{"id":180671,"date":"2025-08-29T10:00:00","date_gmt":"2025-08-29T17:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.everpuredata.com\/?p=180671"},"modified":"2026-03-15T08:28:03","modified_gmt":"2026-03-15T15:28:03","slug":"save-time-and-reduce-data-errors-with-dataops","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.everpuredata.com\/le\/perspectives\/save-time-and-reduce-data-errors-with-dataops\/","title":{"rendered":"Ahorre tiempo y reduzca los errores de datos con DataOps"},"content":{"rendered":"\n
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El blog anterior, \u201cDataOps: Optimizar la experiencia de datos”<\/a> explor\u00f3 el concepto de DataOps como catalizador para obtener resultados exitosos mientras emprend\u00eda iniciativas de transformaci\u00f3n digital. Las funciones y capacidades de DataOps cambian radicalmente la forma en que se pueden administrar y analizar los datos al cambiar la creaci\u00f3n de flujos de datos de una actividad de ingenier\u00eda a una actividad operativa. Con este cambio, los expertos en TI pueden enfocar sus esfuerzos en herramientas y automatizaci\u00f3n que permitan a los usuarios de datos funcionales volverse m\u00e1s aut\u00f3nomos y mejorar dr\u00e1sticamente la velocidad y el rendimiento general en la forma en que trabajan.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Por ejemplo, veamos el trabajo necesario para instalar etiquetas RFID, que identifican y solucionan los problemas de las variaciones de presi\u00f3n en las tuber\u00edas que transportan gasolina desde las refiner\u00edas hasta las terminales de almacenamiento. Por lo general, se siguen los siguientes pasos:\u00a0<\/p>\n\n\n\n

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  1. Los ingenieros de datos buscan comprender y definir el modelo de datos para respaldar este proceso.\u00a0<\/li>\n\n\n\n
  2. Los ingenieros de datos recopilan y mapean los datos, generalmente mediante la automatizaci\u00f3n.\u00a0<\/li>\n\n\n\n
  3. Los arquitectos de datos dise\u00f1an c\u00f3mo los nuevos campos de datos se adaptan al modelo de datos empresariales can\u00f3nicos y al modelo de datos maestros del cliente.\u00a0<\/li>\n\n\n\n
  4. Los administradores de datos identifican y definen los elementos de datos en el glosario empresarial.\u00a0<\/li>\n\n\n\n
  5. Las operaciones de datos producen cat\u00e1logos con nueva informaci\u00f3n de metadatos.\u00a0<\/li>\n\n\n\n
  6. La gobernanza de datos identifica y aplica est\u00e1ndares a los nuevos datos y establece permisos y control de acceso.\u00a0<\/li>\n\n\n\n
  7. Las operaciones de seguridad de datos desbloquean los datos nuevos y los ponen a disposici\u00f3n, rastreables y seguros.\u00a0<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    En algunos casos, especialmente en grandes corporaciones, es posible que el cient\u00edfico de datos no obtenga acceso a los datos durante seis meses. Si los cient\u00edficos de datos pudieran reducir ese tiempo realizando parte de la integraci\u00f3n de datos ellos mismos y posiblemente eludiendo parte del proceso tradicional, se podr\u00eda ahorrar tiempo, si eso estuviera dentro del apetito de riesgo de la organizaci\u00f3n.\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n

    Pero, \u00bfqu\u00e9 suceder\u00eda si el equipo de DataOps pudiera atravesar todos los procesos (sin eludir la arquitectura, el dise\u00f1o, la gobernanza o las funciones y capacidades de seguridad) y entregar los datos en unos pocos d\u00edas? \u00bfO quiz\u00e1s podr\u00edan entregarlo el mismo d\u00eda en que se implementa la RFID como datos de transmisi\u00f3n en tiempo real? \u00bfEso crear\u00eda un cambio significativo?\u00a0<\/p>\n\n\n\n

    Por ejemplo, revisemos el tiempo t\u00edpico necesario para integrar dos empresas. Algunas empresas adquirir\u00e1n otras para penetrar en las adyacencias del mercado relacionadas, lo que implica administrar la integraci\u00f3n entre los negocios principales. Lleva tiempo racionalizar e integrar los datos de la nueva empresa y compararlos con el modelo de datos anterior, y luego posicionar las nuevas capacidades y aplicaciones para respaldar el modelo combinado posterior a la adquisici\u00f3n.\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n

    Si DataOps pudiera facilitar todo esto en una d\u00e9cima parte del tiempo, el ahorro de costos y la ventaja competitiva para fusiones como estas podr\u00edan valer millones de d\u00f3lares.\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n

    Otras experiencias de datos comunes se producen debido a errores de software o de datos. Estas ocurren regularmente; pueden aparecer variaciones de datos debido a cambios tecnol\u00f3gicos, cambios regulatorios, cambios en el sistema y errores humanos. Los resultados potenciales pueden variar ampliamente y tener un impacto comercial real. Echemos un vistazo a las empresas minoristas y consideremos ejemplos de errores de precios:\u00a0<\/p>\n\n\n\n