DevOps y DataOps

Actualmente las corrientes o metodologías DevOps y DataOps están siendo las que mayor interés están suscitando en las compañías, sobre todo tecnológicas, que quieren implementar procesos de transformación que les permita avanzar en su transformación digital.

En la incesante carrera que viven hoy las empresas en busca de su adaptación a las nuevas necesidades del cliente, trabajar de forma ágil y coordinada, automatizando la mayor cantidad de tareas posibles y gestionar de forma correcta una estrategia de analítica alineada con el negocio, se hace cada vez más imprescindible si no queremos quedarnos atrás.

¿Qué es DevOps?

Para empezar a hablar de DevOps y DataOps, comenzaremos hablando de DevOps, con la metodología que empezó todo. Lo primero que tenemos que tener claro es que nos referimos a una metodología de trabajo como tal y no a una tecnología específica.

El término DevOps viene a indicarnos “desarrollo y operaciones” o lo que es lo mismo, cuando se unen y trabajan conjuntamente ambos equipos en desarrollar productos de forma más rápida y eficiente. Su rapidez se consigue gracias a la automatización de determinadas tareas que otorgan una mayor innovación en el software y como no, un ahorro de costes. Concretamente se espera que el mercado DevOps pase a mover 10.310 millones de dólares según la revista Markets and Markets.

¿DevOps es una profesión como tal?

El objetivo es liberar a los desarrolladores de estas tareas para que se centren en escribir software. En este contexto, para un desarrollador pasar a un modelo DevOps es sencillo, mientras que un ingeniero de sistemas necesita nuevas habilidades como experiencia con nuevas herramientas como Docker, Puppet, Jenkins o AWS Lambda.

Actualmente en Linkedin pueden encontrarse numerosas ofertas de empleo relacionados con DevOps con sueldos entre 35.000 y 50.000 euros. En Viewnext también buscamos algunos de estos perfiles de forma constante, entre los que destacamos Arquitectos, Ingenieros y/o Desarrolladores DevOps. Puedes acceder a echar un vistazo a algunas de estas ofertas de empleo Devops.

Ventajas de DevOps

Como ya hemos ido adelantando, esta metodología puede aportar muchísimas ventajas a la hora de trabajar, pero vamos a verlas más a fondo a continuación:

  • Potencia el trabajo en equipo y la responsabilidad de los departamentos: como explicábamos al principio, se trata de fusionar dos equipos y conseguir que el trabajo sea lo más eficaz y rápido posible por lo que la colaboración debe ser total.
  • Automatización de procesos: gracias a determinadas herramientas podremos automatizar ciertos procesos que nos ayuden a agilizar el ritmo de trabajo.
  • Ahorro de costes: reducir el tiempo supondrá indudablemente un ahorro económico importante.
  • Prestar un mejor servicio de atención al cliente: gracias al ahorro en tiempos de desarrollo se puede dedicar más tiempo al cliente.

Requisitos de un ingeniero DevOps

Ya hemos visto que un profesional DevOps necesita ciertas habilidades específicas, veamos cuáles:

  • Gran conocimiento del desarrollo de software y gestión de bases de datos: en este contexto es imprescindible dominar diferentes lenguajes de programación como Python, PHP o XSL.
  • Igualmente necesitará conocer herramientas específicas relacionadas con sistemas y operaciones en distintos campos de sistemas operativos y automatización, Cloud Computing,…
  • Conocimiento de la metodología agile: un sistema que consiste en partir el trabajo en pequeñas partes que tienen que terminarse y completarse en poco tiempo.
  • Ser capaces de formarse continuamente.

¿Qué es DataOps?

Estamos ante una extensión de DevOps que combina personas, procesos y productos que permiten la gestión de datos de una forma coherente, automatizada y segura. El objetivo de esta metodología es mejorar la calidad de los datos y reducir el tiempo del ciclo de análisis de los mismos.

Ventajas de DataOps

  • Ayuda a procesar los datos más rápidamente: en el contexto actual es imprescindible que las empresas puedan acceder a datos de calidad y de forma rápida. Concretamente los datos de DataOps se procesa en lotes para poder reconocer problemas más rápidamente y tomar las decisiones pertinentes.
  • Mayor seguridad de los datos: nos permite proteger nuestros datos en la nube gracias a diversas funciones como la autentificación en dos pasos o las redes virtuales.
  • Mejora en la toma de decisiones: la rapidez en la entrega de los datos, así como poder acceder a ellos en lote nos ayudará a mejorar cualquier decisión futura sobre la empresa.
  • Mejora en la producción gracias al trabajo conjunto de los equipos y la transparencia en su trabajo.

Procesos de DataOps

Hay tres procesos básicos en los que se basa el desarrollo de esta metodología:

  • Automatización: es imprescindible para mantener la calidad de los datos, así como para agilizar su gestión.
  • Seguridad de los datos: si conocemos las soluciones disponibles y sus limitaciones podremos mantener de forma correcta la seguridad de los datos.
  • Proceso de entrega de proyectos de datos: gracias a esta metodología es posible reducir los plazos de entrega para poder trabajar en los datos lo antes posible.

Diferencias DevOps y DataOps

Después de haber visto en detalle cada una de estas metodologías, podemos decir a modo de resumen que las diferencias clave entre DevOps y DataOps se concentran en dos puntos:

  • Objetivo de desarrollo vs datos. En Devops el equipo se focaliza en el desarrollo de aplicaciones y para ello deben tener conocimientos como hemos visto tanto en las principales herramientas que se usan en DevOps, mientras que en DataOps el objetivo se centra en reducir los tiempos en el ciclo de análisis de datos, dese su obtención hasta su análisis y visualización.
  • Objetivo de calidad. La segunda diferencia también hace relación a la naturaleza del objetivo. Mientras que en DevOps la calidad que se espera es en referencia al código a través de un testing continuo siguiendo un patrón SDLC, DataOps persigue la gobernanza del dato, es decir, el control, la seguridad y calidad del dato que posteriormente ofrecerá la información válidad a los sistemas de analítica.

Ahora ya conocemos algo más DevOps y DataOps, dos metodologías íntimamente relacionadas con el desarrollo de software y Big Data y que nos permiten procesar datos de forma más rápida y ágil, y que son cada vez más imprescindibles en la acelarada carrera hacia la evolución digital de las empresas.

2021-03-04T13:55:25+02:004 marzo, 2021|

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