¿Qué es DataOps?

DataOps (Operación de datos) es una estrategia ágil para construir y entregar operaciones de canalización de datos de extremo a extremo. Su principal objetivo es utilizar big data para generar valor comercial. Similar a la tendencia DevOps, el enfoque DataOps tiene como objetivo acelerar el desarrollo de aplicaciones que utilizan big data. 

Si bien DataOps comenzó como una colección de mejores prácticas, se ha convertido en una nueva iteración de un enfoque autónomo para el análisis de datos. DataOps comprende la naturaleza interrelacionada del desarrollo de análisis de datos en consonancia con los objetivos comerciales y se aplica al ciclo de vida completo de los datos, desde la visualización de datos hasta la generación de informes.

• Con el uso de pruebas de software automatizadas y procesos de desarrollo, DevOps se enfoca continuamente en la entrega. 
• La ingeniería y el despliegue de software se llevarán a cabo a un ritmo más rápido, con mejor calidad, previsibilidad y escalabilidad. 
• Para mejorar el análisis de datos, se están utilizando técnicas de préstamo de operaciones de datos. Además, hace uso del control estadístico de procesos (SPC), que se utiliza para monitorear y regular particularmente las canalizaciones de análisis de datos. 
• El sistema operativo también se revisa continuamente para garantizar que funcione según lo previsto.

¿Por qué DataOps es importante?

En la actualidad, cuando el mundo de la tecnología está lidiando con datos en todo momento, DataOps en los negocios es muy importante.

• Permite una rápida experimentación e invención.
• Ayuda a colaborar a lo largo de todo el ciclo de vida de los datos de la organización.
• Permite una calidad de datos muy excelente y tasas de error muy bajas.
• Ayuda a establecer la transparencia de los datos mientras se mantiene la seguridad.
• Los procesos se simplifican con DataOps, que también garantiza la entrega continua de información.

 

Proceso de trabajo de DataOps:

• El objetivo de DataOps es combinar las metodologías DevOps y Agile que gestionan los datos en consonancia con los objetivos comerciales. Los procesos ágiles se utilizan para el control de datos y el desarrollo analítico, mientras que los procesos DevOps se utilizan para optimizar el código, la creación y la entrega de productos. 
• La creación de código es solo una parte de DataOps, ya que optimizar y mejorar el almacén de datos es igualmente eficiente. Utiliza control estadístico de procesos (SPC) para monitorear y controlar la canalización de análisis de datos. Con el SPC en todas partes, los datos que fluyen a través de un sistema operativo se monitorean y verifican constantemente para que funcionen. 
• Por otro lado, se reconoce que DataOps no está ligado a una tecnología, arquitectura, herramienta, lenguaje o marco en particular. Soporte de herramientas DataOps promueve la colaboración, la seguridad, la calidad, el acceso y la facilidad de uso.
• DataOps valida los datos que ingresan al sistema, así como las entradas, salidas y la lógica comercial en cada paso de la transformación. La calidad y el tiempo de actividad de las canalizaciones de datos aumentan considerablemente, muy por encima de los objetivos. 
• Las pruebas automatizadas validan los datos que ingresan al sistema con salidas y lógica comercial en cada paso de la transformación. El proceso y el flujo de trabajo para desarrollar nuevos análisis están optimizados y ahora funcionan sin esfuerzo. 
• El espacio de trabajo virtual proporciona a los desarrolladores sus propios entornos de datos y herramientas para que puedan trabajar de forma independiente sin afectar las operaciones. DataOps utiliza la automatización de procesos y flujos de trabajo para mejorar, facilitar y comunicarse con coordenadas dentro de un equipo y entre los grupos en la organización de datos.

Ventajas de DataOps:

• Mejora y enfatiza la comunicación, la colaboración, la integración, la automatización, la medición y la cooperación entre los científicos de datos y el control de calidad.
• DataOps busca y proporciona velocidad de actualización, confiabilidad y calidad de análisis de datos.
• Mejora una mejor comunicación y colaboración entre los equipos y los miembros del equipo.
• Proporciona información de datos en tiempo real.
• Busca aumentar la velocidad, la confiabilidad y la calidad del análisis de datos.
• Crea un centro de datos unificado e interoperable.
• Menor tiempo de ciclo de las aplicaciones de ciencia de datos.

Contras de DataOps:

• Falta de cooperación entre grupos dentro de la organización de datos.
• Se mueve lentamente y con cautela para evitar la mala calidad.
• Espera a que TI elimine o configure los recursos del sistema.
• Pobre trabajo en equipo dentro de los datos.
• La mala calidad crea trabajo no planificado.
• Cuellos de botella del proceso.
• Espera el acceso a los datos.

Consejos para mejorar DataOps:

Mientras que las operaciones de datos se están complicando en las formas modernas, que plantean numerosos desafíos, en equipos pequeños. Realiza un seguimiento de muchas formas ocultas de que las cosas salgan mal. En el enfoque de DataOps, las canalizaciones de datos son un componente esencial que es resistente, escalable, confiable y tiene un alto rendimiento y rendimiento.

• Crear colaboración, equipos multifuncionales.
• Centralice sus fuentes de datos.
• Diseñe la flexibilidad de las canalizaciones de datos.
• Registre todo y guárdelo.
• Contenedorice sus esfuerzos.
• Automatiza el control de versiones.
• Aprendiendo a usar DataOps para el avance.

Diferencia entre DevOps y DataOps:

S. NO.	DEVOPS	DATOS
01.	DevOps se refiere a la transformación de la capacidad de entrega logrando velocidad, calidad y flexibilidad mediante el empleo de una canalización de entrega sin problemas junto con los equipos de desarrollo y operación.	DataOps se refiere a la transformación de los sistemas de inteligencia para los usuarios finales mediante la creación de canalizaciones de datos mediante la coordinación con datos en constante cambio y con todos los que trabajan con datos en toda una empresa.
02	Se enfoca en el desarrollo de software de calidad.	Se enfoca en la extracción de datos de alta calidad para una inteligencia comercial más rápida y confiable.
03.	Automatiza versiones y configuraciones del servidor.	Automatiza la adquisición, el modelado, la integración y la curación de datos.
04.	Para la entrega de valor, DevOps se enfoca en los principios de la ingeniería de software.	Para la entrega de valor, DataOps se enfoca en los principios de la ingeniería de datos.
05.	En DevOps for Quality Assurance realizan pruebas continuas, revisiones de código y monitoreo.	En DataOps for Quality Assurance (QA) realizan control de procesos y gobierno de datos.
06	En DevOps el código es lo importante.	Mientras que en DataOps los datos son lo importante.
07	En DevOps, la mayoría de las personas técnicas están involucradas.	En DataOps, la mayoría de los usuarios comerciales y las partes interesadas están involucrados.
08	En el código de la aplicación DevOps no se requiere una orquestación compleja.	Pero en DataOps, la canalización de datos y la orquestación de desarrollo de análisis son componentes importantes.
09	El flujo de trabajo de DevOps depende del desarrollo continuo de características con lanzamientos e implementaciones frecuentes.	El flujo de trabajo de DataOps depende del monitoreo continuo de las canalizaciones de datos y la construcción de nuevas canalizaciones.