DataOps vs DevOps

Dos métodos populares en el mundo en constante cambio del desarrollo de software y la gestión de datos son DataOps y DevOps. Aunque pueden parecer similares a primera vista, sirven a propósitos distintos e involucran a diferentes equipos y conjuntos de habilidades. Vamos a profundizar en el mundo de DataOps y DevOps para entender sus diferencias y cómo contribuyen al éxito de las organizaciones.

¿Qué es DevOps?

DevOps es una metodología que combina los equipos de desarrollo y operaciones. Su objetivo es acelerar y mejorar el desarrollo de productos. El término “DevOps” significa Operaciones de Desarrollo. Busca descomponer los silos entre estos equipos y fomentar la colaboración a lo largo del ciclo de vida del desarrollo de software.

El componente de desarrollo de DevOps se centra en planificar, diseñar y crear paquetes de software. Esto implica tareas como escribir código, construir características y asegurar que el software cumpla con las especificaciones requeridas. El componente de operaciones, en cambio, es responsable de monitorear la entrega y el lanzamiento del producto. Esto incluye tareas como instalar, controlar la tecnología y asegurar que el software funcione bien en situaciones de la vida real.

DevOps enfatiza un proceso continuo que implica retroalimentación y comunicación constante entre los equipos de desarrollo y operaciones. Este método ayuda a encontrar y solucionar problemas rápidamente, y también permite utilizar la retroalimentación de los usuarios y adaptarse a nuevas necesidades.

La necesidad de DevOps

Implementar DevOps ofrece varios beneficios significativos a las organizaciones. Al eliminar equipos separados para ingeniería, operaciones de TI, desarrollo y aseguramiento de calidad, DevOps reduce los costos de desarrollo de productos y acelera los ciclos de lanzamiento. Este enfoque simplificado permite iteraciones más rápidas y lanzamientos más frecuentes de productos de software.

DevOps también mejora la seguridad y la flexibilidad durante el proceso de producción y entrega. DevOps ayuda a crear un entorno de software más seguro y resistente gracias a la integración de prácticas de seguridad en el ciclo de vida del desarrollo y la automatización de varios procesos. Al eliminar obstáculos externos, los equipos pueden trabajar de manera más eficiente y efectiva, acelerando el proceso de desarrollo y despliegue.

Al adoptar DevOps, las organizaciones pueden ofrecer nuevos productos y servicios de manera más innovadora y rápida. Esta agilidad les permite mantenerse competitivos en el mercado y responder a las demandas cambiantes de los clientes. Las organizaciones pueden trabajar en actualizaciones y nuevos productos más rápidamente con ciclos de lanzamiento más rápidos. Esto les ayuda a mantenerse al día con la tecnología en rápida evolución.

¿Qué es DataOps?

DataOps, abreviatura de Operaciones de Datos, es un enfoque emergente para la gestión y operaciones de datos. DataOps se centra en los procesos relacionados con los datos, con un énfasis en la entrega ágil y continua. Tiene similitudes con DevOps pero tiene sus propios objetivos únicos.

DataOps reúne a los equipos de análisis de datos y operaciones. Esto ayuda a proporcionar soluciones y productos analíticos precisos y confiables más rápidamente. El objetivo es mejorar la eficiencia y la colaboración entre los dos equipos. El objetivo final es entregar resultados de alta calidad de manera oportuna.

Las empresas reconocen el inmenso valor de los conocimientos accionables derivados de los datos. DataOps es un método utilizado por los equipos de datos para manejar la creciente demanda de datos precisos. Se inspira en los principios y prácticas de DevOps.

La necesidad de DataOps

DataOps abarca varias metodologías de fabricación, incluida la fabricación ajustada, el control de procesos y el desarrollo ágil. Su objetivo principal es ayudar a las organizaciones a identificar y utilizar los datos más adecuados para aplicaciones específicas. Al optimizar los procesos de datos y asegurar la calidad de los datos, DataOps permite a las organizaciones tomar decisiones con confianza.

