DataOps ha surgido como un enfoque moderno y estratégico para organizar, automatizar y potenciar el uso de los datos en las empresas, ya que cada vez son más cruciales para tomar decisiones ágiles en el mundo corporativo.
Centrándose en la automatización, la integración de datos, la colaboración en equipo y la mejora continua, DataOps transforma la forma en que se manejan los datos, desde su recopilación hasta la entrega de información en tiempo real.
En este artículo, entenderás qué es DataOps, en qué se diferencia de otras metodologías como DevOps, los principios que sustentan este enfoque y cómo aplicarlo a tu estrategia corporativa de datos.
¡Ven y disfruta de una buena lectura!
¿Qué es DataOps?
Imagina que tu empresa genera miles de puntos de datos cada día, pero con información desorganizada, inconexa y poco fiable. En este contexto, tomar las decisiones correctas se convierte en un reto.
DataOps (Operaciones de Datos) es la respuesta a este problema. Se trata de un conjunto de prácticas y principios destinados a optimizar el ciclo de vida de los datos -desde la recopilación hasta el análisis-, centrándose en la automatización, la colaboración entre equipos y las entregas rápidas y fiables.
Con DataOps, las empresas pueden contar ahora con flujos continuos de datos de calidad, garantizando decisiones estratégicas más rápidas, seguras y eficaces.
El origen del término y su relación con DevOps
El término «DataOps » fue mencionado por primera vez en 2014 por Lenny Liebmann, en un artículo publicado en elIBM Big Data and Analytics Hub. La propuesta era crear un modelo similar a DevOps, pero aplicado al mundo de los datos.
Mientras que DevOps une el desarrollo y las operaciones de software para acelerar las entregas, DataOps se centra específicamente en la orquestación de datos, promoviendo la integración, la automatización y la gobernanza en cada etapa de la canalización de datos.
En otras palabras, DevOps optimiza el desarrollo de software; DataOps transforma la gestión de datos en un proceso continuo y estratégico.
¿Por qué está ganando terreno el DataOps en las empresas?
La popularización de las DataOps tiene una explicación clara: las empresas necesitan convertir los datos en decisiones de forma rápida, segura y coherente.
Las organizaciones que adoptan prácticas DataOps tienen éxito:
- Reduce los cuellos de botella en el flujo de datos
- Automatiza los procesos repetitivos
- Mejorar la calidad y fiabilidad de la información
- Aumentar la eficacia operativa
- Potenciar la toma de decisiones basada en datos reales
Según McKinsey & Company, las empresas que aplican buenas prácticas de DataOps pueden aumentar hasta un 25% sus posibilidades de éxito competitivo en el mercado.
En otras palabras, más que una tendencia, DataOps es una ventaja estratégica.
¿Cuáles son los principios de DataOps?
Para entender cómo las DataOps transforman la forma en que se gestionan los datos en las empresas, es importante conocer las principios que sustentan este enfoque.
Entrega continua de datos e información
Uno de los pilares de DataOps es la entrega continua de datos y perspectivas, que pretende garantizar que los equipos que necesitan tomar decisiones dispongan siempre de información actualizada y fiable.
Esto significa crear un flujo constante y automatizado de datos procesados, listos para el análisis, reduciendo la dependencia de procesos manuales que consumen mucho tiempo.
Con ello, las empresas ganan agilidad, precisión y capacidad de reaccionar rápidamente a los cambios del mercado.
Colaboración entre equipos multidisciplinares
La colaboración entre equipos multidisciplinares es uno de los principales pilares de DataOps.
Conecta áreas como datos, TI y negocio para que trabajen juntas, evitando los silos y acelerando el uso estratégico de los datos. Esto garantiza entregas más ágiles, alineadas con las necesidades reales de la empresa.
Automatización e integración de canalizaciones de datos
La automatización y la integración de las canalizaciones de datos son esenciales en DataOps. Este principio garantiza que toda la ruta de datos -desde la recogida hasta el análisis- funcione de forma continua, automatizada y conectada.
Esto reduce los errores manuales, acelera el proceso y garantiza que los datos estén siempre listos para generar perspectivas fiables.
Gobernanza y calidad de los datos
La gobernanza de los datos y la garantía de calidad son piedras angulares para garantizar que la información es fiable, segura y se utiliza éticamente.
En el contexto de DataOps, esto significa establecer reglas, normas y procesos para validar, proteger y supervisar los datos a lo largo de todo el proceso. Esta práctica evita incoherencias y refuerza las decisiones basadas en datos.
