Data Ops: cómo implementar una gestión del dato eficiente en las organizaciones

En la era digital actual, el valor de los datos para las empresas es incuestionable. Sin embargo, aprovechar el máximo valor de este recurso presenta una serie de desafíos que van desde la identificación de casos de uso hasta la automatización de procesos. Es aquí donde entra en juego la tecnología DataOps, una metodología que busca optimizar la productividad de los datos y llevar su gestión al siguiente nivel.

DataOps tiene como fin último automatizar ciertas tareas y que las organizaciones sean capaces de hacer más con menos. Para desplegar esta metodología, el primer reto es identificar los casos de uso que justifiquen la inversión en estas iniciativas. Una vez superado este paso, el siguiente desafío es conocer a fondo los datos disponibles, su estructura, relevancia y relación con otras fuentes de información. Aquí es donde radica la importancia de mantener un catálogo y gobierno de la información actualizado, así como un marketplace de datos que facilite el acceso y la colaboración dentro de la compañía.

Pero, ¿qué infraestructura se necesita para desplegar todo esto? La nube híbrida se presenta como un entorno ideal, puesto que permitirá tener mayor capilaridad en la gestión de los datos. Aunque no es más sencillo que un entorno 100% nativo en la nube, la nube híbrida ofrece un mayor control sobre la localización 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 de TI, DataOps requiere un cierto nivel de madurez para su implementación exitosa. Es crucial contar con los recursos adecuados para gestionar el procesamiento y almacenamiento de grandes volúmenes de datos, aunque es casi más importante estar convencidos 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 de datos, permite a las empresas ser más ágiles y eficientes en su análisis de datos. Esto se traduce en un ahorro significativo y una mayor capacidad de innovación.

De hecho, hay estimaciones que aseguran que el ahorro de costes puede oscilar entre el 30% y el 70% respecto a una plataforma que no haga uso de esta metodología, siempre dependiendo del punto de partida.

Industrias como la banca, las telecomunicaciones y el retail ya están comprobando los beneficios de DataOps y se encuentran entre los más avanzados en la adopción de esta metodología, ya que valoran la optimización de datos para impulsar la innovación y la eficiencia operativa.

Sin embargo, para que el proceso de implantación sea exitoso es necesario definir roles y responsabilidades dentro de la organización. Establecer normas y best practices, además de desplegar herramientas que faciliten la automatización de procesos garantizará una transición exitosa hacia un modelo más automatizado.

Uno de los grandes retos en la gestión del dato es asegurar su calidad y las irrupciones como la IA y el Machine Learning pueden llevar DataOps al siguiente nivel. La IA Generativa puede ayudar a detectar y corregir datos basados en lenguaje natural, como errores tipográficos o en datos como direcciones, nombres o campos de texto libre entre otros, mientras que el ML puede ayudar a detectar fallos en la calidad de los datos estructurados.

Al igual que 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 empresas que quieran optimizar la gestión de datos y mejorar su productividad. En un mundo cada vez más protagonizado por los datos, esta metodología se posiciona como un pilar fundamental para el éxito empresarial en la era digital.