Herramientas de DataOps

En el mundo impulsado por datos de hoy, las organizaciones están colectando y procesando más datos que nunca. Gestionar estos datos de manera efectiva es crucial para obtener valiosas ideas y tomar decisiones empresariales informadas. Aquí es donde entra DataOps, una práctica de gestión de datos colaborativa que tiene como objetivo mejorar la calidad y reducir el tiempo de ciclo de la analítica de datos. Las herramientas de 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 de DataOps, exploraremos algunas opciones populares de código abierto y comerciales, y discutiremos sus capacidades clave. Si trabajas con datos, es importante conocer las herramientas de DataOps.

Si trabajas con datos, es importante conocer las herramientas de 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 de DataOps?

Las herramientas de DataOps son soluciones de software que facilitan la implementación de prácticas de DataOps. Ayudan a automatizar y agilizar el ciclo de vida de los datos, desde la ingesta y transformación hasta el análisis y la creación de informes. Al usar herramientas de 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 de 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 los datos
Orquestación de flujos de trabajo
Monitoreo y alertas

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

Herramientas de DataOps de Código Abierto

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

Apache Airflow

Apache Airflow es una poderosa herramienta de orquestación que permite definir, programar y monitorear complejas canalizaciones de datos. Airflow permite crear flujos de trabajo dinámicos a través de diferentes sistemas y tecnologías usando sus numerosos 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 recolectar 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, haciéndola simple de observar y resolver problemas.

Apache NiFi

Apache NiFi es una robusta plataforma 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 asistir en la recolección de datos en tiempo real desde 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 manejar tareas complejas de integración de datos.

Great Expectations

Great Expectations es un marco de gestión de la calidad de los datos que 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 integrales de calidad de datos. Con Great Expectations, puedes definir expectativas como verificaciones 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 verificar los datos en contra de las expectativas y proporcionar informes sobre cualquier problema, ayudándote a encontrar problemas de calidad de datos temprano.

Herramientas de DataOps Comerciales

Mientras que las herramientas de código abierto ofrecen gran flexibilidad, las herramientas comerciales de DataOps proporcionan características de nivel empresarial, soporte y capacidades de integración. Aquí hay algunas herramientas comerciales de DataOps destacadas:

Talend Data Fabric

Talend Data Fabric es una plataforma integral de integración y gobernanza de datos que permite DataOps de principio a fin. Tiene muchos conectores para importar datos. También tiene potentes herramientas para transformar datos. Además, incluye características integradas para asegurar la calidad y 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 funciones integradas 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, calidad, gobernanza y seguridad de datos. Aprovecha la IA y el aprendizaje automático para automatizar tareas de gestión de datos y proporcionar recomendaciones inteligentes. Con Informatica, puedes construir canalizaciones de datos de principio a fin que manejen tanto el 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. Después de eso, puedes enviar los datos limpios a un almacén de datos en la nube para su análisis. Las características impulsadas por IA de Informatica, como el manejo automático de cambios en el esquema y la trazabilidad de datos, aumentan la productividad y aseguran la confiabilidad de los datos.

DataKitchen

DataKitchen es una plataforma de DataOps que se centra en habilitar procesos de DataOps de principio a fin. Proporciona un conjunto de herramientas para la orquestación, prueba y despliegue de canalizaciones de datos, junto con características de colaboración y gobernanza. Con DataKitchen, puedes definir “recetas” reutilizables que encapsulan los pasos y dependencias del 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 fiabilidad de tus canalizaciones de datos.

Capacidades Clave de las Herramientas de DataOps

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

Integración de Datos: Las herramientas de DataOps permiten una integración fluida de datos de diversas fuentes, como bases de datos, archivos, API y plataformas de streaming. Proporcionan conectores y adaptadores para recopilar datos de varias fuentes y convertirlos en un formato consistente para un procesamiento posterior.
Transformación de Datos: Las herramientas de DataOps ofrecen potentes capacidades de transformación de datos para limpiar, enriquecer y configurar datos. Soportan varias técnicas de transformación, incluyendo mapeo de datos, filtrado, agregación y combinaciones. Estas transformaciones pueden definirse usando interfaces gráficas, SQL o lenguajes de programación como Python o Scala.
Gestión de la Calidad de los Datos: Garantizar la calidad de los datos es un aspecto crítico de DataOps. Las herramientas de DataOps proporcionan características de gestión de calidad de 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 principio.
Orquestación de Flujos de Trabajo: Las herramientas de DataOps permiten la orquestación de flujos de trabajo complejos de datos, permitiéndote definir dependencias, programar tareas y manejar fallos de manera elegante. Proporcionan interfaces visuales para diseñar y monitorear flujos de trabajo, haciendo más fácil gestionar canalizaciones de datos de principio a fin.
Colaboración y Control de Versiones: Las herramientas de DataOps fomentan la colaboración entre equipos de datos al proporcionar capacidades de control de versiones para canalizaciones de datos, modelos y artefactos. Permiten a múltiples usuarios trabajar en el mismo proyecto simultáneamente, rastrear cambios y gestionar diferentes versiones del código de la canalización.
Monitoreo y Alertas: Las herramientas de DataOps ofrecen funciones de monitoreo y alertas para rastrear la salud y el rendimiento de las canalizaciones de datos. Proporcionan paneles e indicadores para visualizar el progreso de la canalización, detectar cuellos de botella y recibir alertas sobre fallos o anomalías. Esto permite la resolución proactiva de problemas y asegura la fiabilidad de los flujos de trabajo de datos.

Conclusión

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

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

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

Adoptar herramientas de DataOps es un paso importante 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 de DataOps empoderan a las organizaciones para aprovechar todo el potencial de sus activos de datos y tomar decisiones informadas con confianza.

Para aprender más sobre DataSunrise y cómo puede complementar tu estrategia de DataOps, visita a nuestro equipo para una demostración en línea.