Este blog fue escrito por Monica Kimbrough con el apoyo de Gina Noel D’Ambrosio
He pasado más de dos décadas liderando las transformaciones en toda la empresa para las empresas de la lista Fortune 200. Durante este tiempo, he desarrollado una comprensión profunda de los beneficios que conlleva optimizar la experiencia de los datos para lograr unos resultados satisfactorios.
John G. Schmidt, mi socio comercial desde hace mucho tiempo, y Kirit Basu son dos líderes reconocidos en el ámbito de los datos y escribieron un libro innovador que exploraba el tema. En DataOps: La edición autorizada define las capacidades, metodologías, prácticas y tecnologías necesarias para abordar las operaciones y la gestión de los datos.
“DataOps es la aplicación de las prácticas de DevOps a las infraestructuras de datos con una advertencia; tiene que adaptarse al cambio a un ritmo mucho más rápido que el que era capaz en los años pasados”.
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Comencemos centrándonos en algunos conceptos importantes:
- Las aplicaciones desempeñan un papel crucial en el soporte y la automatización de diversas funciones y actividades. Facilitan la creación, el uso y el intercambio de información y datos. Los datos, cuando se consideran por sí solos, carecen de un valor inherente. Sin embargo, se transforma en información significativa cuando se coloca en un contexto, definido por su aplicabilidad, circunstancias, condiciones y las directrices que rodean su creación, uso, seguridad, gobernanza y eliminación.
- Los documentos generados por humanos, como cartas de amor, descripciones de puestos de trabajo e informes policiales, sirven como ejemplos de información. Al convertir estos documentos en un repositorio estructurado, habilitamos una serie de acciones: Los datos se pueden buscar, editar, almacenar, proteger, cifrar, duplicar, gobernar y, en última instancia, eliminar. Este conjunto de operaciones se gestiona fácilmente con los ordenadores.
- Mediante el análisis de datos, podemos descubrir comportamientos, tendencias y patrones importantes. Estos conocimientos profundizan nuestra comprensión de cómo los datos se relacionan con la información.
El papel de DataOps
DataOps carga y mantiene elementos de datos como el contexto y las relaciones, para que las aplicaciones puedan soportar la lógica de procesamiento de la información. Esto incluye varias funciones clave, como:
- Archivar, suborganizar, retener y purgar los datos según sea necesario
- Supervisar el movimiento y el intercambio de datos entre los sistemas de aplicaciones y los almacenes de datos.
- Identificar y coordinar el impacto de los cambios en los sistemas interconectados
- Ejecución de la gestión de excepciones para las operaciones de entrega de datos, la garantía de calidad y las medidas de seguridad.
Por qué es importante
A medida que las organizaciones se embarcan en iniciativas de transformación digital, es crucial identificar los procesos empresariales y los servicios asociados que pueden mejorar el rendimiento y la experiencia del usuario en las plataformas digitales. Es esencial garantizar que la información y los modelos de datos están bien mantenidos y optimizados continuamente. Aquí es donde DataOps juega un papel fundamental. Automatiza los procesos que ayudan a aclarar e interpretar los datos, evaluando los datos brutos en busca de información y tendencias, al tiempo que implementa las funciones necesarias para soportar la lógica de procesamiento.
La clave del éxito de la transformación digital
A lo largo de mis años, he sido testigo de diferentes grados de madurez para ayudar a las empresas que están atravesando grandes transformaciones digitales, a abordar los retos que estas transformaciones plantean para los datos. Al final del día, es precisamente esta madurez la que determinará el éxito o el fracaso.
La transformación digital incluye múltiples capas, que incluyen:
- Identificar iniciativas clave
- Definir qué funciones se ven afectadas por las iniciativas e incluidas en el alcance.
- Analizar los temas de información que generarán y utilizarán las funciones dentro del alcance.
- Desarrollar el modelo de datos para apoyar estas iniciativas.
Por último, la organización debe abordar los retos de mantener un modelo de datos sólido tras el cambio al nuevo modelo operativo y plataforma digital. Esta tarea se vuelve exponencialmente más difícil cuando se necesitan intercambios de información entre entornos de aplicaciones situados en diversos entornos. Esta complejidad genera la necesidad de una solución híbrida.
En las siguientes publicaciones del blog, veremos más de cerca esas complejidades. Analizaremos el papel importante que DataOps desempeña para mantener la salud del modelo de datos y los roles necesarios en la organización para realizarlo.
También veremos cómo la automatización tecnológica puede transformar las responsabilidades que suelen desempeñar los humanos y cómo la tecnología de Pure Storage puede ayudarle a abordar estas complejidades. Hablaremos de cómo la evolución de su infraestructura hacia una plataforma de gestión de datos, o incluso una nube de datos empresarial, es un paso fundamental para lograr un control holístico de sus datos y simplificar su gestión.
Manage your data, not your storage.
Gestione sus datos, no su almacenamiento
Ha llegado el momento de disponer de una arquitectura unificada que le permita tener el control — impulsada por la inteligencia y la automatización, no por el esfuerzo manual—.
