DataOps, DevOps

Los procesos de transformación digital que han ocurrido progresivamente desde hace décadas se han acelerado a una velocidad vertiginosa gracias a tecnologías como la inteligencia artificial, el aprendizaje automatizado, Internet de las cosas, y muchas otras. Esto se ha traducido para los equipos de desarrollo y operación (DevOps) en la necesidad de ejecutar ciclos de desarrollo que se puedan medir en minutos y horas a pesar de la avalancha de datos. Convirtiendo la gestión eficiente de los datos en un desafío enorme. El cual puede ser superado al integrar DataOps para garantizar una gestión y protección de datos segura y eficiente.

Adoptar DataOps en la gestión de DevOps hace posible la calidad, disponibilidad y gobernanza de los datos utilizados para la construcción de soluciones de calidad.- Imagen generada por Pikaso.-Freepik.com.

DataOps garantiza que los datos, un activo estratégico para las empresas en esta era digital, sean gestionados de manera óptima. Desde la toma de decisiones hasta la personalización de experiencias de usuario, les proporciona a los equipos DevOps un marco para mantener la agilidad sin sacrificar la confiabilidad de los datos.

En este artículo, explicaremos cómo DataOps es la respuesta al desafío de gestionar datos en un entorno DevOps.

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Introducción a DataOps en el contexto de DevOps

DevOps ha evidenciado cómo la automatización, colaboración y los mecanismos de integración y entrega continua (CI/CD) aumentan exponencialmente la entrega de valor a los usuarios, garantizando la calidad y confiabilidad de las soluciones.

Pero, para lograr soluciones de calidad los equipos requieren datos de calidad en cada etapa del ciclo de desarrollo. Para ello, se recurren a procesos de extracción, transformación y replicación de datos manuales, generando cuellos de botella y aumentando el riesgo de errores en los ciclos de desarrollo. DataOps entra aquí como parte natural de la evolución, cerrando la brecha entre DevOps y la gestión de datos.

De hecho, según una publicación realizada por Mckinsey las empresas que integran DataOps en su organización pueden mejorar el rendimiento e incrementar el volumen de nuevas funciones en un 50% gracias a la automatización de datos, que permite iteraciones de desarrollo más rápidas.

El enfoque colaborativo de DataOps que integra canalizaciones de datos, monitoreo y gobernanza en el flujo de trabajo de CI, asegura que los datos se traten como una parte integral del proceso de entrega de software; desde la ingesta de datos hasta la entrega de información basada en datos a las partes interesadas del negocio.

Importancia de los Datos en DevOps

1. Detección temprana y oportuna de fallas, acelerando los procesos de calidad en los ciclos DevOps, al trabajar con datos precios en cada etapa del ciclo de desarrollo.
2. Automatización de procesos manuales de obtención de los datos necesarios en cada ciclo de desarrollo, y con esto los errores e inconsistencias que esto puede acarrear.
3. Al reducir los silos entre equipos y mejorar la colaboración, DataOps permite lanzar productos de datos al mercado más rápidamente.

Es así como DataOps proporciona a los equipos de DevOps una base sólida para la optimización de sus procesos de desarrollo de software. A la vez que se enfatiza la integración continua (CI) entre desarrolladores, operadores y equipos de gestión de datos, con lo que se aumenta la agilidad y los tiempos de respuesta a los usuarios.

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Importancia de DataOps para la gestión y protección de datos

DataOps agrega un valor incalculable a los procesos de desarrollo de software al garantizar que los datos, como componente fundamental de las aplicaciones y servicios digitales actuales, sean tratados con la misma agilidad y calidad que el código. Sin embargo, los equipos DevOps suelen enfrentar desafíos significativos en la gestión de datos dentro de sus ciclos de desarrollo, incluyendo:

• La falta de integración entre los equipos de desarrollo, operaciones y datos dificulta la colaboración y la coherencia sobre los datos.
• Datos inconsistentes, incompletos o duplicados pueden llevar a decisiones erróneas y perjudicar el éxito de las soluciones.
• Las brechas de seguridad pueden exponer datos sensibles a terceros no autorizados, al no manejar correctamente la seguridad de datos.
• A medida que las organizaciones crecen y generan más datos, la gestión de estos datos se vuelve cada vez más compleja, impidiendo escalar las soluciones a la velocidad deseada.