Los equipos de DataOps están compuestos por una amplia gama de profesionales, incluidos científicos de datos, analistas de datos, especialistas en operaciones de TI, desarrolladores de aplicaciones y gerentes de negocios. Esta colaboración multifuncional permite un enfoque holístico de la gestión de datos y la entrega de conocimientos valiosos para el negocio.

Al optimizar los modelos de datos existentes, vistas, informes y cuadros de mando, DataOps empodera a las organizaciones para alcanzar sus objetivos comerciales de manera más efectiva. Hace que el proceso de creación y entrega de soluciones analíticas sea más rápido y económico al involucrar a menos departamentos.

La automatización es crucial en DataOps. Ayuda a los equipos de gestión y operaciones de datos a colaborar de manera efectiva. También permite la creación de canalizaciones de datos rápidas. DataOps ayuda a las empresas a obtener más valor de sus datos y a tomar decisiones rápidas al automatizar tareas y flujos de trabajo repetitivos.

Similitudes entre DataOps y DevOps

Aunque DataOps y DevOps tienen diferentes enfoques, comparten algunos principios y prácticas comunes. Ambas metodologías emplean la metodología ágil, que implica un enfoque consistente e iterativo para asegurar una entrega rápida en incrementos más pequeños. En lugar de trabajar por separado en un paquete monolítico, los equipos colaboran para desarrollar módulos pequeños de la aplicación más rápidamente.

Las prácticas de gestión ágil ayudan a los equipos de datos a identificar errores y resolver problemas más eficientemente. Ayuda a los equipos a comunicarse a menudo y dar retroalimentación regularmente para que puedan resolver problemas rápidamente y ajustarse a nuevas necesidades.

Este trabajo en equipo permite a los equipos de desarrollo utilizar la información de los equipos de datos y hacer cambios en sus estrategias inmediatamente. Al corregir errores y resolver fallos rápidamente, los equipos pueden asegurar un proceso de desarrollo de software más fluido y confiable.

DataOps es más que DevOps para datos

Algunas personas creen que DataOps es similar a DevOps para datos. Sin embargo, hay diferencias significativas entre los dos métodos. Estas diferencias se extienden más allá de los datos. Los resultados y objetivos fundamentales de DataOps y DevOps son distintos.

DevOps se centra principalmente en el desarrollo y entrega de productos de software, con el objetivo de simplificar el proceso y mejorar la eficiencia. Por otro lado, DataOps se enfoca específicamente en el desarrollo, prueba y lanzamiento de productos y soluciones de datos. Enfatiza la importancia de la calidad de los datos, la gobernanza y la seguridad a lo largo del ciclo de vida de los datos.

La composición de los equipos de DataOps y DevOps también varía debido a las diferentes habilidades requeridas. Los equipos de DevOps normalmente consisten en profesionales con experiencia en ingeniería de software, programación, desarrollo, integración de aplicaciones, control de calidad y seguridad. Los equipos de DataOps tienen una mezcla de habilidades. Estas habilidades incluyen ciencia de datos, gestión de datos, integración de datos, estadísticas, operaciones de TI, ingeniería de aplicaciones y gobernanza de datos.

DataOps y DevOps tienen ciclos de entrega similares, con tres pasos básicos: construir, probar y lanzar. Sin embargo, DataOps incluye pasos adicionales para verificar la precisión de los datos y la funcionalidad de la aplicación. Estos pasos adicionales son cruciales para mantener datos precisos. También aseguran que los productos y soluciones de datos cumplan con los estándares requeridos.

DataOps vs. DataSecOps

DataSecOps es una extensión de DataOps que incorpora protocolos, principios y procesos de seguridad en el panorama de operaciones de datos. Alinea las soluciones de datos con datos que cambian rápidamente mientras asegura privacidad, seguridad y gobernanza.

