DataOps
¿Qué es DataOps?
DataOps es una forma de gestión de los datos que emplea un enfoque DevOps para obtener información detallada sobre los datos de una empresa. Con este enfoque, DevOps y los científicos de datos combinan sus fuerzas para gestionar mejor los datos y desarrollar análisis que ayuden a una rápida innovación.
¿Cómo funciona DataOps?
Con el auge de la computación en la nube, el crecimiento exponencial de los datos y la inteligencia artificial, las empresas necesitan simplificar drásticamente la gestión de la infraestructura y los datos. Muchas de las empresas que se enfrentan a estos desafíos se dieron cuenta de que la única solución era eliminar las barreras entre los creadores de datos y sus consumidores. La colaboración de ambos conduce al desarrollo de una estructura global de organización y gestión de datos que utiliza de manera efectiva los datos para la inteligencia empresarial y para impulsar el éxito de la empresa.
Tradicionalmente, la gestión de datos y DevOps se ubican en dos departamentos distintos, cada uno con sus propios desafíos. Y, aunque ambos departamentos abordan tareas cada vez más complejas, no combinan esfuerzos para encontrar una forma eficiente de colaborar. Además, sus responsabilidades no se superponen. Más específicamente, los desarrolladores se centran en el código de calidad y los equipos de datos abordan la integración, la calidad de los datos y la gobernanza.
Si bien DataOps es una disciplina que sigue evolucionando, ya se ha convertido en el proceso más valioso para ayudar a las organizaciones a hacer su transición hacia empresas verdaderamente basadas en datos. Al construir e implementar modelos analíticos de forma eficiente, los usuarios pueden generar valor más fácilmente a partir de sus activos de datos.
¿Por qué las empresas necesitan DataOps?
La mayoría de las organizaciones tienen dificultades con la gestión de datos y una visibilidad limitada de qué datos se almacenan, copian y protegen. Durante décadas, los datos se han guardado en repositorios diferentes, lo que hace que la integración sea casi imposible. Además, el proceso de gestionar los datos, lo que incluye el mantenimiento, las pruebas, los modelos de datos, la documentación y el registro, se sigue completando de forma manual.
Al mismo tiempo, estas organizaciones carecen de una perspectiva centralizada sobre las operaciones y la gestión de la infraestructura, lo que significa que las tareas de infraestructura como la gestión del almacenamiento (implementación, aprovisionamiento y actualización) permanecen en un proceso reactivo y de administración intensiva en el que la optimización del rendimiento y los recursos consume mucho tiempo y es costoso.
Todos estos problemas pueden hacer perder el tiempo y el dinero de una empresa, así como aumentar el riesgo. Si no logran controlarlos, los profesionales informáticos se verán abocados a resolver problemas continuamente en lugar de innovar para la empresa. El crecimiento de los datos desde el extremo hasta la nube solo está exacerbando este problema.
Además, si bien todas las empresas cuentan con cantidades masivas de datos, pocas inician realmente el proceso de analizar esa información. Los científicos de datos, por ejemplo, siguen dedicando alrededor de un 45 % de su tiempo a tareas de preparación de datos, incluidas la carga y la limpieza de datos. Y, cuando las organizaciones logran extraer inteligencia o información de sus datos suele estar focalizada en el pasado. Los datos recopilados a través del procesamiento por lotes y almacenados en una base de datos han sido tradicionalmente útiles para generar informes, pero solo sobre el pasado.
¿Cuáles son las ventajas de DataOps?
DataOps se centra únicamente en crear valor empresarial a partir de Big Data. Como se trata de un enfoque ágil para crear y mantener una arquitectura de datos distribuida, brinda unos beneficios significativos a las empresas que adoptan esta estrategia.
