad y la infraestructura operativa de la organización antes de seguirla. Si el proceso se toma a la ligera, no se cumplirán los KPI. Por lo tanto, deben tenerse en cuenta los tres elementos: personas, tecnología y procesos. La creación de un equipo de DataOps con la experiencia adecuada es fundamental. Los miembros del equipo deben conocer sus roles y responsabilidades. También se deben abordar sus lagunas de habilidades. La infraestructura y las tecnologías de apoyo, como la nube y las aplicaciones de código abierto, deben adquirirse y configurarse con anticipación para que el tercer elemento, los procesos, no se vea obstaculizado. Para todos los proyectos de DataOps, la salida es importante ya que se retroalimentará y / o se moverá a producción. Para lograr resultados optimizados,

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