DataOps presenta un enfoque holístico para diseñar, construir, mover y utilizar datos dentro de una organización. Su objetivo es maximizar el valor comercial de los datos y su infraestructura subyacente, tanto en las instalaciones como en la nube. DataOps es esencial para las iniciativas de transformación digital, como la migración a la nube, DevOps, la adopción de bases de datos de código abierto y el gobierno de datos.
Sin embargo, DataOps no debe confundirse con las operaciones de datos, que se refieren a las tareas y actividades rutinarias necesarias para administrar y mantener la infraestructura de datos de una organización. Las operaciones de datos son una parte crucial de cualquier estrategia de datos, pero DataOps va más allá de estas tareas básicas para centrarse en el uso de datos para generar valor comercial a través de la mejora continua y la automatización.
Al adoptar una mentalidad y un enfoque de DataOps, las organizaciones pueden mejorar la calidad y la velocidad de su toma de decisiones basada en datos, volviéndose más ágiles y receptivas a las cambiantes necesidades comerciales. Echemos un vistazo completo a DataOps primero para que podamos ver el panorama general.
¿Qué es DataOps?
DataOps es una técnica iterativa para crear y administrar una arquitectura de datos distribuidos que puede ejecutar una amplia variedad de aplicaciones de código abierto. La misión de DataOps es obtener valor para las empresas a partir de grandes conjuntos de datos.
Es “una práctica colaborativa de gestión de datos centrada en mejorar la comunicación, la integración y la automatización de los flujos de datos entre los administradores de datos y los consumidores de datos en toda una organización. El objetivo de DataOps es entregar valor más rápido mediante la creación de una entrega predecible y una gestión de cambios de datos, modelos de datos y artefactos relacionados. DataOps utiliza tecnología para automatizar el diseño, la implementación y la gestión de la entrega de datos con los niveles adecuados de gobernanza, y utiliza metadatos para mejorar la usabilidad y el valor de los datos en un entorno dinámico”, según Gartner.
Adopte SDDC y DevOps para acelerar la transformación digital
El enfoque de DataOps, que se inspira en el cambio de paradigma de DevOps, se centra en aumentar la velocidad a la que se desarrolla el software para su uso con grandes marcos de procesamiento de datos. DataOps también alienta a las partes interesadas de la línea de negocios a colaborar con los equipos de ingeniería de datos, ciencia de datos y análisis en un esfuerzo por reducir los silos entre las operaciones de TI y los equipos de desarrollo de software. Esto asegura que los datos de la organización se puedan utilizar de la manera más adaptable y eficiente para proporcionar resultados deseables para las operaciones comerciales.
DataOps integra muchas facetas de TI, como el desarrollo de datos, la transformación de datos, la extracción de datos, la calidad de los datos, el gobierno de datos, el control de acceso a los datos, la planificación de la capacidad del centro de datos y las operaciones del sistema, ya que abarca gran parte del ciclo de vida de los datos. Por lo general, el científico de datos en jefe o el director de análisis de una empresa lidera un equipo de DataOps compuesto por especialistas como ingenieros y analistas de datos.
Existen marcos y conjuntos de herramientas relacionados para respaldar un enfoque de DataOps para la colaboración y una mayor agilidad, pero a diferencia de DevOps, no existen soluciones de software dedicadas a "DataOps". Las herramientas para este propósito incluyen programas de extracción, transformación y carga (ETL), analizadores de registro y monitores de sistema. Además del software de código abierto que permite que las aplicaciones combinen datos estructurados y no estructurados, las herramientas que admiten arquitecturas de microservicios también están comúnmente conectadas con el movimiento DataOps.
Las operaciones de datos no son DataOps
Con DataOps, los responsables de la toma de decisiones y el software de toma de decisiones pueden beneficiarse de una mayor cooperación y del rápido suministro de datos e información. Un componente clave de DataOps es la automatización de procedimientos, similares a los de DevOps, que promueven el intercambio de datos y la transparencia. El término "DataOps" no implica ningún tipo de hardware o software auxiliar.
Por el contrario, las operaciones de datos analizan el panorama general. Los datos y la canalización de datos son parte de esta imagen, al igual que los requisitos operativos de disponibilidad, integridad y rendimiento de los datos, así como la infraestructura híbrida en la que viven los datos. El propósito de las operaciones de datos es maximizar el valor comercial tanto de los datos como de la canalización. Lo que debe probarse, monitorearse, analizarse, ajustarse, protegerse, etc., es la infraestructura dentro de la tubería.
¿Cómo funciona DataOps?
