«A Guide to DataOps | IEEE Computer Society». Accedido 24 de enero de 2023. https://www.computer.org/publications/tech-news/trends/what-is-dataops/.

DataOps es un conjunto de prácticas, procesos y tecnologías que combina una perspectiva integrada y orientada a los procesos de datos con la automatización y los métodos de la ingeniería de software ágil para mejorar la calidad, la velocidad y la colaboración y promover una cultura de mejora continua en el ámbito de la analítica de datos

Los datos impulsan todo lo que hacemos. Por este motivo, el análisis de datos se ha convertido en uno de los elementos más importantes de la programación, la ingeniería y las pruebas en todas las organizaciones. Pero las técnicas tradicionales de gestión de datos están fallando a las empresas al ser incapaces de hacer frente a conjuntos de datos enormemente complejos.

Es importante poder procesar estos conjuntos por su uso en la construcción de grandes sistemas técnicos como un mainframe de IBM, sobre el que se construyen muchos sistemas de uso generalizado.

La complejidad de los conjuntos de datos viene dada por su tamaño y diversidad, pero también por el tamaño y la diversidad geográfica y de experiencia de los equipos de tratamiento de datos. El crecimiento de los datos en la industria está provocando, paradójicamente, un caos que se traduce en el fracaso de los proyectos de datos.

Aquí es donde entran en juego las DataOps, como solución potencial al caos de los datos y al fracaso de los proyectos.

DataOps es un conjunto de prácticas y procesos definidos cuyo objetivo es situar los datos en el centro de la optimización fomentando la velocidad, la calidad y la colaboración en el análisis de datos.

Se puede considerar como una cultura o forma de trabajar, centrada en la comunicación entre diferentes profesionales de los datos y en la integración de diversas herramientas y principios de desarrollo en una forma cohesiva de procesar los datos.

DataOps es más que una única herramienta o método. Es un enfoque del procesamiento de datos que pretende reducir los errores y permitir que los sistemas gestionen grandes conjuntos de datos sin pérdidas.

DataOps presenta algunas ventajas clave que lo convierten en un enfoque eficaz para la gestión de datos:

• Rapidez. Con la reducción de errores y el procesamiento eficaz de grandes conjuntos de datos, los equipos de datos pueden trabajar más rápido sin comprometer la calidad.
• Fiabilidad. Los datos procesados tradicionalmente tienen un problema de fiabilidad, lo que significa que las decisiones y los proyectos basados en datos fallan en mayor medida que los realizados con técnicas DataOps.
• Control. Cuando todo un equipo es capaz de trabajar en un conjunto de datos con diferentes herramientas sin comprometer los datos, tienen más control sobre los datos y su capacidad para procesarlos y manipularlos.
• Colaboración: al utilizar herramientas de colaboración como un almacén de datos, varias personas pueden trabajar en el mismo conjunto de datos y aportar sus propios conocimientos y experiencia a esa información.