DataOps (abreviación de Data Operations) es una metodología o enfoque para gestionar
datos de forma ágil, colaborativa y automatizada. Está inspirada en prácticas de DevOps,
pero enfocada al ciclo de vida de los datos en lugar del software.
¿Qué es exactamente DataOps?
DataOps combina prácticas de desarrollo ágil, automatización y control de calidad para
mejorar la entrega de productos y servicios basados en datos, como:
- Informes analíticos
- Dashboards
- Modelos de machine learning
- Integraciones entre fuentes de datos
Componentes clave de DataOps
1. Colaboración multidisciplinaria: Involucra equipos de datos (ingenieros,
analistas, científicos de datos) junto con áreas de TI y negocio.
2. Automatización del pipeline de datos: Automatiza procesos como ingesta,
transformación, validación, despliegue y monitoreo de datos.
3. Calidad y gobernanza: Asegura que los datos sean confiables, auditables y
seguros.
4. Entrega continua: Permite hacer cambios y mejoras de forma ágil, sin interrumpir
la operación.
5. Observabilidad: Incluye herramientas para monitorear todo el flujo de datos en
tiempo real, identificar cuellos de botella y errores.
Objetivo de DataOps
Entregar datos confiables y oportunos al negocio con la misma agilidad y calidad con
la que DevOps entrega software.
¿Cómo apoya Control-M a DataOps?
DataOps define cómo entregar datos de forma confiable y ágil; Control-M se encarga de
orquestar, automatizar, monitorear y asegurar que ese flujo de datos ocurra de principio a fin.
| Necesidad de DataOps | Cómo ayuda Control-M |
|---|---|
| Orquestación de pipelines | Coordina tareas ETL/ELT, procesos de datos, APIs, scripts, jobs y aplicaciones en una misma cadena. |
| Automatización | Elimina ejecuciones manuales y automatiza procesos recurrentes de datos. |
| Dependencias | Controla que un proceso se ejecute solo cuando sus datos, archivos, aplicaciones o procesos predecesores estén disponibles. |
| Visibilidad end-to-end | Permite ver el estado de un flujo completo, no solamente de un job individual. |
| Manejo de errores | Detecta fallas y permite acciones automáticas de recuperación, reintentos y notificaciones. |
| SLA de datos | Ayuda a garantizar que los datos estén disponibles antes de una hora determinada para BI, analítica o negocio. |
| Transferencia de datos | Puede incorporar MFT para mover archivos de forma segura dentro de los flujos de datos. |
| Cloud & híbrido | Orquesta procesos que viven en diferentes ambientes y tecnologías. |
| Gobierno y auditoría | Proporciona trazabilidad sobre ejecuciones, dependencias y resultados. |
| Integración | Conecta procesos de múltiples plataformas sin tener que construir una lógica de orquestación independiente para cada una. |
BMC Control-M es la capa de orquestación operacional que permite convertir los
pipelines de DataOps en procesos confiables, automatizados, observables y gobernados
de extremo a extremo.
“DataOps cuenta con herramientas para construir pipelines, pero alguien debe garantizar
que esos pipelines funcionen correctamente en producción y que todos los procesos
alrededor de ellos se ejecuten en el orden correcto”
"El reto de DataOps no termina cuando construimos un pipeline. El verdadero reto
comienza cuando ese pipeline entra en producción y debe ejecutarse todos los días,
dependiendo de decenas de procesos, aplicaciones y fuentes de información. Control-M
permite orquestar ese ecosistema completo, automatizarlo, monitorearlo y garantizar que
los datos lleguen de forma precisa y correcta al negocio cuando se necesitan."