En la era digital actual, el valor de los datos para las empresas es indiscutible. Sin embargo, maximizar el valor de este recurso presenta una serie de desafíos, que van desde la identificación de casos de uso hasta la automatización de procesos. Aquí es donde entra en juego la tecnología DataOps, una metodología orientada a optimizar la productividad de los datos y llevar la gestión de la información al siguiente nivel.
En la era digital actual, el valor de los datos para las empresas es indiscutible. Sin embargo, maximizar el valor de este recurso presenta una serie de desafíos, que van desde la identificación de casos de uso hasta la automatización de procesos. Aquí es donde entra en juego la tecnología DataOps, una metodología orientada a optimizar la productividad de los datos y llevar la gestión de la información al siguiente nivel.
En la era digital actual, el valor de los datos para las empresas es indiscutible. Sin embargo, maximizar el valor de este recurso presenta una serie de desafíos, que van desde la identificación de casos de uso hasta la automatización de procesos. Aquí es donde entra en juego la tecnología DataOps, una metodología orientada a optimizar la productividad de los datos y llevar la gestión de la información al siguiente nivel.
¿Qué es DataOps?
DataOps busca automatizar ciertas tareas y permitir a las organizaciones hacer más con menos. Suena bien, ¿verdad? Pero ¿por dónde empezamos? Para desplegar esta metodología, el primer reto es identificar casos de uso que justifiquen la inversión en estas iniciativas. Una vez superado este paso, el siguiente desafío es comprender los datos disponibles, su estructura, relevancia y relación con otras fuentes de información. Aquí cobra importancia mantener un catálogo de información actualizado y una correcta gobernanza, así como un marketplace de datos que facilite el acceso y la colaboración dentro de la empresa.
Estrategias y beneficios de implementar DataOps para la gestión moderna de datos
Pero ¿qué infraestructura se necesita para desplegar todo esto? La nube híbrida se presenta como un entorno ideal, ya que permite una mayor escalabilidad en la gestión de datos. Aunque no es más sencilla que un entorno 100% cloud nativo, la nube híbrida ofrece un mayor control sobre la ubicación de los datos y la gestión de activos con información sensible. Esto es especialmente importante en sectores regulados como la banca y las telecomunicaciones, donde el cumplimiento normativo es una prioridad.
En cuanto a la infraestructura IT, DataOps requiere un cierto nivel de madurez para una implementación exitosa. Es crucial contar con los recursos adecuados para gestionar el procesamiento y almacenamiento de grandes volúmenes de datos, aunque casi es más importante estar convencido de la necesidad de adoptar esta metodología.
Una de las principales ventajas es su capacidad para optimizar la productividad de los datos. Al automatizar los procesos de desarrollo, prueba y despliegue de aplicaciones basadas en datos, permite a las empresas ser más ágiles y eficientes en su análisis. Esto se traduce en un ahorro significativo de costes y en un aumento de la capacidad de innovación.
De hecho, se estima que el ahorro de costes puede oscilar entre un 30% y un 70% en comparación con una plataforma que no utilice esta metodología, siempre dependiendo del punto de partida.
Industrias como la banca, las telecomunicaciones y el sector retail ya están experimentando los beneficios de DataOps y se encuentran entre los sectores más avanzados en su adopción, ya que valoran la optimización de los datos para impulsar la innovación y la eficiencia operativa.
La importancia de la automatización y la calidad de los datos en DataOps
Sin embargo, para que el proceso de implementación sea exitoso, es necesario definir roles y responsabilidades dentro de la organización. Establecer estándares y buenas prácticas, junto con desplegar herramientas que faciliten la automatización de procesos, garantizará una transición exitosa hacia un modelo más automatizado.
Uno de los mayores retos en la gestión de datos es garantizar su calidad, y disrupciones como la IA y el Machine Learning pueden llevar DataOps al siguiente nivel. La IA generativa puede ayudar a detectar y corregir datos basándose en lenguaje natural, como errores tipográficos o información como direcciones, nombres o campos de texto libre, mientras que el ML puede ayudar a detectar fallos en la calidad de datos estructurados.
Así como DevOps revolucionó el desarrollo de software, esta metodología está transformando la forma en que las empresas gestionan y aprovechan sus datos. DataOps se posiciona como una herramienta indispensable para las compañías que buscan optimizar la gestión de datos y mejorar su productividad. En un mundo cada vez más impulsado por los datos, esta metodología se erige como un pilar fundamental para el éxito empresarial en la era digital.
