DataOps vs. DevOps: ¿Se diferencian o complementan?

A menudo, los profesionales de IT confunden DataOps y DevOps como si se trataran de conceptos sinónimos cuando esto no es así, si bien comparten aspectos en común dentro de los roles de operaciones que pueden alentar estas ambigüedades. Sin embargo, en la práctica se diferencian en las canalizaciones y los enfoques para implementar las etapas del ciclo de vida de un software y se utilizan en distintos tipos de negocios.  

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Un especialista DataOps suele encontrarse en las grandes empresas que procesan una gran cantidad de datos y se trata de una profesión bastante reciente que está integrada generalmente por programadores con experiencia básica en el desarrollo de software. Por su parte, DevOps ha demostrado ser una estrategia eficaz para mejorar el ciclo de entrega del producto en empresas de todos los tamaños. 

Si por un lado, DevOps es la transformación de la capacidad de entrega de los equipos de desarrollo de software, DataOps se enfoca particularmente en transformar sistemas de inteligencia y modelos analíticos por parte de analistas e ingenieros de datos. En este artículo, enfrentamos DataOps vs. DevOps con el fin de entender en qué se diferencian y en qué se complementan estos dos conceptos. 

DataOps vs DevOps: ¿Cómo diferenciarlas?

DevOps se orienta a la colaboración entre equipos de ingeniería, operaciones de IT y desarrollo, con el objetivo de reducir el costo y la duración del ciclo de desarrollo y lanzamiento. No obstante, DataOps, como su nombre lo indica, se especializa en datos. Los equipos de datos colaboran con otros equipos de diferentes niveles para recolectar datos, convertirlos, adaptarlos y obtener información que pueda ser utilizada. 

La comunicación y colaboración regulares de los equipos favorecen la automatización del flujo de trabajo, la integración continua y la entrega. DataOps está transformando las prácticas tradicionales de manejo de datos mediante la aplicación de conceptos de DevOps, de manera muy semejante a como DevOps revolucionó el ciclo de vida de DevOps del software.

A diferencia de las prácticas de DevOps, centradas principalmente en el desarrollo de software, las actualizaciones de funciones y la implementación de correcciones, los datos y el análisis de DataOps están más íntimamente relacionados con las integraciones, los negocios y los conocimientos. Si bien son bastante distintos entre sí, sus estrategias operativas específicas para gestionar los elementos con los que trabajan son muy similares. 

En comparación con DevOps, DataOps en realidad no es tan diferente. Aquí podemos afirmar que ambas herramientas se complementan en pos de un mismo objetivo, porque mientras DevOps puede definir objetivos, desarrollar e implementar, DataOps se encarga de añadir recursos, orquestar, modelar, monitorear y analizar. 

Recientemente, los equipos de datos están comenzando a reconocer los beneficios que la metodología DataOps puede proporcionar a la escalabilidad de los negocios. En tanto que el modelo DevOps ya dominaba la industria del desarrollo de software desde hace décadas. Entonces, DataOps puede considerarse como una nueva herramienta que ayuda a DevOps a priorizar el aporte de la automatización para crear y mejorar productos de datos.

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¿Qué aporta DataOps a DevOps?

Existe una creencia de que DevOps es un patrón de aprendizaje operativo. Los circuitos de retroalimentación breves y rápidos hacen posible el aprendizaje colaborativo, que resulta más rentable que utilizar técnicas obsoletas. En este punto, se aplican los conceptos ágiles en toda la organización para permitir esta estructura y disciplina en sprints iterativos. 

Aunque ambas prácticas utilizan la metodología ágil, son los datos los que la diferencian. En algunos casos, por la dispersión de los equipos, los sprints pueden continuar sin generar los resultados requeridos. En otros casos, ciertos procedimientos pueden interrumpirse antes de ser entregados a un supervisor o a la persona que los implementa. 

La correcta conectividad en tiempo real entre equipos se manifiesta en la reducción del ciclo de retroalimentación y los pasos del ciclo de entrega. Ahora bien, las actividades en tiempo real, como la definición de objetivos y la retroalimentación, se vuelven más sencillas a partir de la funcionalidad cruzada entre equipos. 

DataOps vs. DevOps, en comparativa… 

• DataOps: se compone de bases de datos, almacenes de datos, tablas, registros de integración y vistas.
• DevOps: se construyen los canales de CI/CD, donde se analiza la automatización del código y también donde se ejecutan mejoras continuas durante el tiempo de actividad y disponibilidad.
• DataOps: se enfoca en reducir las barreras entre los productores y usuarios de datos para incrementar la confiabilidad y utilidad de los datos.
• DevOps: colabora para crear y entregar software más rápidamente.
• DataOps: entrega continua de los datos a través de modelado, integración, curación e integración automatizada.
• DevOps: las configuraciones del servidor y de la versión se automatizan constantemente a medida que se entrega el producto. La automatización incluye todos los aspectos de las evaluaciones, la configuración de la red, el control de las versiones, los lanzamientos, la configuración de máquinas, etc. 
• DataOps: alinea los equipos de negocios, IT e ingeniería con el equipo de desarrollo para acelerar los procesos antes y después de la automatización de las entregas de sprints.
• DevOps: se alinea con organizaciones al definir ciudadanos de datos y trabajar con los equipos de IT y desarrollo, a fin de delimitar los roles para una entrega más rápida.  

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En perspectiva, si bien es cierto que DataOps vs. DevOps son herramientas ágiles que tienen diversas diferencias, principalmente porque DataOps es mucho más reciente, opera con datos y se sube a la ola de la automatización, DevOps recibe una valiosa ayuda de parte de DataOps para acelerar el proceso de desarrollo e implementación de software. Por lo tanto, aunque tengan diferencias evidentes, esto no significa que DataOps vino para reemplazar a DevOps, sino todo lo contrario, puesto que se complementan en pos de la mejora continua del desarrollo de aplicaciones.