La velocidad y seguridad de los datos se ha vuelto imprescindible para las organizaciones modernas. DataOps orquesta personas, procesos y tecnología para lograrlo.
El uso de DataOps y su equilibrio entre agilidad y velocidad
La agilidad en el uso y análisis de los datos es un factor clave que han comenzado a considerar las empresas luego de comprender su valor en cuanto a competitividad y rentabilidad, sobre todo en un mercado cada vez más complejo y cambiante.
En este escenario, la democratización de la información lista para el análisis y actualizada en tiempo real implica que más usuarios tengan acceso a ella y, consecuentemente, se produzcan riesgos en materia de seguridad.
Entonces, ¿cómo es posible hallar un equilibrio entre la velocidad de los datos y los riesgos que implica para la seguridad? ¡Mediante el enfoque de DataOps!
Pensemos que recientemente el suministro de datos ha experimentado una gran evolución debido al surgimiento de nuevas arquitecturas como la automatización, la nube y, por supuesto, DataOps.
Las nuevas soluciones para la integración y análisis de datos pueden recopilar e interpretar grandes cantidades de conjuntos de datos en tiempo real y democratizar su acceso a toda la empresa mediante una visualización uniforme y fácil de gobernar, sin dejar de lado la seguridad.
Estas nuevas tendencias en analítica y gestión de datos, que se promueven gracias a soluciones integrales y simples de gestionar que aplican IA y aprendizaje automático, aumentan la velocidad y la precisión de la información requerida.
DataOps (basadas en las DevOps) tiene un gran poder en su uso: combinar el valor de las personas, los procesos y las tecnologías para optimizar los canales de datos a fin de satisfacer la importante demanda actual.
Se trata de una metodología ágil que aumenta la velocidad y la fiabilidad de la información, brindando respuestas rápidas a los usuarios y potenciando la escalabilidad de los datos. De esta manera, permite a las empresas un aprovechamiento exitoso de los datos para seguir evolucionando.
4 claves esenciales para fomentar las DataOps
El análisis de datos, su gobernanza, los diseños, la planificación de las estrategias de negocio y las decisiones inteligentes necesitan de datos veloces, en tiempo real y 100% disponibles.
Por ello, el canal de datos debería gestionarse como cualquier otro proceso: mediante una planificación de la distribución, los recursos y la cadena de suministro. Y, respecto a las DataOps, es primordial saber cuándo vamos a necesitar los datos y qué ciclo analítico van a generar.
Existen 4 claves que deben alinearse para poder implementar DataOps de manera eficiente y rentable:
- Estrategia de la empresa. Aunque parezca una obviedad, los líderes no siempre ven que la estrategia del negocio es la base de cualquier problema de analítica. Es importante pensar las estrategias conectándolas a eventos de negocio, para que puedan ser modificadas mediante los datos.
- Datos disponibles. Es central establecer los datos disponibles utilizando información que se encuentre al alcance interna y externamente a la empresa: datos financieros, meteorológicos, de mercado, de clientes, etcétera.
- Capacitación en Analytics. En un mercado empresarial repleto de datos, todos los usuarios de una empresa deben estar actualizados en su uso inteligente, trabajando con y sobre ellos de manera consciente y constante. Las organizaciones deben fomentar experimentaciones con datos y herramientas confiables para hacerlo.
- Operatividad Analítica. La implementación de la solución debe basarse en el contexto y permitir la medición del impacto y del rendimiento.
Sin embargo, los 4 puntos clave no bastan para poder implementar las DataOps de manera 100% segura y rentable: las empresas deben superar obstáculos culturales, políticos, técnicos y de procedimiento, además de tener una mirada clara sobre el negocio que desarrollan.
DataOps: ¿cómo se logra un catálogo de datos eficaz?
Sabemos que los usuarios que deben adquirir datos y los proveedores de datos no siempre pueden generar un trabajo conjunto de manera eficaz. La raíz de este problema entre productores y consumidores de datos reside en que la gobernanza siempre se centró en la gestión de datos acabados; es decir, parámetros de cierre financiero y las KPI más importantes. La analítica de datos avanzada hoy utiliza datos semiacabados y sin procesar.
La solución reside en el uso de un sistema escalonado de gobernanza de datos que gestione las necesidades de los usuarios con distintos tipos de datos y que aplique unos criterios cada vez más estrictos de calidad durante su viaje por el sistema.
Para lograr que diversos tipos de datos se encuentren 100% disponibles para distintos tipos de usuarios de forma ágil y segura, se debe crear un catálogo claro y concreto para casos de uso. Este catálogo debe promover la integración, generar perfiles, descripciones, protecciones, e incluso preparar y oscurecer datos rápidamente en previsión de «sprints» analíticos.
De esta manera, la gobernanza se transforma en la posibilidad de definir y clasificar claramente conjuntos de datos y suministrarlos a los usuarios, con gran velocidad, escalables y manteniendo la seguridad.
En definitiva, un catálogo de datos inteligente debe ser capaz de clasificar y documentar automáticamente el contenido, la estructura y la calidad exacta de los datos a medida que llegan desde cualquier fuente y de manera segura.
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La plataforma de integración de datos de Qlik emplea automatización en la transmisión de los datos, depuración, catalogación y publicación. A través de ella, las organizaciones logran agilizar la disponibilidad en tiempo real de los datos listos para la analítica y en cualquier nube.
Además, la integración de datos de Qlik se basa en una plataforma con seguridad de datos reforzada y capacidades de gobernanza de todos los datos del negocio.
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