Herramientas DataOps: Gobernanza y Seguridad de Datos

En el mundo impulsado por datos de hoy en día, las organizaciones están recopilando y procesando más datos que nunca. Gestionar estos datos de manera efectiva es crucial para obtener información valiosa y tomar decisiones empresariales informadas. Aquí es donde entra DataOps, una práctica de gestión de datos colaborativa que pretende mejorar la calidad y reducir el tiempo de ciclo de los análisis de datos. Las herramientas DataOps son importantes para automatizar y coordinar diferentes partes de la canalización de datos para apoyar las prácticas de DataOps.

En este artículo, profundizaremos en los conceptos básicos de las herramientas DataOps, exploraremos algunas opciones populares de código abierto y comerciales, y discutiremos sus capacidades clave. Si trabajas con datos, es importante conocer las herramientas DataOps.

Si trabajas con datos, es importante conocer las herramientas DataOps. Estas herramientas pueden ayudarte a mejorar tus procesos de datos y lograr mejores resultados. Esto se aplica tanto a ingenieros de datos, científicos de datos y analistas de negocios.

¿Qué son las Herramientas DataOps?

Las herramientas DataOps son soluciones de software que facilitan la implementación de prácticas DataOps. Ayudan a automatizar y agilizar el ciclo de vida de los datos, desde la ingesta y transformación hasta el análisis y la presentación de informes. Al usar herramientas DataOps, las organizaciones pueden mejorar la calidad de los datos, aumentar la eficiencia y fomentar la colaboración entre equipos de datos y partes interesadas.

Las herramientas DataOps abarcan una amplia gama de funcionalidades, incluyendo:

• Ingesta e integración de datos
• Transformación y preparación de datos
• Gestión de la calidad de los datos
• Seguridad y gobernanza de datos
• Orquestación de flujos de trabajo
• Monitoreo y alertas

Al aprovechar estas capacidades, las herramientas DataOps permiten a las organizaciones construir canalizaciones de datos robustas y confiables que proporcionen datos de confianza para el análisis y la toma de decisiones.

Herramientas DataOps de Código Abierto

Las herramientas DataOps de código abierto han ganado una popularidad significativa debido a su flexibilidad, efectividad en costos y desarrollo impulsado por la comunidad. Aquí hay algunas herramientas DataOps de código abierto notables:

Apache Airflow

Apache Airflow es una poderosa herramienta de orquestación que te permite definir, programar y monitorear complejas canalizaciones de datos. Airflow te permite crear flujos de trabajo dinámicos a través de diferentes sistemas y tecnologías usando sus muchos operadores y diseño flexible.

Puedes usar Airflow para crear una canalización de datos. Airflow se puede usar para crear una canalización de datos. Esta canalización puede recopilar datos de diversas fuentes como bases de datos y APIs.

Puedes transformar los datos usando SQL o Python. Finalmente, puedes almacenar los datos procesados en un almacén de datos. La interfaz en línea de Airflow muestra una imagen de la canalización, lo que facilita la supervisión y solución de problemas.

Apache NiFi

Apache NiFi es una plataforma robusta de integración y procesamiento de datos que permite la ingesta, transformación y distribución de datos en tiempo real. NiFi facilita la creación de flujos de datos con su interfaz de arrastrar y soltar y su amplia gama de procesadores. También ayuda a rastrear el origen de los datos.

NiFi puede ayudar a recopilar datos en tiempo real de dispositivos IoT. También puede limpiar y mejorar los datos. Además, puede enviar los datos a varios destinos como bases de datos o colas de mensajes. Las características de programación basada en flujos y procedencia de datos de NiFi lo hacen perfecto para gestionar tareas complejas de integración de datos.

Great Expectations

Great Expectations es un marco de gestión de calidad de datos que te ayuda a definir, validar y documentar expectativas de calidad de datos. Proporciona una manera declarativa de especificar reglas de calidad de datos y genera informes completos de calidad de datos. Con Great Expectations, puedes definir expectativas como comprobaciones de tipo de datos, rangos de valores y restricciones de unicidad.

Por ejemplo, puedes afirmar que una columna en una tabla de base de datos solo debe contener valores enteros positivos. Great Expectations puede comprobar los datos frente a las expectativas y proporcionar informes sobre cualquier problema, ayudándote a identificar problemas de calidad de datos temprano.

Herramientas DataOps Comerciales

Si bien las herramientas de código abierto ofrecen gran flexibilidad, las herramientas DataOps comerciales proporcionan características de nivel empresarial, soporte e integraciones. Aquí hay algunas herramientas DataOps comerciales notables:

Talend Data Fabric

Talend Data Fabric es una plataforma integral de integración y gobernanza de datos que permite DataOps de extremo a extremo. Tiene muchos conectores para importar datos. También tiene herramientas potentes para transformar datos. Además, incluye funciones integradas para asegurar la calidad y la gobernanza de los datos.

Puedes usar Talend Data Fabric para crear una canalización de datos. Esta canalización puede extraer datos de varias aplicaciones en la nube. Luego puedes hacer cambios a los datos usando herramientas visuales o código.

Además, puedes verificar la calidad de los datos usando funcionalidades incorporadas de perfilado y limpieza. El entorno colaborativo y las características de control de versiones de Talend facilitan el trabajo en equipo y las prácticas de desarrollo ágil.

Informatica Intelligent Data Platform

Informatica Intelligent Data Platform es una plataforma unificada de DataOps que combina capacidades de integración de datos, calidad, gobernanza y seguridad. Utiliza IA y aprendizaje automático para automatizar tareas de gestión de datos y proporcionar recomendaciones inteligentes. Con Informatica, puedes construir canalizaciones de datos de extremo a extremo que manejan tanto procesamiento de datos por lotes como en tiempo real.