DataOps puede ayudarte a controlar la proliferación de los datos, garantizar la seguridad de datos y crear flujos de ingresos rápidamente. Te permite incorporar, procesar, almacenar, acceder, analizar y presentar volúmenes de datos masivos desde un único punto para acelerar la transformación digital. Estos son los beneficios que puede ofrecerle a una empresa la transición a una estrategia de DataOps:
· Proporciona información de datos en tiempo real
· Reduce la duración del ciclo de las aplicaciones de data science ejecutadas en marcos de procesamiento de Big Data
· Estandariza procesos repetibles, automatizados y consolidados
· Fomenta una mejor comunicación y colaboración entre los equipos y sus miembros
· Aumenta la transparencia mediante el uso de análisis de datos para predecir todos los escenarios posibles
· Crea procesos replicables y capaces de reutilizar el código siempre que sea posible
· Garantiza una mayor calidad de los datos
· Aumenta el ROI de los equipos de Data Science al automatizar el proceso de seleccionar fuentes de datos y gestionar la infraestructura
· Garantiza que los datos estén seguros y que cumplan con las leyes de protección de datos mediante una gobernanza automatizada
· Permite escalar la entrega de datos, tanto interna como externamente
Con un enfoque DataOps, las empresas cuentan con los medios para usar sus datos (de fuentes y formatos diferentes) para aprender de ellos y hacer mucho más en tiempo real.
¿Qué problema está tratando de resolver DataOps?
Dado que los datos son los que impulsan todo lo que hace una empresa, la tormenta masiva de datos generada por el IoT y la inteligencia artificial representa un desafío como nunca antes. Para que las organizaciones sigan siendo competitivas, deben resolver el problema de almacenar y dar sentido a este enorme volumen de datos.
Para ello, las empresas necesitan cambiar por completo su enfoque. Deben pasar de una gestión de datos manual y repetitiva y de una infraestructura de almacenamiento ineficiente a una mentalidad de DataOps, centrada en el poder de obtener valor real de los datos. Esta puede ser la única forma de aumentar la agilidad y la velocidad del negocio, al tiempo que se reducen los gastos generales y los costes de gestión de la infraestructura.
Esto se debe a que, a medida que el volumen de datos sigue creciendo exponencialmente, sobrecargando las cargas de trabajo, probando la capacidad de almacenamiento y empañando la visibilidad de los datos, la carga de datos termina arrastrando y ralentizando el rendimiento y la optimización de recursos. Algunos de los problemas son:
· La recopilación de datos de fuentes cada vez más dispares: ¿cómo organizarlos sin que haya duplicación?
· La gobernanza y propiedad de los datos: ¿quién se ocupa de su supervisión y se hace responsable de ellos?
· La integración de los datos: ¿cómo facilitar el flujo de datos entre sistemas heredados, bases de datos, lagos de datos y almacenes de datos?
Entonces, ¿cómo puede una empresa descubrir toda la información enterrada entre montones y montones de datos para transformar su negocio y desarrollar una ventaja competitiva? Aquí es donde DataOps entra en escena.
La idea central de DataOps es resolver el desafío de gestionar múltiples pipelines de datos de un número creciente de fuentes de datos de forma que proporcione una única fuente fidedigna para tomar decisiones y dirigir el negocio. Crea una vista cohesiva de datos de múltiples fuentes, pone datos a disposición de toda la empresa y mejora la gobernanza de los mismos.
¿Cuáles son los principios de DataOps?
Básicamente, DataOps trabaja para optimizar el ciclo de vida de agregación, preparación, gestión y desarrollo de los datos para su análisis. Mejora sustancialmente la gestión de datos en términos de agilidad, utilidad, gobernanza y calidad de las aplicaciones mejoradas con datos.
Al desarrollar el concepto de DataOps, los científicos de datos acordaron varios principios para regir el proceso como parte del Manifiesto de DataOps. Los principios centrales incluyen:
· Rendimiento de trabajo: la evaluación del rendimiento del análisis de datos analiza la eficiencia de incorporar datos precisos en marcos y sistemas fiables.
· Los análisis son código: describir qué hacer con los datos es fundamental para el análisis, y el código generado determina qué información se puede entregar.
