{"id":19869,"date":"2022-01-31T00:00:00","date_gmt":"2022-01-31T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/staging.isdi.education\/mx\/necesitas-dataops-en-tu-vida\/"},"modified":"2022-01-31T00:00:00","modified_gmt":"2022-01-31T00:00:00","slug":"necesitas-dataops-en-tu-vida","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/staging.isdi.education\/mx\/blog\/necesitas-dataops-en-tu-vida","title":{"rendered":"Necesitas DataOps en tu vida"},"content":{"rendered":"<div id=\"07M-wysiwyg-1\" class=\"07M-wysiwyg anchor--link \" data-anchor-content>\n<section class=\"wysiwyg mb-xl\">\n<div class=\"wrapper wrapper--small\">\n<div class=\"wysiwyg__content\">\n<div>\n<p style=\"text-align:justify\"><strong>Por Fabi\u00e1n Lira<\/strong> <i>(redacci\u00f3n ISDI)<\/i><\/p>\n<p style=\"text-align:justify\">Los negocios que no est\u00e1n funcionando y tomando decisiones con base en data est\u00e1n condenados al fracaso, eso es un hecho, ya no se trata ni siquiera de una posibilidad a considerar. Pero obviamente, como todo lo tecnol\u00f3gico y digital, el mundo de los datos ha evolucionado agigantadamente -y spoiler alert, continuar\u00e1 haci\u00e9ndolo-; por ello es importante que entiendas por qu\u00e9 necesitas <strong>DataOps<\/strong>.<\/p>\n<p style=\"text-align:justify\">&#8220;La necesidad de automatizaci\u00f3n en el mundo de la ciencia de datos no se trata solo del software, los servicios y las aplicaciones, sino tambi\u00e9n de los datos en s\u00ed mismos\u201d, as\u00ed lo expres\u00f3 Nelson Petracek, global CTO de Tibco, en una reciente entrevista con Forbes.<\/p>\n<p style=\"text-align:justify\">Su definici\u00f3n puede variar al tratarse de un t\u00e9rmino relativamente nuevo; sin embargo, el Hitachi Social Innovation Forum define las DataOps como \u201cm\u00e1s que una simple plataforma tecnol\u00f3gica, como un enfoque o una metodolog\u00eda, que involucra la reuni\u00f3n de varias tecnolog\u00edas y pr\u00e1cticas de datos en un entorno integrado. En \u00e9l, los datos fluyen f\u00e1cilmente desde sus fuentes de datos a trav\u00e9s de una \u2018refiner\u00eda\u2019 y un repositorio hasta el consumo de datos, lo que le ayuda a generar un impacto positivo en un negocio. En el camino, sus tecnolog\u00edas, procesos y empleados son de vital importancia para alcanzar una meta efectiva\u201d.<\/p>\n<p style=\"text-align:justify\">Por tanto, las <strong>DataOps<\/strong> no son m\u00e1s que la administraci\u00f3n de datos empresariales en la era de la inteligencia artificial, aplicando los aprendizajes adquiridos de DevOps al an\u00e1lisis y la administraci\u00f3n de datos.<\/p>\n<p style=\"text-align:justify\">Las <strong>DevOps<\/strong> son la transformaci\u00f3n en la capacidad de entrega de los equipos de desarrollo y software, mientras que las DataOps se enfocan m\u00e1s en la transformaci\u00f3n de los sistemas de inteligencia y los modelos anal\u00edticos de los analistas de datos y los ingenieros de datos.<\/p>\n<p style=\"text-align:justify\">La implementaci\u00f3n adecuada de DataOps he demostrado acelerar el plazo de comercializaci\u00f3n de las soluciones de an\u00e1lisis, la mejora en la calidad y el cumplimiento de datos, as\u00ed como la reducci\u00f3n de costos en la administraci\u00f3n de la data.<\/p>\n<p style=\"text-align:justify\">Las operaciones de datos no son un producto, un servicio ni una soluci\u00f3n, como ya mencion\u00e1bamos antes, son una metodolog\u00eda, un cambio tecnol\u00f3gico que permite optimizar el uso de datos a trav\u00e9s de una mejor colaboraci\u00f3n y automatizaci\u00f3n.