Seguimiento continuo y cultura de mejora
En DataOps, la monitorización continua permite seguir el rendimiento de los conductos de datos en tiempo real.
Como resultado, los fallos y los cuellos de botella se identifican rápidamente y se realizan ajustes constantes. Esta cultura de mejora continua hace que los procesos sean más eficaces y las operaciones de datos más resistentes.
DataOps en la práctica: ¿cómo funciona?
Mucho más allá de la teoría, DataOps implica la integración de personas, procesos y tecnologías. Comprueba cómo funciona este enfoque en el día a día de las empresas.
El papel del ingeniero de DataOps
El ingeniero de DataOps es el enlace entre la ingeniería de software y las operaciones de datos. Aplica los principios DevOps a los flujos de datos para garantizar la eficacia, la calidad y la disponibilidad.
Su función principal es dominar el ciclo de vida de los datos -desde la recopilación hasta el análisis-, creando procesos automatizados e integrados para apoyar las decisiones estratégicas.
Flujo típico de un pipeline orientado a DataOps
Cuando hablamos de una canalización de datos, nos referimos a un conjunto estructurado de pasos que automatiza el viaje de los datos desde sus fuentes hasta destinos como bases de datos, herramientas de análisis o incluso sistemas de visualización.
El flujo de canalización de datos garantiza que la información se recopile, procese y entregue de forma continua, segura y eficaz, lo que permite tomar decisiones más rápidas basadas en datos fiables. Una canalización de datos se compone de tres etapas fundamentales:
- Fuente de datos: recopilación de información de API, bancos, archivos o nubes.
- Procesamiento: limpiar, transformar y enriquecer los datos.
- Destino: almacenamiento en almacenes de datos, herramientas analíticas o visualizaciones.
Herramientas más utilizadas en los proyectos DataOps
Para aplicar DataOps con éxito, es esencial utilizar herramientas que automaticen, supervisen y orquesten canalizaciones. A continuación, destacamos las más relevantes, divididas por categorías:
Herramientas de orquestación de canalización de datos
- Apache Airflow: ideal para automatizar y crear canalizaciones complejas.
- AWS Glue: el servicio ETL gestionado de Amazon.
- Apache NiFi: interfaz visual para la integración de datos.
Herramientas de integración y transformación de datos
- Talend: integración de datos con gran escalabilidad.
- dbt (data build tool): transformación centrada en ingeniería y SQL.
Herramientas CI/CD aplicadas a DataOps
- Jenkins: automatización de canalizaciones y entrega continua.
- GitLab CI: integración nativa para el versionado y la colaboración.
Herramientas para la gestión y automatización de datos
- DataKitchen: integra automatización, gobernanza y supervisión.
- StreamSets: crear canalizaciones en tiempo real.
- Databricks: une ingeniería, análisis e IA en una única plataforma.
Beneficios de DataOps para las empresas
Adoptar prácticas de DataOps ofrece a las empresas ventajas competitivas como agilidad, precisión y gobernanza de datos. Ver las principales ventajas:
Toma de decisiones más ágil
Con DataOps, las empresas pueden acelerar significativamente el acceso a datos fiables y actualizados, lo que repercute directamente en la rapidez de la toma de decisiones.
Reducción de las repeticiones y los errores manuales
Éste es uno de los diferenciales y beneficios de DataOps, la automatización de tareas repetitivas y la estandarización de los procesos de tratamiento de datos.
Con actividades manuales sustituidas por flujos automatizados e integrados.
Mayor seguridad y control de los datos
Al adoptar prácticas que dan prioridad a la gobernanza, la supervisión continua y el control de versiones, las empresas obtienen mayor seguridad y control sobre sus datos.
Integración entre tecnología y estrategia empresarial
DataOps promueve la integración efectiva entre la tecnología y la estrategia empresarial alineando a los equipos técnicos (como los de ingeniería de datos y TI) con otras áreas estratégicas de la empresa.
Cómo implantar DataOps en tu empresa
Adoptar DataOps requiere un plan estructurado. Echa un vistazo a los pasos para empezar:
Diagnóstico de la madurez de los datos
Incluso antes de empezar a implantar DataOps, es esencial realizar un diagnóstico de la madurez de los datos de la empresa.
Esto permite comprender el nivel de organización, integración, calidad y uso estratégico de los datos en el escenario actual. Este mapeo permite identificar cuellos de botella, definir prioridades y elegir las herramientas y prácticas más adecuadas para trabajar.
