Jornada de puertas abiertas 15 de septiembre

DataOps: definición, ventajas, formación

La DataOps es una metodología que combina la Data Science y la DevOps para el análisis de datos. Descubre todo lo que hay que saber sobre el DataOps

Entre la DevOps y la Data Science, la DataOps (Data Operations) es una disciplina emergente que va ganando terreno en las empresas. Consiste en combinar los equipos DataOps con los roles de los Data Engineer y los Data Scientist.

¿Qué es la DataOps?

En los últimos años, dos innovaciones han revolucionado el mundo de las empresas.La metodología DevOps cambia la vida de los equipos IT y de los desarrolladores, mientras que la Data Science permite ahora de basarse en los datos para tomar mejores decisiones.

Hoy la DataOps es una metodología que busca combinar ambas cosas. Es una metodología ágil, orientada al análisis de datos.

En colaboración con los Data Scientist, los equipos DevOps crean herramientas de procesamiento que permiten a las empresas aprovechar al máximo sus datos.

¿Para qué sirve la DataOps?

Las aplicaciones basadas en el análisis de datos ofrecen muchas posibilidades pero son a veces difíciles de crear e implementar. Los mismos datos pueden ser incluso complicados de manejar.

El objetivo de la DataOps es simplificar la creación, el desarrollo y el mantenimiento de estas aplicaciones. El objetivo es mejorar la manera de manejar los datos y de crear productos.

Estas mejoras están alineadas con los objetivos de la empresa. La DataOps permite a cualquier organización volverse Data-Driven

¿DataOps vs DevOps : cuál es la diferencia?

Los términos DataOps y DevOps pueden parecer intimidantes, pero son conceptos bastante simples. Para comprender mejor la diferencia, primero se necesita saber de qué se tratan.

La DevOps es una metodología de desarrollo de software. Permite la entrega en continuo (Continuous Delivery) durante el ciclo de desarrollo. Para ello, los equipos de desarrollo y equipos operacionales se vuelven uno solo a cargo del producto o servicio.
La DataOps se basa en este método, para la Data Science.

Los especialistas como Data Scientists, Analytics o Engineers se asocian con los equipos DevOps para mejorar el uso de los datos de toda la empresa.

Los principios del DataOps

Como la DevOps, la DataOps se basa originalmente en la metodología agile. Aplicada a la Data Science, esta metodología consiste en entregar en continuo resultados de análisis de datos con el objetivo de satisfacer a los clientes de la empresa.

Los grandes principios del DataOps se resumen en un manual oficial. Según este documento los equipos DataOps privilegian los análisis en función de su desempeño, siendo ellos mismos evaluados luego según los “Insights” que surjan.

Como cada vez es mayor la demanda, los equipos DataOps abrazan el cambio y buscan constantemente comprender las expectativas del cliente. Estos equipos se organizan en torno a objetivos específicos y buscan crear procesos confiables y durables.

Por otro lado, los equipos DataOps controlan desde el principio hasta el final los datos, las herramientas, los códigos y los ambientes. Su objetivo es obtener resultados reproducibles. Para ellos, los circuitos de análisis de datos son como las líneas de montaje de una fábrica.

¿Cuáles son los mejores casos de uso?

La DataOps se adapta particularmente a ciertas situaciones. Mientras que muchas empresas apuestan por el Machine Learning en sus productos y servicios, la DataOps permite encargarse de todas las necesidades de esta nueva tecnología.

Sin embargo, este enfoque es útil para cualquier caso de uso que esté orientado a los datos. Permite aprovechar con más facilidad las ventajas que ofrece el análisis de datos. Otro caso de uso es el de las arquitecturas microservices.

Las desventajas y desafíos de la DataOps

Para superar los desafíos de la DataOps es importante adoptar las mejores prácticas. La estrategia de gestión de datos debe evolucionar para hacerse más extensible y responder a elementos en tiempo real.

Un equipo DataOps debe reunir todos los roles claves de la Data Science como el de Data Analyst, Data Engineer, pero también ingenieros en sistemas y el responsable del producto. Además, estos equipos deben ser dirigidos de manera que se estimule la colaboración y la comunicación entre desarrolladores, equipos operacionales y expertos Data.

Un Data Scientist puede también formar parte de un equipo DevOps. Sin embargo, este experto puede trabajar en paralelo por su lado.

Cómo crear un equipo DataOps

Para construir un equipo DataOps primero se deben identificar proyectos que necesiten desarrollos en materia de datos. Entonces es necesario agregar expertos al equipo DevOps.

Ciertos miembros del equipo pueden ocupar varios roles al mismo tiempo. Por el contrario, en algunos proyectos más grandes, varias personas pueden ocupar el mismo rol.

Entre los principales roles de la DataOps podemos mencionar a los data analysts y data scientists quienes se encargan de aplicar las mejores prácticas en desarrollo y gestión de datos. Los data engineers por su parte, proveen el sistema necesario para la Business Intelligence y el análisis de datos.

Sin importar quienes lo compongan, un equipo DataOps debe incluir áreas de especialización claves como: bases de datos, integración, manejo de datos, creación de reglas e incluso el control de confidencialidad y ciberseguridad.

En cualquier caso, un equipo DataOps debe compartir un mismo objetivo: responder a las necesidades “data-driven” de los servicios de la empresa. Este objetivo común permite organizarse para resolver un problema específico de manera colaborativa.

¿Cómo formarse en DataOps?

Las empresas buscan formar equipos DataOps. Por lo tanto, se vuelve interesante formarse en uno de los roles de esta metodología.

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