Herramientas DataOps: Gobernanza de Datos y Seguridad

En el mundo actual impulsado por los datos, las organizaciones están recopilando y procesando más información que nunca. Gestionar estos datos de manera efectiva es crucial para obtener conocimientos valiosos y tomar decisiones empresariales informadas. Aquí es donde entra en juego DataOps, una práctica colaborativa de gestión de datos que tiene como objetivo mejorar la calidad y reducir el tiempo de ciclo del análisis de datos. Las herramientas DataOps son fundamentales para automatizar y coordinar las diferentes partes de la tubería de datos que soporta las prácticas 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 como a analistas de negocios.

¿Qué son las herramientas DataOps?

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

Las herramientas DataOps engloban una amplia gama de funcionalidades, que incluyen:

• Ingesta e integración de datos
• Transformación y preparación de datos
• Gestión de calidad de 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 tuberías de datos robustas y confiables que proporcionan información 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, rentabilidad y desarrollo impulsado por la comunidad. Aquí hay algunas herramientas DataOps de código abierto notables:

Apache Airflow

Apache Airflow es una potente herramienta de orquestación que te permite definir, programar y monitorear complejas tuberías de datos. Airflow te permite crear flujos de trabajo dinámicos entre diferentes sistemas y tecnologías utilizando sus numerosos operadores y su diseño flexible.

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

Puedes transformar los datos utilizando 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 tubería, lo que facilita la supervisión y solución de 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 ayudar a recopilar datos en tiempo real de dispositivos IoT. También puede limpiar y mejorar los datos. Además, puede enviar los datos a diversos destinos, como bases de datos o colas de mensajes. Las funciones de programación basada en flujos y la 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 la calidad de datos que te ayuda a definir, validar y documentar las expectativas de calidad. Proporciona una forma declarativa de especificar reglas de calidad de datos y genera informes completos sobre la calidad. 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 según las expectativas y generar informes sobre cualquier problema, ayudándote a identificar tempranamente los problemas de calidad de datos.

Herramientas DataOps Comerciales

Mientras que las herramientas de código abierto ofrecen gran flexibilidad, las herramientas DataOps comerciales proporcionan características de nivel empresarial, soporte y capacidades de integración. 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. Cuenta con numerosos conectores para importar datos. También posee potentes herramientas para transformar datos. Además, incluye funciones integradas para garantizar la calidad y la gobernanza de los datos.

Puedes utilizar Talend Data Fabric para crear una tubería de datos. Esta tubería puede extraer datos de diversas aplicaciones en la nube. Luego, puedes modificar los datos utilizando herramientas visuales o código.

Además, puedes verificar la calidad de los datos utilizando funciones integradas de perfilado y limpieza. El entorno colaborativo y las funciones 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 DataOps unificada que combina capacidades de integración, calidad, gobernanza y seguridad de datos. Aprovecha la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para automatizar tareas de gestión de datos y ofrecer recomendaciones inteligentes. Con Informatica, puedes construir tuberías de datos de extremo a extremo que manejan tanto procesamiento por lotes como en tiempo real.

Puedes utilizar Informatica para fusionar datos de diversas bases de datos. También puedes usarla para verificar la calidad de los datos. Luego, puedes enviar los datos limpios a un almacén de datos en la nube para su análisis. Las funciones impulsadas por IA de Informatica, como el manejo automático de desviaciones en el esquema y la procedencia de datos, aumentan la productividad y garantizan la confianza en los datos.

DataKitchen

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

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 garantizar la fiabilidad de tus tuberías de datos.

Capacidades Clave de las Herramientas DataOps

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

1. Integración de Datos: Las herramientas DataOps permiten la integración sin problemas de datos provenientes 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 a un formato consistente para su posterior procesamiento.
2. Transformación de Datos: Las herramientas DataOps ofrecen potentes capacidades de transformación de datos para limpiar, enriquecer y dar forma a la información. Soportan diversas técnicas de transformación, incluyendo mapeo de datos, filtrado, agregación y uniones. Estas transformaciones se pueden definir utilizando interfaces gráficas, SQL o lenguajes de programación como Python o Scala.
3. Gestión de Calidad de Datos: Asegurar la calidad de los datos es un aspecto crítico de DataOps. Las herramientas DataOps ofrecen funciones de gestión de calidad para validar los datos conforme a reglas predefinidas, detectar anomalías y manejar inconsistencias. Además, disponen de capacidades de perfilado para comprender 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 datos complejos, posibilitando definir dependencias, programar tareas y gestionar fallos de manera adecuada. Proporcionan interfaces visuales para diseñar y monitorear flujos de datos, lo que facilita la gestión de tuberías de datos de extremo a extremo.
5. Colaboración y Control de Versiones: Las herramientas DataOps fomentan la colaboración entre los equipos de datos al ofrecer capacidades de control de versiones para tuberías, modelos y artefactos. Permiten que múltiples usuarios trabajen en el mismo proyecto simultáneamente, realizar el seguimiento de cambios y gestionar diferentes versiones del código de la tubería.
6. Monitoreo y Alertas: Las herramientas DataOps ofrecen funciones de monitoreo y alertas para supervisar la salud y el rendimiento de las tuberías de datos. Proporcionan paneles de control y métricas para visualizar el progreso, detectar cuellos de botella y recibir alertas sobre fallos o anomalías. Esto posibilita la resolución proactiva de problemas y garantiza la fiabilidad de los flujos de datos.

Conclusión

Las herramientas DataOps son esenciales para implementar las prácticas DataOps y fomentar el éxito impulsado por los datos. Puedes elegir entre herramientas de código abierto o comerciales. Estas herramientas cuentan con las características necesarias para automatizar y coordinar tuberías de datos, además de ayudar a mantener la calidad de la información y promover el trabajo en equipo entre los equipos de datos.

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

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

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Adoptar las herramientas DataOps es un paso significativo hacia la optimización de tus flujos de datos y el logro de un éxito impulsado por la información. Al automatizar y orquestar las tuberías de datos, asegurar la calidad de la información y fomentar la colaboración, las herramientas DataOps permiten a las organizaciones aprovechar al máximo el potencial de sus activos de datos y tomar decisiones informadas con confianza.

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