Devops

Enfoques como DataOps y Data Pipelines bien implementados redundan en calidad de los datos, confiabilidad en las decisiones y gobernanza, veamos por qué.

Datos de calidad para decisiones más confiables con Dataops y Data Pipelines

Implementaciones DevOps y Data Pipeline promueven la confiabilidad en los datos y su calidad.- Photo by Freepik.es.

La gestión de una organización implica directamente la toma de decisiones continua y dinámica. Decisiones que se sustentan en los datos, y en el análisis de estos, para dar soluciones acertadas y enfocadas en los objetivos del negocio.

Si bien, los datos son extremadamente valiosos para las organizaciones, y más en esta era de digitalización, conectividad y automatización. En donde, los datos se generan en grandes volúmenes (BigData), los mismos pierden valor al no ser extraídos y procesados correctamente para su análisis. De hecho, un estudio realizado por Gartner mostro que cada año las organizaciones generan un costo de $12,9 millones a causa de la poca calidad de los datos.

De ahí la importancia de la aplicación de metodologías como DataOps junto a métodos como Data Pipelines, que permiten la optimización de la gestión y gobernanza de datos. Promoviendo un flujo continuo de datos de calidad, que permitan a las organizaciones la toma de decisiones asertivas.

En esta entrega analizaremos cómo DataOps y Data Pipelines en conjunto mejoran la calidad de datos, y en consecuencia aseguran la confiabilidad de las decisiones.

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¿Qué es una Data Pipeline?

Dentro de las organizaciones la información puede estar distribuida en los diferentes departamentos con diferentes sistemas, generando silos de datos. Esto implica a las organizaciones procesos de extracción, análisis y almacenamiento en cada departamento. Adicionalmente, genera información duplicada y que, al no estar integrada de manera global es subutilizada.

Data Pipeline como su nombre lo indica, se refiere a una tubería (Pipeline) de datos, es decir, un conjunto de mecanismos que permiten canalizar los datos dentro de una organización. El objetivo es guiar el flujo de datos desde las diferentes fuentes de origen hasta los sistemas de análisis o los consumidores, de manera organizada y planificada.

Es un método que extrae de sistemas IT, dispositivos con Internet de las cosas (IoT), dispositivos móviles, entre otros, los datos para procesarlos, integrarlos y luego ser almacenados en Data Lake o Data Warehouse para el análisis y la toma de decisiones.

En una publicación de AWS destacan los siguientes beneficios:

• Mejora de la calidad de los datos.
• Automatización del procesamiento de datos.
• Integración de datos extraídos de diferentes fuentes, eliminando incoherencias.

¿A qué nos referimos con DataOps Pipeline?

DataOps es una metodología ágil que nace de DevOps, pero que, en lugar de enfocarse en desarrollo de tecnología, se centra en los procesos de gestión de datos. Esto, con el fin de establecer prácticas, procesos y herramientas que garanticen una gestión colaborativa y eficiente de los datos. Y de esta manera, garantizar la fiabilidad de estos, así como la velocidad de entrega.

Con la diversidad de fuentes de datos que aumentan en número y volumen constantemente, gracias a los continuos procesos de transformación tecnológica. Se requiere de la implementación de procesos que aseguren la adaptabilidad al cambio de manera rápida y segura, en los procesos de gestión y análisis de datos. De esta manera, se garantiza la toma de decisiones informadas oportunas.

Data Pipeline, ofrece un método para canalizar los datos desde la fuente hasta el almacenamiento, pero este proceso genera silos de datos relacionados al objetivo con el que fue construido el Pipeline y con una estructura fija. La inclusión de DataOps y la adopción de sus principios (Manifiesto DataOps) en la canalización de datos, agrega las bondades de colaboración y adaptabilidad al cambio, que garantizan en un entorno cambiante la disponibilidad de los datos y análisis oportuno para la toma de decisiones.

DataOps Pipeline, consiste en la aplicación de metodologías agiles de gestión de datos en los procesos de canalización de datos.

Más sobre enfoques DevOps aquí nuestra comparativa DevOps vs DevSecOps vs Agile: Diferencias y beneficios en el desarrollo de software.

Beneficios de DataOps Pipeline

La DataOps Pipeline incluye en la gestión de datos procesos de, automatización de flujo de trabajo, integración continua, entrega continua y colaboración. Permitiendo a las organizaciones:

• Garantizar la calidad de los datos, al tener ambientes separados donde se puedan ejecutar pruebas y validaciones de procesos automatizadas.
• Permitir el movimiento eficiente de los datos.
• Definir y hacer cumplir las normativas de seguridad y confidencialidad de los datos.
• Gestión eficiente del control de las fuentes de los datos
• Autoservicio de los datos, garantizando la disponibilidad de los datos de manera transversal en las organizaciones.

¿Cómo implementar DataOps y Data Pipelines para mejorar la calidad de tus datos?

Al incluir herramientas automatizadas que certifiquen los procesos de integración, limpieza y extracción de datos, los datos que llegan a los sistemas de análisis garantizan la toma de decisiones confiable.

Para iniciar los procesos de implementación de DataOps Pipeline, se deben considerar tres enfoques tácticos según lo recomendado en el portal Towards Data Science, relacionadas en primera instancia con la cultura corporativa.

Autoservicio

La importancia de que los equipos estén alineados con el objetivo de ofrecer herramientas que permitan el autoservicio de cada área de la organización. Para incrementar exponencialmente la velocidad de entrega de resultados y el cumplimiento de sus objetivos.

La constante demanda de resultados inmediatos exige que cada equipo este en la capacidad de obtener y generar los artefactos que requieren, sin depender de otros equipos que manejen otras responsabilidades adicionales.

Inversión en pruebas

La creación de pruebas automatizadas tanto de los procesos de extracción, transformación como de análisis de datos, disminuye el riesgo de fallos y garantiza la calidad y confiabilidad de los datos generados.

Adicionalmente, la generación de ambientes separados de desarrollo y producción permite a los equipos trabajar de manera aislada en modificaciones o nuevas iniciativas de manejo de datos, sin afectar la continuidad de la operación.

Pequeños pasos en la dirección correcta

Identificar los puntos críticos dentro de la organización, y que son más sensibles para el cumplimiento de los objetivos empresariales, puede ser el lugar de partida para la implementación de DataOps Pipeline. En ocasiones implementar el proyecto a gran escala puede hacer el trabajo más complicado, y se puede perder de vista la utilidad y beneficios de la herramienta. Por esto, se puede empezar por un enfoque puntual e ir ampliando el rango de acción, para hacer la adaptación al cambio de la organización más sencillo.

Antes mencionamos que DataOps nace de DevOps, aquí 3 de sus mejores prácticas.

DataOps y Data Pipelines en la calidad de los datos – Conclusión

La implementación de DataOps y DataPipelines es vital para las organizaciones en un entorno de BigData y que exige la toma de decisiones informadas y oportunas. Estos elementos, promueven la confianza en los datos y en su calidad, a la vez que, garantizan que están preparados para cumplir con los objetivos del negocio.

Es inminente la transformación digital de todas las organizaciones, y con ella aumentan las exigencias de los consumidores y los niveles de competitividad. Estar informados de los comportamientos de estos, así como de los factores internos de la organización es primordial para la toma de decisiones confiables y asertivas. Por esto, implementar procesos de gestión de datos eficientes, automatizados, auditables y que garanticen la seguridad de los datos, es vital para la toma de decisiones.

Para neti es prioridad apoyar a las empresas en procesos de transformación digital con datos ágiles.

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