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DataOps: cómo asegurar el éxito de la empresa Datadriven

¿Cuánto vale la información que genera una compañía? Como CIO o CDO de nuestra organización, ¿Somos capaces de explotar todo su potencial? Nos referimos a la información comercial, la que generan las operaciones, finanzas o recursos humanos. Se estima que la explotación de la información que se genera en el mundo puede suponer entre 9 y 15 billones de dólares, o dicho de otra manera, más de 12 veces el PIB español

El esfuerzo de las organizaciones, y en especial para los líderes en las áreas de IT,  para llegar a ser Data Driven está siendo difícil, con barreras más culturales que tecnológicas. DataOps es un conjunto de metodologías que tratan de superar estos obstáculos.

 

¿Cuál es el origen y principios del movimiento DataOps?

DataOps es la aplicación de las metodologías Agile al campo de la recogida, transformación y generación de valor con la información. Este enfoque tiene como antecedente el movimiento DevOps, que propugna la aplicación de las metodologías Agile al desarrollo y lanzamiento de apps para dar respuesta a la feroz competencia existente entre las empresas en este campo. De hecho un 80% de los CIO ha implantado o considera necesaria la metodología DevOps.

A través de su manifiesto, el movimiento DataOps persigue acelerar la obtención de resultados a partir de los datos. Persigue que todos los equipos que tengan alguna relación con los datos actúen de forma conjunta, evitando los silos, adoptando los principios Agile de foco al cliente, reduciendo la carga burocrática y trabajando desde la mejora continua a través de iteraciones muy frecuentes.

Junto a la mencionada orientación a la satisfacción del cliente y el trabajo de equipo con enfoque multifuncional y multidisciplinar, estas metodologías persiguen, a través de su manifiesto de 18 recomendaciones, la  robustez en el análisis del dato, monitorizando continuamente la calidad, procurando la mayor simplicidad y reutilizando datos y procesos cuando es posible. Estas recomendaciones se orientan a implicar a todos los equipos que trabajan a lo largo del ciclo de vida del dato. Además, otro elemento importante es entender la gestión del dato como un proceso de producción, basado en código, en programación, que necesita de entornos de prueba y que además persigue que los ciclos de producción sean cada vez menores, desde la detección de la necesidad del cliente hasta la puesta en producción del proceso y su control continuo de calidad.

 

¿Qué beneficios aporta la adopción de DataOps?

El enfoque DataOps facilita movilizar la cultura del dato dentro de la organización, lo que implica sinergias entre las distintas áreas, tanto de los gestores de operaciones que generan los datos en sus aplicativos como de todos los equipos de tecnología y de análisis y explotación del dato. Esto facilita el conocimiento tanto de los datos que genera la organización como de su mejor explotación para resolver necesidades de negocio.

Acelera, además, los ciclos de desarrollo disponiendo en menos tiempo de soluciones de negocio basadas en activos de la empresa que estaban en desuso. También aporta mayor flexibilidad y capacidad de adaptación al cambio, al no poner acento sobre tecnologías concretas y aportar una disciplina de mejora continua orientada al cliente.

 

¿Cuáles son los pasos que tenemos que dar para implantar DataOps?

Entre las recomendaciones para implantar una estrategia DataOps podemos destacar:

  • Fijar métricas para evaluar el progreso en todas las etapas del ciclo de vida del dato.
  • Definir las reglas semánticas para los datos y la metadata desde el inicio.
  • Incorporar bucles de retroalimentación para validar la data.
  • Automatizar los más posible con aplicaciones de analítica y gestión de datos.
  • Optimizar procesos para atajar los cuellos de botellas y silos de datos.
  • Diseñar siempre pensando en el crecimiento, la evolución y escalabilidad.
  • Disponer de entornos para la experimentación que reproduzcan al máximo el entorno real de producción.
  • Conformar el equipo DataOps con variedad funcional y de capacidades.
  • Gestionar DataOps como un proceso Lean, poniendo foco en la ganancia continua de eficiencia.

Incorporar las metodologías ágiles está demostrando que facilita el crecimiento y desarrollo de las empresas. Desde el servicio Intelligent Data de Enzyme venimos aplicando al mundo de los datos la metodología DataOps, lo que permite dinamizar la cultura del dato dentro de la organización, encaminada a la excelencia en la calidad del dato desde su origen y en la obtención de valor a partir de su explotación. De este modo ayudamos a las empresas a que consigan que su organización sea Data Driven.

 

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