La diferencia clave entre DataOps y DataSecOps reside en el énfasis en la seguridad a lo largo del proceso. En DataSecOps, no tratamos la seguridad como una ocurrencia tardía o un punto de control final. En su lugar, se integra en cada paso del ciclo de vida de los datos, desde el diseño hasta la entrega. Este enfoque proactivo de la seguridad ayuda a identificar y mitigar riesgos y vulnerabilidades potenciales desde el principio del proceso.

DataSecOps tiene como objetivo prevenir problemas de seguridad al gestionar las prácticas de seguridad utilizando el flujo de trabajo de DataOps. Esta integración ocurre durante el desarrollo y entrega de productos y soluciones de datos. Asegura que se cumplan consistentemente los requisitos de privacidad y cumplimiento de datos a lo largo del proceso.

DataOps vs. DataSecOps en la práctica

Para entender mejor las diferencias entre DataOps y DataSecOps, consideremos un escenario práctico. Supongamos que una organización está trabajando en un proyecto de datos utilizando la metodología DataOps. En este caso, el equipo típicamente aborda las preocupaciones de seguridad hacia el final del proyecto. Este método puede resultar en una acumulación de riesgos y problemas de seguridad que pueden no haber sido notados antes.

Por lo tanto, el equipo tuvo que retroceder a partes anteriores del proyecto para solucionar problemas de seguridad. Esto hizo que el proyecto tomara más tiempo para finalizar y costara más dinero.

Abordar los problemas de seguridad a medida que surgen puede no funcionar bien. Podría terminar perjudicando la calidad y confiabilidad de los productos y soluciones de datos. Es importante abordar las preocupaciones de seguridad de manera proactiva para mantener la integridad de los datos. Este enfoque puede ayudar a prevenir problemas potenciales y asegurar la efectividad de las soluciones.

Cuando una empresa utiliza un enfoque DataSecOps, integra la seguridad en el proyecto desde el principio. Los expertos en seguridad dentro del equipo abordan cualquier problema de seguridad que surja inmediatamente. Esta mitigación en tiempo real de problemas permite una solución más refinada con menos errores o fallos para la fase final.

Al implementar la seguridad a lo largo del proceso de DataOps, DataSecOps permite a las organizaciones entregar productos y soluciones de datos seguros y conformes de manera más eficiente. Reducir el riesgo de brechas de seguridad, filtraciones de datos y problemas de incumplimiento ayuda a proteger la reputación de una organización. También asegura la confianza de sus clientes y partes interesadas.

Conclusión

DataOps y DevOps son dos metodologías distintas que han transformado la forma en que las organizaciones abordan el desarrollo de software y la gestión de datos. Tienen algunas cosas en común, como el uso de métodos ágiles y el trabajo en equipo. Sin embargo, tienen objetivos diferentes y requieren habilidades distintas.

DevOps tiene como objetivo agilizar la colaboración entre los equipos de desarrollo y operaciones para entregar productos de software de manera más eficiente. Se enfoca en descomponer silos y fomentar una cultura de integración y entrega continua.

Por otro lado, DataOps se centra específicamente en la integración de equipos de análisis de datos y operaciones para entregar soluciones de datos precisas y confiables rápidamente. Enfatiza la importancia de la calidad de los datos, la gobernanza y la seguridad a lo largo del ciclo de vida de los datos.

DataSecOps lleva DataOps un paso más allá al implementar la seguridad como una parte continua del proceso de operaciones de datos. Asegura que la seguridad no sea una ocurrencia tardía, sino un componente integral de todo el ciclo de vida de los datos. Este enfoque proactivo ayuda a las organizaciones a mitigar los riesgos de seguridad, proteger los datos sensibles y mantener el cumplimiento con las regulaciones relevantes.

Al aprender sobre DataOps, DevOps y DataSecOps, las organizaciones pueden elegir el método que mejor funcione para ellas. Implementar estos enfoques puede llevar a una entrega más rápida, una mayor eficiencia y productos de software y datos más confiables y seguros.