Estos desafíos pueden tener consecuencias graves para los equipos y organizaciones, cómo la pérdida de confianza, multas e ineficiencia operativa. Lo que enfatiza lo fundamental de la gestión y protección de datos en cualquier entorno DevOps. Ya que con DataOps se superan estos desafíos, al estandarizar y automatizar los procesos de manipulación, de integración y de entrega de datos.

Impacto positivo de DataOps

• Automatiza la gestión de la calidad de los datos, a través de procesos automatizados para limpiar, transformar y validar los datos, asegurando que sean precisos y confiables.
• Integrando la seguridad en el ciclo de vida de los datos, DataOps ayuda a proteger los datos sensibles de las amenazas.
• Proporciona herramientas y procesos para gestionar el ciclo de vida completo de los datos, desde la creación hasta la eliminación, simplificando su gestión.
• DataOps permite escalar las operaciones de datos de manera eficiente a medida que crecen.
• Optimiza las canalizaciones de datos, asegurando que los datos estén disponibles para entornos de desarrollo, prueba y producción.
• Desde la ingestión hasta la transformación y la entrega, DataOps automatiza los procesos de gestión de datos, reduciendo errores y aumentando la eficiencia.
• La automatización y la eficiencia operativa reducen los costos asociados con la gestión de datos.

Son múltiples los beneficios que trae tanto para los equipos DevOps como para las organizaciones la implementación de DataOps, de hecho, en una publicación de Computer Weekly se menciona:

“DataOps es la aplicación de las mejores prácticas de ingeniería ágil y DevOps al campo de la gestión de datos, para ayudar a las organizaciones a convertir rápidamente los nuevos conocimientos en entregables de producción totalmente operativos que desbloqueen el valor empresarial de los datos”

Integración y entrega continua son pasos esenciales en gestión de datos, aquí una entrega sobre la importancia de los datos en los procesos CI/CD: Claves para la innovación y eficiencia.

Estrategias para implementar DataOps

La implementación de DataOps requiere un enfoque estratégico y colaborativo. En donde es crucial definir objetivos claros tanto a nivel de equipo DevOps como a nivel organización. Al estar todos alineados y compartir una visión clara de los beneficios esperados, se podrá dirigir los esfuerzos en una misma dirección y garantizar que la implementación esté orientada hacia los resultados deseados. A continuación, se presentan algunas estrategias clave:

Cultura organizacional

Implementar DataOps no es solo un cambio de técnica en la gestión de datos, es también un cambio cultural que afecta a todos los equipos. Por lo que es vital fomentar una cultura de datos donde todos los miembros de la organización valoren y comprendan la importancia de los datos. A la vez, que como organización se debe alentar el aprendizaje continuo, la flexibilidad, la agilidad y la adaptación, donde los errores se visualicen como oportunidades de crecimiento del equipo, quienes comparten responsabilidades.

Colaboración

Es primordial romper los silos entre los equipos, tal como DevOps impulsa la comunicación fluida entre desarrolladores y operaciones, se debe incorporar a los ingenieros de datos, analistas y responsables de seguridad de datos. Garantiza la continuidad de los flujos de trabajo, la alineación de objetivos, la integración continua entre todos los involucrados en un proceso de desarrollo, y con ello una implementación exitosa de DataOps.

Identificación

Al igual que los equipos de desarrollo cuentan con estándares, normativas, reglas y lineamientos para el desarrollo del software, es necesario definir directrices para la gestión de datos, de manera que se mantenga coherencia en cómo los datos y canalizaciones son diseñadas, creadas y ejecutadas. Esto permite que todos apliquen criterios comunes en la resolución o desarrollo de soluciones.

Adicionalmente, es importante identificar no solo los lineamientos que como equipo y organización garantizarán la calidad de los datos, sino también identificar las diversas fuentes de datos y realizar las mejoras necesarias para garantizar que los datos sean de calidad, promoviendo la mejora continua.

Automatización

Seleccionar las herramientas y tecnologías adecuadas para automatizar los flujos de trabajo de datos desde la ingesta hasta la entrega, como herramientas de orquestación de datos, plataformas de integración de datos y almacenes de datos, es un paso esencial. Herramientas que deben integrarse de manera ágil y natural, a las que actualmente utilizan los equipos de DevOps.

Se trata de una práctica que habilitará la automatización continua, respaldando los procesos CI/CD, y permitiendo una entrega rápida y confiable de los datos en cada etapa del ciclo de desarrollo del software.