DataOps busca gestionar los datos en línea con los objetivos comerciales mediante la integración de metodologías DevOps y Agile. Si el objetivo fuera aumentar la tasa de conversión de clientes potenciales, por ejemplo, DataOps organizaría los datos de tal manera que se pudieran hacer mejores recomendaciones de productos de marketing. Las técnicas de DevOps se utilizan para optimizar el código, la creación de productos y la entrega, mientras que los procesos Agile se utilizan para el desarrollo de análisis y gobierno de datos.
DataOps no se trata solo de escribir código nuevo; también se trata de optimizar y mejorar el almacén de datos. DataOps, que se inspira en la fabricación ajustada, utiliza el control de procesos estadísticos (SPC) para garantizar que la canalización de análisis siempre esté siendo monitoreada y validada. Con SPC, puede estar seguro de que sus estadísticas siempre se encuentran dentro de límites razonables y, al mismo tiempo, mejora la velocidad y la precisión de su procesamiento de datos. Con el uso de SPC, los analistas de datos pueden recibir una notificación instantánea si ocurre un error o una ocurrencia inesperada.
¿Qué ofrece DataOps como servicio?
DataOps as a Service combina servicios gestionados para recopilar y procesar datos con una plataforma de gestión de análisis de datos/big data de múltiples nubes. Con la ayuda de sus componentes, ofrece plataformas de big data escalables y especialmente diseñadas que siguen las mejores prácticas en protección, seguridad y gobierno de datos.
Comprender la importancia de los datos como servicio en un mundo digital primero
Proporcionar información de datos en tiempo real es la definición de operaciones de datos como un servicio. Facilita la mejora de la comunicación y el trabajo en equipo entre equipos y miembros del equipo y reduce el tiempo de ciclo de las aplicaciones de ciencia de datos. Es fundamental aumentar la transparencia mediante el uso de análisis de datos para prever cualquier circunstancia que pueda ocurrir. Siempre que sea factible, los procesos están diseñados para reutilizar el código y garantizar una mejor calidad de los datos. Como resultado de todo, se produce un concentrador de datos único e interoperable.
¿Cuál es el papel de las operaciones de datos en una empresa?
Las operaciones de datos juegan un papel crucial en el soporte y mantenimiento de la infraestructura de datos de una organización. Algunas tareas y actividades comunes que forman parte de las operaciones de datos incluyen:
- Ingestión de datos: El proceso de traer datos a la canalización de datos o al sistema de almacenamiento de la organización.
- Transformación de datos: El proceso de limpieza, enriquecimiento y formateo de datos para que puedan usarse de manera efectiva.
- Almacenamiento de datos: El proceso de organizar y almacenar datos de forma segura, escalable y accesible.
- Acceso a los datos: El proceso de otorgar a los usuarios acceso a los datos de manera controlada y segura.
- Copia de seguridad y recuperación de datos: El proceso de creación de copias de datos para fines de recuperación ante desastres.
Al garantizar que estas tareas se lleven a cabo de manera eficiente y efectiva, las operaciones de datos ayudan a las organizaciones a obtener valor de sus datos y a tomar decisiones informadas. También desempeñan un papel crucial en el mantenimiento de la confiabilidad, la seguridad y el rendimiento de la infraestructura de datos de la organización.
¿Qué problemas abordan las operaciones de datos en una empresa?
Las operaciones de datos pueden ayudar a las empresas a resolver una variedad de problemas, que incluyen:
- Problemas de migración a la nube: Las operaciones de datos pueden ayudar a garantizar que la causa raíz de los problemas de rendimiento se identifique con precisión, ya sea debido al entorno de la nube u otros factores.
- Mentalidad reactiva: Las operaciones de datos pueden ayudar a las empresas a anticipar problemas de rendimiento en lugar de reaccionar ante ellos, mejorando la experiencia del usuario en aplicaciones críticas para el negocio.
- Brechas de habilidades: Las operaciones de datos pueden ayudar a las organizaciones a abordar la escasez en áreas clave como la arquitectura de la nube, la planificación de TI y la orquestación y automatización.
- Interrupciones en la canalización de datos: Las operaciones de datos pueden ayudar a las empresas a garantizar que los datos continúen fluyendo sin problemas y sin interrupciones, incluso cuando se enfrentan a problemas de sistemas internos o de ingestión de datos.
- Consumo de datos de autoservicio: Las operaciones de datos pueden ayudar a las organizaciones a facilitar que los usuarios de línea de negocio (LOB) localicen, accedan e interpreten los datos correctos de múltiples fuentes.
- Cambios en la base de datos: Las operaciones de datos pueden ayudar a las organizaciones a aplicar prácticas de DevOps para realizar cambios en sus estructuras de datos de manera más rápida y segura sin causar cuellos de botella ni introducir riesgos.
