A la par que el volumen, la variedad y la velocidad de datos aumenta, las organizaciones no pueden depender de métodos tadicionales para la gestión de datos. En su lugar, necesitan nuevas soluciones capaces de derivar información que aporte valor a la línea de negocio al mismo tiempo que cumplan las expectativas crecientes de las partes interesadas.
De acuerdo con el análisis del reporte Rethink Data reciente de Seagate, DataOps, un portafolio que combina "datos" y "operaciones", es el eslabón que hacía falta en las cadenas de información implementable y ofrece una solución para algunos de los problemas más recurrentes a los que se enfrentan los equipos de TI y los dueños de las empresas por igual. Como parte de un panorama más amplio de gestión de datos, DataOps ayuda a que las organizaciones alcancen el valor óptimo de este recurso empresarial esencial.
Definición de DataOps
Mientras el 33 % de las empresas tiene planes de aumentar la capacidad y el 30 % ha comenzado el proceso de implementación, solo el 10 % de las empresas a lo largo de las regiones y las industrias ha implementado estrategias de DataOps.
En comparación con el atractivo general de otros esfuerzos de transformación, el 48 % de la empresas ha adoptado estrategias públicas en múltiples nubes, la implemetación de DataOps ha sido más bien lenta. En gran parte, esto se deriva de la posición única de DataOps en las TI: mientras saca provecho tanto de las nuevas tecnologías como de los procesos crecientes, es mejor definida como una disciplina de datos emergente que une a los consumidores y creadores para mejorar la colaboración y fortalecer la innovación.
Para lograr esta meta, la implementación de DataOps usa una combinación de tecnologías de IA y de aprendizaje automático, junto con funciones de extracción, carga y transformación (ELT) para recolectar y correlacionar datos de fuentes dispares. Con la implementación apropiada, DataOps ofrece una ventaja competitiva significativa.
Unión de los consumidores de datos con los creadores de datos
La función principal de DataOps es la de unir a los consumidores de datos, quienes toman las decisiones empresariales, con los creadores de datos para fortalecer la toma de decisiones empresariales.
Los creadores de datos comunes incluyen máquinas tales como la internet de las cosas (IoT) y dispositivos de punto final, junto con personal responsable de recolectar e ingresar formularios, documentos y otros datos estructurados clave. El mercado objetivo incluye gerentes de operaciones, cualquiera en una organización que se encargue de la toma de decisiones de la línea de negocios. Aquí, es fundamental tomar en cuenta que los creadores de datos no ven todo lo que significa la producción de datos, mientras que los consumidores no necesitan los datos, sino que necesitan información implementable.
Crear un puente para cruzar esta brecha es la función principal de DataOps. Al correlacionar los datos dispares desde los servicios de la nube, el núcleo y la periferia (todos hechos por diferentes creadores), las iniciativas efectivas de DataOps pueden sintetizar información implementable que aplique a grupos de consumidores de datos específicos.
Implementación de DataOps
Las implementaciones de DataOps ofrecen beneficios importantes para las empresas. Los comentarios recientes hechos por la agencia de investigación Gartner está de acuerdo: "Al introducir las técnicas de DataOps de una manera enfocada, los líderes de datos y de análisis pueden hacer un giro hacia una entrega y a flujos de datos más rápidos, flexibles y confiables."
Sin embargo, las estructuras organizacionales muchas veces presentan retos ante los esfuerzos de DataOps. Considere que el 47 % de las empresas ahora informa que utiliza múltiples aplicaciones de copia de seguridad y de recuperación en toda la empresa Mientras estas implementaciones dispares tienen sentido para funciones geográficamente separadas, el éxito de DataOps depende de la combinación de estos sistemas de datos en una sola entidad que pueda gestionarse. Como se mencionó en un reporte de Software Development Times, las estructuras preexistentes de DevOps pueden ayudar a hacer más fácil la transición gracias al marco establecido de metodologías ágiles y repetitivas.
Además, a pesar de las similitudes en el nombre, DataOps no es DevOps para la gestión de datos simplemente. En cambio, esta disciplina emergente representa una nueva manera de acercarse e interactuar con los datos para brindar valor a largo plazo. En vez de tomar un enfoque basado en el problema como se favorece en las implementaciones de DevOps, DataOps opera en la dirección opuesta derivando nuevas respuestas de los datos existentes para achicar el enfoque de la empresa y brindar información implementable.
Solución para Silos
Mientras la tecnología forma la barrera potencial primaria entre las empresas y DataOps eficaz, los retos humanos alrededor de la comunicación y de la cultura del área de trabajo pueden afectar la implementación. Los Silos son la repetición más común de este problema. Los equipos que trabajan en proyectos especializados, con frecuencia, son renuentes a compartir el control de conjuntos de datos fundamentales, lo que genera el almacenamiento, la gestión y el análisis de los datos en silos.
Resolver este problema humano requiere de una estrategia de datos global que se enfoque en los estándares, la arquitectura y la gestión de toda la empresa, Para las implementaciones de DataOps a escala, esto significa plegar las funciones clave a través del alcance de IT, lo que permite que todos los equipos tengan acceso a los conjuntos de datos iguales y globalmente accesibles, así como a las iniciativas de DataOps para dar valor bajo pedido.
El futuro es DataOps
De acuerdo con la encuesta de Rethink Data, el 42 % de las organizaciones mundiales dicen que las implementaciones de DataOps son "muy importantes", mientras que el 23 % las considera "extremadamente importantes", y solo el 1 % menciona que estas iniciativas no son importantes para el futuro de las operaciones empresariales.
Como resultado, no es exageración decir que, como las contrapartes de DevOps, las soluciones de DataOps no solo están aquí para quedarse, sino están aquí también para jugar un rol crítico en el futuro para la toma de decisiones al momento de las empresas. Sin embargo, a diferencia de las implementaciones de DevOps, DataOps es fundamental para cumplir su papel como tejido conectivo entre los creadores de datos y los consumidores de datos para permitir que el personal y las partes interesadas deriven el valor máximo de los activos de información.
Con la recopilación, el almacenamiento y el análisis de datos a escala zettabyte que ahora crea retos de sistemas y de operaciones para capturar el valor completo de la empresa, DataOps ofrece una manera simple, segura y económica para activar el potencial heredado de las conexiones de datos a escala.
Conozca más sobre cómo las empresas pueden poner más de sus datos empresariales a trabajar en el informe de Seagate Rethink Data.