Monitoreo continuo

La trazabilidad es esencial para habilitar procesos de auditoría y detectar fallos de manera oportuna. Por lo que implementar un sistema de monitoreo que permita rastrear el estado y rendimiento de las canalizaciones de datos, permitirá la ejecución de ajustes o mejoras según sean necesarias y antes de que estas generen un impacto en el ciclo de desarrollo.

Seguridad Integrada

Parte fundamental de DataOps es que incorpora desde el principio prácticas de seguridad como el cifrado, el control de acceso y la gobernanza de datos. Por los que es vital establecer políticas y procedimientos claros para garantizar la seguridad, privacidad y cumplimiento de los datos. Dejando de ser un proceso ejecutado al final del ciclo de desarrollo, sino parte integral de todas las etapas del ciclo

Capacitación

La gestión del cambio siempre puede generar cierto rechazo por parte de los equipos, por lo que invertir en la capacitación del personal para que adquiera las habilidades necesarias para trabajar con DataOps, y comprendan el valor que aporta al éxito del trabajo de cada miembro de los diversos equipos y del objetivo común. El conocimiento rompe las barreras iniciales y es parte fundamental para una implementación exitosa.

Al seguir estas estrategias, las organizaciones pueden aprovechar al máximo sus datos y obtener una ventaja competitiva invaluable.

Herramientas y tecnologías clave en gestión de datos de DevOps/DataOps

Cada organización tiene necesidades únicas en términos de volumen de datos, complejidad de los flujos de trabajo y requisitos de seguridad. Por ello, es esencial seleccionar una combinación de herramientas que se adapte perfectamente a su contexto específico. Existen variedad de herramientas que atienden diferentes áreas dentro de la gestión de datos en DataOps, entre ellas se incluyen según los aspectos que cubren:

Orquestación de flujos de trabajo.

Para definir flujos de trabajo de datos desde la ingesta hasta la entrega, permitiendo la ejecución automática de cada uno de los pasos, y permitiendo la trazabilidad, el control de versiones y escalada de estos.

Entre las herramientas de orquestación de flujos de trabajo de DevOps encontramos algunas como Apache Airflow, Luigi y Perfect.

Gestión de datos

Etapa vital dentro de DatOps, en donde es indispensables integrar herramientas como Delphix para la virtualización y enmascaramiento de los datos, con Docker y Kubernetes para la creación y orquestación de contenedores para facilitar la canalización y despliegue de flujos de trabajo.

Integración de datos

Que permitan la distribución ágil de grandes volúmenes de datos

Entre las principales herramientas de integración de data podemos mencionar a Apache Kafka.

Automatización de ETL

ETL es el acrónimo para extracción, transformación y carga.

Procesos en los que las herramientas posibilitan la limpieza y transformación de los datos.

El ejemplo de ellas es Talend.

Gestión de versiones

La utilización de herramientas como Git, permite aplicar el control de versiones en el manejo de datos, manteniendo la trazabilidad de cambios, y apoyando la colaboración.

Te invitamos a conocer sobre la integración de Dockers y Kubernetes para la gestión de datos.

Gestión y Protección de Datos en DevOps – Conclusión

Integrar DataOps a todas las fases del ciclo de desarrollo asegura una gestión y protección de datos segura y eficiente. Imagen de Freepik.es.

En un mundo en constante y acelerada evolución tecnológica, en donde la agilidad, adaptabilidad, seguridad y calidad son esenciales, es imperativo contar con estrategias y técnicas que manejen de forma integral todos los aspectos involucrados en las diferentes etapas del ciclo de desarrollo de software. Haciendo esencial incorporar en DevOps mecanismos adicionales para la gestión y protección de datos como lo es DataOps. De esta manera las empresas adquieren la capacidad de adaptarse de manera natural a los desafíos del futuro.

Al adoptar DataOps los equipos DevOps aseguran la calidad, disponibilidad y gobernanza de los datos utilizados para la construcción de soluciones de calidad, acelerando así sus tiempos de entrega. Con lo que las organizaciones pueden sentar bases sólidas hacia el éxito en el panorama digital en constante evolución.

En Neti somos una empresa con más de 8 años en México apoyando la integración con herramientas DevOps y DataOps, y así impulsar la innovación y el crecimiento de las organizaciones.