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What DataOps solves

We already made entries of #DataOps (data operations), but to refresh the memory we say: it is the combination of people, processes and technology that allow us to handle data that is useful for #developers, #datascientist, #operations, applications and tools (eg #artificial #intelligence) , allowing to channel the data, keep them safe during their life cycle and configure a #governance over them.

The faster we manipulate and deliver the data, the faster the #growth for the business will be due to the use of the information, therefore, its objective is to promote data management practices and procedures that improve the speed and accuracy of the analysis.

The idea of ​​this post is to make a short-list with 5 basic problems that are solved with the implementation of DataOps in an organization.

Let’s see what DataOps solves:

#Bug fixes: In addition to improving the agility of development processes, DataOps has the power to boost time to respond to errors and defects by significantly reducing times.

#Efficiency: in DataOps, data specialists and developers work together and, therefore, the flow of information is horizontal. Instead of comparing information in weekly or monthly meetings, the exchange occurs regularly, which significantly improves communication efficiency and the final results.

#Objectives: DataOps provides developers and specialists in real-time data on the performance of their systems.

#DataSilos: DataOps faces the data silos that are generated in different departments or management of a company, many groups see their operations as inviolable “fifths” in which each silo is a barrier to success to implement better management strategies of data. The implementation of a correct governance is crucial for obtaining all the data sources that the organization requires to meet its business objectives.

#Skills: It is a fact that data professionals do not abound. The lack of availability of the right people to manage #BigData & #BI projects means that the projects are not executed in a timely manner, or worse, that they fail. It is a mistake to put more data on a computer that does not have the knowledge and resources to handle it.

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Que soluciona DataOps

Ya hicimos entradas de #DataOps (operaciones de datos), pero para refrescar la memoria decimos: es la conjunción de personas, procesos y tecnología que permiten manejar datos que sean de utilidad para #desarrolladores, #datascientist, #operaciones, #aplicaciones y herramientas (ej #inteligencia #artificial), permitiendo canalizar los datos, mantenerlos seguros durante su ciclo de vida y configurar una #gobernanza sobre los mismos.

Mientras mas rapido manipulemos y entreguemos los datos, mas rápido sera el crecimiento para el negocio por el uso de la informacion, por lo tanto, su objetivo es promover prácticas y procedimientos de gestión de datos que mejoren la velocidad y precisión de los análisis.

Short-list con 5 problemáticas básicas que son resueltas con la implementación de DataOps en una organización.

Veamos que nos resuelve DataOps:

#Corrección de errores: además de mejorar la agilidad de los procesos de desarrollo, DataOps tiene el poder de impulsar el tiempo para responder a errores y defectos reduciendo los tiempos significativamente.

#Eficiencia: en DataOps, los especialistas de datos y los desarrolladores trabajan juntos y, por lo tanto, el flujo de información es horizontal. En lugar de comparar información en reuniones semanales o mensuales, el intercambio ocurre regularmente, lo que mejora significativamente la eficiencia comunicacional y los resultados finales.

#Objetivos: DataOps proporciona a desarrolladores y especialistas en datos en tiempo real sobre el rendimiento de sus sistemas.

#Silos de datos : DataOps enfrenta a los silos de datos que se generan en distintos departamentos o gerencias de una empresa, muchos grupos ven sus operaciones como “quintas” inviolables en las cuales cada silo es una barrera para el éxito para implementar mejores estrategias de administración de datos. La implementación de un governance correcto es crucial para la obtención de todas las fuentes de datos que requiere la organización para cumplir con sus objetivos de negocios.

#Skills: es un hecho que los profesionales de datos no abundan. La falta de disponibilidad de las personas adecuadas para administrar proyectos de #BigData y #BI (#BusinessAnalytics) significa que los proyectos no sean ejecutados en tiempo y forma, o peor aun, que fallen. Es un error poner más datos en un equipo que no tiene el conocimiento y los recursos para manejarlos.

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