Puedes usar Informatica para fusionar datos de varias bases de datos. También puedes usarlo para verificar la calidad de los datos. Luego, puedes enviar los datos limpios a un almacén de datos en la nube para análisis. Las características potenciadas por IA de Informatica, como el manejo automático de cambios de esquema y la procedencia de datos, mejoran la productividad y aseguran la confianza en los datos.

DataKitchen

DataKitchen es una plataforma DataOps que se enfoca en habilitar procesos DataOps de extremo a extremo. Proporciona un conjunto de herramientas para la orquestación de canalizaciones de datos, pruebas y despliegue, junto con funciones de colaboración y gobernanza. Con DataKitchen, puedes definir “recetas” reutilizables que encapsulan pasos y dependencias de procesamiento de datos.

Estas recetas pueden ser controladas por versiones, probadas y desplegadas en diferentes entornos. El marco de pruebas de DataKitchen te permite validar la calidad de los datos y asegurar la confiabilidad de tus canalizaciones de datos.

Capacidades Clave de las Herramientas DataOps

Si bien las herramientas DataOps varían en sus características específicas y casos de uso objetivo, generalmente ofrecen las siguientes capacidades clave:

1. Integración de Datos: Las herramientas DataOps permiten una integración perfecta de datos de diversas fuentes, como bases de datos, archivos, APIs y plataformas de streaming. Proporcionan conectores y adaptadores para recopilar datos de varias fuentes y convertirlos en un formato consistente para un procesamiento adicional.
2. Transformación de Datos: Las herramientas DataOps ofrecen poderosas capacidades de transformación de datos para limpiar, enriquecer y dar forma a los datos. Soportan diversas técnicas de transformación, incluyendo mapeo de datos, filtrado, agregación y uniones. Estas transformaciones pueden ser definidas usando interfaces gráficas, SQL o lenguajes de programación como Python o Scala.
3. Gestión de la Calidad de los Datos: Asegurar la calidad de los datos es un aspecto crítico de DataOps. Las herramientas DataOps proporcionan características de gestión de la calidad de los datos para validar datos contra reglas predefinidas, detectar anomalías y manejar inconsistencias de datos. Ofrecen capacidades de perfilado de datos para entender las características de los datos e identificar problemas de calidad desde el inicio.
4. Orquestación de Flujos de Trabajo: Las herramientas DataOps permiten la orquestación de flujos de trabajo de datos complejos, permitiéndote definir dependencias, programar tareas y manejar fallas de manera elegante. Proporcionan interfaces visuales para diseñar y monitorear flujos de trabajo, facilitando la gestión de canalizaciones de datos de extremo a extremo.
5. Colaboración y Control de Versiones: Las herramientas DataOps fomentan la colaboración entre equipos de datos mediante la provisión de capacidades de control de versiones para canalizaciones de datos, modelos y artefactos. Permiten que múltiples usuarios trabajen en el mismo proyecto simultáneamente, sigan los cambios y gestionen diferentes versiones del código de la canalización.
6. Monitoreo y Alertas: Las herramientas DataOps ofrecen características de monitoreo y alertas para seguir la salud y el rendimiento de las canalizaciones de datos. Proporcionan tableros y métricas para visualizar el progreso de la canalización, detectar cuellos de botella y recibir alertas sobre fallas o anomalías. Esto permite una resolución proactiva de problemas y asegura la confiabilidad de los flujos de trabajo de datos.

Conclusión

Las herramientas DataOps son esenciales para implementar prácticas DataOps y lograr el éxito impulsado por datos. Puedes elegir entre herramientas de código abierto o comerciales. Estas herramientas tienen las características necesarias para automatizar y coordinar canalizaciones de datos. También ayudan a mantener la calidad de los datos y promueven el trabajo en equipo entre los equipos de datos.

Al aprovechar las herramientas DataOps, las organizaciones pueden agilizar sus flujos de trabajo de datos, reducir esfuerzos manuales y entregar datos de confianza más rápido. A medida que los datos se vuelven cada vez más críticos para el éxito empresarial, adoptar herramientas DataOps ya no es una opción sino una necesidad.

Al seleccionar herramientas DataOps, considera los requisitos específicos de tu organización, la pila tecnológica existente y el presupuesto. Evalúa la facilidad de uso de la herramienta, su escalabilidad, capacidades de integración y soporte de la comunidad. También es esencial asegurarse de que la herramienta se alinee con tus objetivos DataOps y pueda adaptarse a tu paisaje de datos en evolución.

Además de las herramientas DataOps mencionadas en este artículo, vale la pena explorar DataSunrise, una solución fácil de usar y flexible para la seguridad, auditoría y cumplimiento de bases de datos. DataSunrise ofrece una variedad de herramientas para proteger datos sensibles, monitorear actividades de bases de datos y asegurar el cumplimiento regulatorio. Para aprender más sobre DataSunrise y cómo puede complementar tu estrategia DataOps, visita nuestro equipo para una demostración en línea.

Adoptar herramientas DataOps es un paso significativo hacia la optimización de tus flujos de trabajo de datos y lograr el éxito impulsado por datos. Al automatizar y orquestar canalizaciones de datos, asegurar la calidad de los datos y fomentar la colaboración, las herramientas DataOps empoderan a las organizaciones para aprovechar al máximo sus activos de datos y tomar decisiones informadas con confianza.

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