- Equilibrio de alta disponibilidad y costos: Las operaciones de datos pueden ayudar a las organizaciones a encontrar un equilibrio entre mantener aplicaciones de misión crítica "siempre activas" y administrar los costos.
- Transformación de equipos de operaciones: Las operaciones de datos pueden ayudar a los equipos de operaciones a adoptar el cambio y pasar de ser expertos en la base de datos a ser expertos en los datos, aprovechando nuevas tecnologías como bases de datos autónomas, IA y aprendizaje automático.
¿Qué hace un ingeniero de operaciones de datos?
Un ingeniero de operaciones de datos es responsable de diseñar, implementar y mantener la infraestructura de datos de una organización. Esto incluye tareas como:
- Instalación y configuración de sistemas de almacenamiento de datos. como bases de datos, lagos de datos y almacenes de datos.
- Diseño e implementación de canalizaciones de datos para mover datos entre diferentes sistemas.
- Supervisión y solución de problemas de la infraestructura de datos para asegurarse de que funciona sin problemas y de manera eficiente.
- Implementación de medidas de seguridad para proteger los datos y evitar el acceso no autorizado.
- Colaborando con analistas de datos, científicos de datos y otras partes interesadas para comprender los requisitos de datos y garantizar que los datos se utilicen de manera eficaz.
Además de estas tareas técnicas, los ingenieros de operaciones de datos también pueden ser responsables de gestionar presupuestos, desarrollar estrategias para la gestión de datos y comunicarse con las partes interesadas sobre cuestiones relacionadas con los datos. Pueden trabajar en una variedad de industrias, incluidas las finanzas, la atención médica, el comercio minorista y la tecnología.
Sueldo del ingeniero de operaciones de datos
Los datos son el nuevo oro y la industria demanda orfebres. ¿Sabía que el ingreso bruto promedio de un centro de datos o gerente de operaciones en Alemania es de 74.763 EUR por año, o 36 EUR por hora, según lo informado por Salarioexperto.com? Además, reciben una bonificación media de 5,256 € al año. Salarios estimados basados en una encuesta de empresas en Alemania y sus trabajadores anónimos. La remuneración media de un centro de datos de nivel de entrada o un director de operaciones (1-3 años de experiencia) es de 52.556 euros. En cambio, la remuneración media de un responsable senior de centro de datos o de operaciones (más de 8 años de experiencia) es de 92.791 €.
Puntos clave
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- Haga referencia a los procesos y sistemas utilizados para administrar y manejar datos dentro de una empresa. Esto incluye tareas como la recopilación, el almacenamiento, el procesamiento, el análisis y la visualización de datos.
- Son importantes para las empresas porque les permiten a las organizaciones tomar decisiones informadas basadas en datos precisos y actualizados. Esto puede conducir a una mayor eficiencia, un mejor servicio al cliente y una mayor rentabilidad.
- Requiere una planificación y gestión cuidadosas para garantizar que los datos se manejen de manera segura y conforme a las normas. Esto incluye la protección contra violaciones de datos y garantizar que los datos solo se utilicen para fines autorizados.
- Puede ser complejo, especialmente para empresas con grandes cantidades de datos o aquellas que operan en industrias reguladas. En estos casos, puede ser necesario invertir en herramientas y tecnologías especializadas para administrar los datos de manera efectiva.
- Son un componente clave de una estrategia de datos exitosa. Al invertir en operaciones de datos efectivas, las empresas pueden mejorar su capacidad para tomar decisiones basadas en datos e impulsar el crecimiento empresarial.
Conclusión
A medida que crecen el volumen, la velocidad y la variedad de datos, se requieren nuevas técnicas y procedimientos de extracción de conocimientos. IDC anticipa que el volumen de datos creados aumentará a 163 zettabytes para 2025, con el 36% de esos datos organizados. Las tecnologías, los procedimientos y las estructuras organizacionales actuales están mal equipados para manejar el tremendo crecimiento en las entradas de datos y las crecientes expectativas de valor para la salida de datos. Dado que una mayor proporción de la fuerza laboral requiere acceso a estos datos para ejecutar sus tareas, se requiere un cambio de filosofía para romper las barreras culturales y organizacionales para ofrecer flujos de datos escalables, repetibles y predecibles.
Este cambio se produce debido a la revolución de DataOps. Se instaría a las empresas a adoptar los procesos y tecnologías necesarios para evitar dolores de cabeza relacionados con los datos en el futuro. Las operaciones de datos facilitan la creación de flujos de datos escalables, repetibles y predecibles para cada caso de uso. Las organizaciones pueden usar operaciones de datos para habilitar la integración, automatización y monitoreo de flujos de datos para ingenieros de datos, analistas y usuarios comerciales.
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- Fuente: https://dataconomy.com/2022/12/data-operations-dataops/
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