La importancia del DataOps en las empresas modernas

Las operaciones de datos o DataOps son una tendencia creciente, una metodología de trabajo fuertemente vinculada con otros movimientos como DevOps y DataSecOps.

Pero en DataOps el centro de atención son los datos y su objetivo es extraer valor del Big Data. En otras palabras, el DataOps busca aprovechar el mar de información que genera cada empresa y reducir los tiempos de la analítica de datos.

Aunque existen varias definiciones, en esencia todas están de acuerdo en que el DataOps busca romper los muros entre las áreas de TI, desarrollo y negocios para impulsar procesos de una forma más ágil y colaborativa,

DataOps también está inspirada en la metodología Agile que tiene entre sus características segmentar cada proyecto en partes más pequeñas que tienen que completarse y entregarse en pocas semanas.

De esta forma, DataOps busca dejar los modelos individualistas y remplazarlos por un modelo colaborativo donde se entregará de forma ininterrumpida conocimientos derivados de la analítica de datos de cada empresa.

Incluso existe un manifesto del DataOps con 18 principios de las cuales vale la pena destacar algunos como:

• Satisfacer continuamente al consumidor:

Nuestra máxima prioridad es satisfacer al consumidor mediante la entrega temprana y continua de conclusiones analíticas de valor desde apenas minutos a semanas.

• Abrazando el cambio:

Recibimos con los brazos abiertos las necesidades cambiantes de los consumidores y, de hecho, las abrazamos para obtener una ventaja competitiva. Estamos seguros de que el método más eficiente, efectivo y ágil de comunicación con los consumidores es la interacción cara a cara.

• Es un deporte de equipo:

Los equipos analíticos siempre tendrán una variedad de roles, habilidades, herramientas favoritas y títulos. Una diversidad de antecedentes y opiniones aumenta la innovación y la productividad.

• Interacciones diarias:

Los consumidores, los equipos de analíticas y las operaciones deben colaborar día a día a lo largo del proyecto.

• Reducir el heroísmo:

Debido al ritmo y amplitud del crecimiento de la necesidad de obtener soluciones de analítica, nosotros creemos que los equipos de analítica deberían procurar reducir el heroísmo y crear equipos y procesos sostenibles y flexibles de análisis de datos.

• Organización:

La organización de principio a fin de la información, herramientas, código, entornos y el trabajo de los equipos de analítica es clave para llevar al éxito a las analíticas.

• Entornos desechables:

Creemos que es importante minimizar los costes para los miembros de los equipos de analítica para poder experimentar ofreciéndoles entornos técnicos sencillos de crear, aislados, seguros y desechables que reflejes su entorno de producción.

• Sencillez:

Creemos que la atención continua a la excelencia técnica y al buen diseño mejora la agilidad, y al mismo tiempo la sencillez (el arte de maximizar la cantidad de trabajo realizado) es fundamental.

• Reutilización:

Creemos que un aspecto fundamental de la eficiencia de la producción de información analítica es el poder evitar repeticiones de trabajos previos por un individuo o equipo.

• Mejorar la duración de los ciclos:

Debemos procurar minimizar el tiempo y esfuerzo a la hora de convertir la necesidad de un consumidor en una idea de analítica, crear su desarrollo, convertirlo en un proceso repetible de producción y finalmente reeditar y reusar ese producto.

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