Creación de equipos y elección de herramientas
Para que el flujo de datos sea eficaz y fiable, es necesario integrar a profesionales de la ingeniería de datos, analistas, científicos de datos, DevOps y representantes de las áreas de negocio.
Esta colaboración garantiza que los objetivos estratégicos estén alineados con las soluciones técnicas.
Junto a esto, la elección de las herramientas adecuadas -como plataformas de orquestación, integración, versionado y monitorización- debe tener en cuenta el nivel de madurez de la empresa, la escalabilidad de los proyectos y la facilidad de adopción por parte de los equipos implicados.
Cómo Wevy puede apoyar tu viaje DataOps
Wevy puede ser el socio estratégico ideal para impulsar tu viaje hacia DataOps.
Con los servicios de Datos e IA, la empresa automatiza la recopilación, el procesamiento y la integración de datos, reduciendo el esfuerzo manual y permitiendo tomar decisiones inteligentes y oportunas.
Además, con una infraestructura en la nube segura y escalable, garantiza la flexibilidad para orquestar canalizaciones y seguir el ritmo de los crecientes requisitos del proyecto DataOps.
Las prácticas continuas de apoyo y gobernanza de Wevy refuerzan la fiabilidad, la supervisión y el cumplimiento de los datos, creando una base tecnológica alineada con la estrategia empresarial.
Preguntas frecuentes sobre DataOps
¿Es DataOps lo mismo que DevOps?
Aunque tienen nombres similares y comparten principios como la automatización, la colaboración y la entrega continua, DataOps y DevOps no son lo mismo.
DevOps se centra en integrar el desarrollo y las operaciones de software con el objetivo de acelerar el ciclo de vida de las aplicaciones.
DataOps, por su parte, aplica estos mismos conceptos al mundo de los datos, tratando de optimizar la recopilación, el procesamiento, la calidad y la entrega de datos para el análisis y las decisiones estratégicas.
¿Qué áreas se benefician de DataOps?
DataOps beneficia a varias áreas de una organización, especialmente a las que dependen de los datos para tomar decisiones estratégicas.
Los equipos de BI y Analítica ganan agilidad a la hora de ofrecer perspectivas más fiables. Los departamentos de marketing y ventas pueden identificar oportunidades con mayor rapidez y precisión. Los departamentos financieros y de control se benefician de datos consolidados y coherentes para realizar análisis de rendimiento y proyecciones.
Por otra parte, las TI y la ingeniería de datos ganan eficiencia operativa mediante la automatización y la reducción de la repetición de tareas.
¿Es DataOps sólo para grandes empresas?
Aunque es más común en grandes corporaciones con volúmenes masivos de datos, DataOps no es exclusivo de las grandes empresas.
Las empresas medianas, e incluso las pequeñas, también pueden beneficiarse de este enfoque, sobre todo a medida que crecen y se enfrentan a retos relacionados con la calidad, la integración y la gobernanza de los datos.
Adoptando herramientas escalables y accesibles, es posible aplicar los principios de DataOps -como la automatización, la colaboración entre equipos y la mejora continua- de forma gradual y proporcional a la madurez de la empresa.
Conclusión
DataOps como pilar de la transformación basada en datos
En un mundo en el que las decisiones rápidas y precisas marcan la diferencia, DataOps se está convirtiendo en algo más que una tendencia: es un cambio de juego para las empresas que realmente quieren basarse en los datos.
Combinando tecnología, automatización y colaboración entre equipos, transforma los procesos rígidos en flujos ágiles e inteligentes.
Si quieres ver resultados reales, es hora de dejar de limitarse a recopilar datos y empezar a utilizarlos con un propósito. No esperes a que el mercado corra delante de ti: implanta DataOps y convierte tu estrategia de datos en una ventaja competitiva.
Pasos siguientes: cómo empezar con Wevy
Si tu empresa está preparada para transformar la gestión de datos con agilidad, automatización e inteligencia, Wevy es el socio ideal para este viaje.
Con soluciones especializadas en Datos e IA y un enfoque orientado a los resultados, Wevy ayuda a tu equipo a estructurar canalizaciones eficientes, adoptar prácticas DataOps y crear una verdadera cultura impulsada por los datos.
El siguiente paso es sencillo: ponte en contacto con nuestros expertos y averigua cómo podemos diseñar juntos la mejor estrategia para tu empresa. Empieza ahora y da el primer paso hacia la madurez de los datos.
