Cuatro formas en que DataOps puede ayudar a su organización a generar confianza y tomar decisiones más rápidas

Lokesh es cofundador y director ejecutivo de Sigmoid, una empresa líder en soluciones de datos. Es un visionario y líder intelectual en la industria.

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Desde brindar experiencias personalizadas al cliente y optimizar las cadenas de suministro en la fabricación hasta detectar actividades fraudulentas, el hilo común en muchas iniciativas es el análisis avanzado. A lo largo de los años, el 90 % de las empresas han reconocido el valor de los análisis avanzados y han comenzado a establecer organizaciones internas de análisis con el objetivo de escalar los casos de uso, según McKinsey. Sin embargo, la mayoría de las veces, tienen dificultades para escalar sus iniciativas de análisis, ya que no logran colaborar bien y adoptar AI/ML.

El éxito comercial depende de aprovechar bien los datos y generar confianza en esos datos para acelerar el viaje de una organización hacia la IA. Aquí, DataOps puede demostrar ser un cambio de juego. Así como DevOps tomó por asalto la industria del software, permitiendo el desarrollo colaborativo y las pruebas de aplicaciones en toda la cadena de valor, DataOps impulsa la colaboración entre equipos para una innovación continua y más rápida en toda la empresa. Gartner define DataOps como "una práctica de gestión de datos colaborativa centrada en mejorar la comunicación, integración y automatización de los flujos de datos entre los administradores de datos y los consumidores en toda una organización".

¿Cómo puede DataOps ayudar a su organización? Veamos cuatro puntos principales:

1. Toma de decisiones más rápida

DataOps promueve la colaboración y reduce el tiempo de ciclo del análisis de datos. DataOps puede ayudar a mejorar la toma de decisiones al proporcionar una vista más completa de los datos que tiene una organización. Al reunir datos de diferentes fuentes y proporcionar herramientas para analizar y visualizar esos datos, DataOps puede ayudar a los equipos a comprender mejor los datos con los que están trabajando para tomar decisiones más informadas.

Un flujo de datos optimizado entre los CXO y los analistas de datos acelera el tiempo de obtención de valor de los datos y empodera a las organizaciones para tomar decisiones comerciales basadas en los resultados. Los equipos también pueden proporcionar comentarios sobre el desarrollo de la tubería, lo que lleva a los conocimientos personalizados necesarios para aumentar los ingresos. DataOps se enfoca en automatizar y optimizar muchos de los procesos involucrados en la gestión de datos para aumentar la eficiencia, lo que puede ayudar a generar confianza entre los miembros del equipo.

2. Aumento de la productividad

Una estrategia de DataOps madura aporta automatización a la transformación de datos, lo que reduce los pasos lentos y propensos a errores en la canalización, lo que mejora las operaciones de análisis y el rendimiento. A medida que reduce los procesos manuales y ofrece datos listos para el negocio, la productividad de los equipos de datos aumenta, ya que pueden concentrarse en tareas de mayor valor agregado para tareas avanzadas de IA y ML que aceleran la producción.

Las técnicas de desarrollo ágil en DataOps son especialmente útiles para acelerar el tiempo de generación de valor y ofrecen una respuesta rápida a las demandas en constante cambio en las canalizaciones de datos. Esto reduce drásticamente el tiempo dedicado a mantener el análisis operativo, además de actualizar y mejorar el análisis actual con la menor cantidad de trabajo.

3. Mejorar el tiempo de comercialización

Configurar canalizaciones de datos es un desafío bastante complejo, ya que requiere optimización, actualizaciones y mantenimiento continuos. DataOps permite la entrega continua de datos, así como la ejecución fluida de canalizaciones de datos. Las empresas pueden pasar fácilmente de las instalaciones a la nube con una sólida estrategia de DevOps. Esto brinda transparencia a las canalizaciones de datos en la nube y mejora la utilización de la nube. Al trabajar con un proveedor líder de servicios en la nube, pudimos garantizar un tiempo de actividad del 99,99 % de las canalizaciones de datos, lo que redujo casi el 60 % de los costos operativos.

Al implementar DataOps, las organizaciones pueden mejorar el tiempo de comercialización de sus productos de datos al optimizar el ciclo de vida de los datos, desde la recopilación y preparación inicial de datos hasta el desarrollo y la implementación de modelos y aplicaciones de datos. Esto puede ayudar a las organizaciones a aprovechar los datos de manera rápida y efectiva para obtener información e impulsar el valor comercial.

4. Establecimiento de la protección de datos

Al generar confianza en los datos entre los equipos y garantizar datos de alta calidad, DataOps proporciona cifrado de extremo a extremo y control de acceso detallado y utiliza protocolos seguros para la transmisión de datos. Con un catálogo detallado, gestión de metadatos y seguridad de nivel empresarial, DataOps garantiza que las políticas de protección de datos y el cumplimiento estén en su lugar. Los servicios DataOps de mi empresa han ayudado a las empresas globales de CPG a habilitar mecanismos diarios de monitoreo, generación de informes y alertas para rastrear y abordar las fluctuaciones de costos, al mismo tiempo que reducen los costos de la nube en más del 55 %.

¿Cómo puede comenzar a implementar DataOps? Comience con lo siguiente:

Defina sus metas

Antes de implementar una estrategia de DataOps, es importante comprender lo que espera lograr. Esto podría incluir mejorar la precisión y confiabilidad de sus datos, aumentar la velocidad a la que puede procesar y analizar datos, o reducir el tiempo y el esfuerzo necesarios para mantener y actualizar sus canalizaciones de datos. Definir claramente sus metas y objetivos ayudará a medir el éxito de sus esfuerzos de DataOps.

Involucrar a todas las partes interesadas relevantes

DataOps es un esfuerzo multifuncional que involucra a ingenieros de datos, analistas de datos, científicos de datos y otras partes interesadas. Es importante involucrar a todas las partes interesadas relevantes en la planificación y ejecución de su estrategia DataOps para garantizar la aceptación y la alineación. Esto podría incluir reuniones regulares o talleres para discutir el progreso, los desafíos y las oportunidades de mejora.

Establezca una función DataOps dedicada

Una estrategia de DataOps es más efectiva cuando tiene un equipo o una función dedicada detrás. Incluya un líder de proyecto de DataOps, un desarrollador con experiencia en la cadena de herramientas DevOps, un ingeniero de datos, un analista de datos, un representante del gobierno de datos, un arquitecto de datos y miembros del equipo que usan datos para respaldar el esfuerzo comercial.

Supervisar y medir el rendimiento

DataOps es un proceso de mejora continua, y es importante monitorear y medir regularmente el rendimiento de sus canalizaciones y procesos de datos. Esto podría incluir el seguimiento de métricas como la calidad de los datos, la velocidad de procesamiento y el tiempo de actividad, y el uso de estas métricas para identificar áreas de mejora.

En el pasado, las implementaciones de DataOps han mostrado una variedad de mejoras de rendimiento. Según McKinsey, DataOps ha dado como resultado un aumento del 50 % en la adopción de nuevas funciones, ya que la automatización permite iteraciones de desarrollo más rápidas y una reducción de los errores. Además, los controles continuos de calidad del código y la detección temprana de inconsistencias en los datos pueden mejorar los procesos y reducir los gastos. Con DataOps, las empresas pueden mejorar la eficiencia de la fuerza laboral, crear una vista agregada del flujo de datos de extremo a extremo en toda la empresa y brindar experiencias ricas a los clientes al desbloquear el valor cautivo de los datos.

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