<\/p>\n<p style=\"text-align:justify\">Como framework, las DataOps se enfocan en brindar agilidad a la entrega de end-to-end en el pipeline de datos. Con DataOps, todos los empleados son parte del ecosistema de datos y todos dependen del estado de los datos, por lo que se necesitan sistemas y procesos para respaldar los datos y su valor creado.<\/p>\n<p style=\"text-align:justify\">\u00bfLes suena familiar? Probablemente algunos de ustedes han estado operando DataOps sin saben que as\u00ed se llamaba o que eso era lo que estaban haciendo. La realidad es que las DataOps brindan eficiencia e impulsan la mejora constante en la comunicaci\u00f3n entre los data stakeholders.<\/p>\n<p style=\"text-align:justify\">Para facilitar que puedas implementar una estrategia basada en DataOps te brindamos tres tips b\u00e1sicos que estamos seguros te ayudar\u00e1n:<\/p>\n<h4 style=\"text-align:justify\"><strong>1. Talento especializado<\/strong><\/h4>\n<p style=\"text-align:justify\">Cada persona tiene sus propias herramientas y procesos. Contar con el talento adecuado, preparado y que domine la tecnolog\u00eda y el mundo de los datos, y que logre entender su potencial para eliminar los silos, ya sea a trav\u00e9s de sus acciones o de sus herramientas, ser\u00e1 una parte fundamental para construir una estrategia DataOps exitosa. No puedes simplemente aparentar saber lo que haces, necesitas gente especializada como los egresados del <a href=\"https:\/\/staging.isdi.education\/mx\/programas\/mda-mx\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>MDA de ISDI<\/strong><\/a>, para poder lograr una implementaci\u00f3n exitosa.<\/p>\n<h4 style=\"text-align:justify\"><strong>2. Construye, prueba y aprende<\/strong><\/h4>\n<p style=\"text-align:justify\">Este proceso b\u00e1sico de prueba y error formar\u00e1 tambi\u00e9n una parte fundamental de tu estrategia y la obtenci\u00f3n de buenos resultados. Crea pruebas automatizadas sobre tu data y sus errores en producci\u00f3n, luego trabaja de la mano de todos los stakeholders involucrados con el fin de identificar patrones que puedan ser corregidos. Es como tener un proceso continuo de calidad y correcci\u00f3n sistem\u00e1tica para cada sprint. Esto ayudar\u00e1 a reducir errores e incluso podr\u00edas dar seguimiento a la productividad.<\/p>\n<h4 style=\"text-align:justify\"><strong>3. Comprueba tu data<\/strong><\/h4>\n<p style=\"text-align:justify\">Todas las herramientas\/tecnolog\u00edas manejan la data de diferente manera, y en ocasiones no siempre incluyen toda la data, suelen dejar fuera algunos datos vol\u00e1tiles los cuales pueden llegar a afectar tus resultados finales, por ello tus testeos deben incluir esa data con el fin de crear modelos de predicci\u00f3n y recomendaci\u00f3n para reducir errores y conflictos. Recuerda que los datos no probados pueden generar modelos poco confiables que n deben utilizarse para tomar decisiones comerciales.<\/p>\n<p style=\"text-align:justify\">Si t\u00fa o tus equipos necesitan dominar el mundo de los datos, te invitamos a que conozcas nuestro <a href=\"https:\/\/staging.isdi.education\/mx\/programas\/mda-mx\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>Master Data Analytics (MDA)<\/strong><\/a>.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/section><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Por Fabi\u00e1n Lira (redacci\u00f3n ISDI) Los negocios que no est\u00e1n funcionando y tomando decisiones con base en data est\u00e1n condenados al fracaso, eso es un hecho, ya no se trata ni siquiera de una posibilidad a considerar. 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