· Hacerlo replicable: todos los aspectos del proceso deben estar versionados, desde los datos hasta las configuraciones de hardware y software, pasando por el código que configura cada herramienta.
· Entornos desechables: al realizar el trabajo en entornos técnicos desechables, seguros, aislados y fáciles de construir, los costes se minimizan, sin olvidar que el entorno de producción se puede replicar.
· Simplicidad y eficiencia: la excelencia técnica, el buen diseño y la agilidad en el trabajo conducen a una mayor flexibilidad y eficacia.
· Los análisis forman parte de la producción: para ofrecer información analítica de forma eficaz, los pipelines de análisis deben centrarse en el pensamiento de los procesos, de manera similar a una producción eficiente.
· La calidad es primordial: para evitar errores (poka-yoke), los operadores necesitan recibir comentarios continuos y unas pipelines de análisis que detecten automáticamente anomalías (jidoka) y problemas de seguridad en el código, la configuración y los datos.
· La supervisión es crítica: para detectar variaciones inesperadas y obtener estadísticas operativas, el rendimiento, la seguridad y la calidad deben supervisarse de forma continua.
· Mejorar la duración de los ciclos: la entrega de productos de análisis útiles debe completarse rápida y fácilmente durante todo el proceso, desde la idea hasta el desarrollo y el lanzamiento, con procesos de producción repetibles que, en última instancia, reutilizarán ese producto.
HPE y DataOps
Unified DataOps de HPE cobra vida en nuestra plataforma de datos inteligente, que permite a la TI gestionar los datos y la infraestructura a través de un plano de control basado en SaaS que extrae el control de los datos y la infraestructura de la infraestructura física.
Este enfoque arquitectónico elimina la complejidad, la fragmentación y los costes de gestionar y mantener el software local, al tiempo que hace que la implementación, la gestión, el escalado y la entrega de datos y servicios de infraestructura sean invisibles para las empresas. Además, este enfoque automatiza la gestión a escala a través de políticas de un solo clic e interfaces de programación de aplicaciones (API) en toda la infraestructura de datos distribuida globalmente.
Entregada a través de HPE GreenLake, se trata de una arquitectura nativa de la nube única que brinda una nueva experiencia con los datos, llevando las operaciones de la nube a dondequiera que se alojen los datos, lo que sienta las bases para una gestión de datos unificada. Sus innovaciones clave incluyen:
· Data Services Cloud Console: esta consola brinda una agilidad de nube a la infraestructura de datos (esté donde esté) al separar el plano de control del hardware subyacente y trasladarlo a la nube. Con una gestión unificada en una única interfaz web, la consola ofrece una visibilidad global y una experiencia coherente desde el extremo hasta la nube. Extraer el control de esta manera habilita un conjunto de servicios de datos que simplifican drásticamente el modo en que los clientes gestionan la infraestructura a escala y a lo largo del ciclo de vida.
· Servicios de datos de nube: este conjunto de servicios de suscripción de software utiliza un enfoque impulsado por la IA y centrado en las aplicaciones que hace posible una gestión global de la infraestructura de datos desde cualquier lugar. Los suscriptores se benefician de su aprovisionamiento bajo demanda y de autoservicio, lo que elimina las conjeturas y optimiza los objetivos de nivel de servicio a escala.
· HPE Alletra: un nuevo portfolio de infraestructura de datos nativa de la nube y totalmente NVMe. Gestionado de forma nativa por Data Services Cloud Console, HPE Alletra ofrece la experiencia operativa de la nube bajo demanda y como servicio. Cuenta con un portfolio de sistemas optimizados para cargas de trabajo diseñados para brindar la flexibilidad arquitectónica necesaria para ejecutar cualquier aplicación sin sacrificar nada.
· HPE InfoSight: la plataforma de AIOps más avanzada y madura del sector. Elimina las molestias y la pérdida de tiempo que implican las reparaciones constantes gracias a unas operaciones de datos autónomas impulsadas por IA que optimizan el rendimiento, la disponibilidad y la gestión de recursos, haciendo que te olvides de la infraestructura.