DataOps è la contrazione dei termini Data&Operation e ha origine dalla disciplina DevOps (Software Development & IT Operations) adattata al mondo dei dati. DataOps è un insieme di tecnologie utili ad automatizzare la raccolta, trasformazione, progettazione, gestione e la distribuzione dei dati.
Gartner aveva individuato il trend già nel 2018 e lo aveva inserito nel grafico dell’Hype Cycle. Non ho dati aggiornati, ma come vedete siamo all’inizio della curva e, anche se certamente nel 2020 è salito un po’, siamo ancora lontani dall’apice che dovrebbe raggiungere non prima del 2023 (previsione mia).
Hype Cycle Data Ops
Cosa vuol dire esattamente DataOps? Ecco una definizione:
DataOps è l’insieme delle pratiche collaborative e delle tecniche chiave di Data Management incentrate sul miglioramento della comunicazione, dell’integrazione e dell’automazione dei flussi di dati tra i data manager e i data user in un’organizzazione.
Sebbene DataOps sia un termine relativamente nuovo, si sta diffondendo molto rapidamente perché c’è una crescente domanda di strumenti e piattaforme in grado di affrontare i problemi relativi ai dati.
Perché c’è questa crescente domanda di DataOps?
La mole di dati prodotta dalle aziende è in costante aumento, le fonti sono le più disparate, gli usi sempre più intensi e mutevoli. Il problema è che questo profluvio di dati, rende difficile la gestione e la “lavorazione” degli stessi per essere trasformati in informazioni utili ad alimentare le decisioni aziendali.
Una volta, si eseguivano i report per analizzare l’accaduto, ma oggi i dati sono compagni di viaggio per qualsiasi manager e il team che li gestisce sta diventando centrale per la maggior parte delle funzioni e dei processi aziendali.
Razionalizzare i modi in cui i dati dell'organizzazione vengono gestiti, trasformati e, in ultima analisi, restituiti all'azienda in forma informazioni significative è una sfida per tutte le aziende.
Come in tutte le altre attività aziendali ci sono tre pilastri di DataOps: persone, processi e tecnologia. Il cuore del DataOps sono le persone che ottimizzano costantemente i flussi di dati e li rendono disponibili all’organizzazione.
Ma questo si può fare grazie a nuovi software predisposti appositamente per questo tipo di attività, in modo da rendere disponibile a tutta l’azienda il valore delle informazioni in modo dinamico e flessibile. La cosa interessante è che oggi diventa possibile selezionare i dati, creare flussi e renderli disponibili a dipartimenti ben definiti, il tutto con pochi click.
Per abilitare le pratiche di DataOps è necessario:
- poter estrarre dati da una miriade di fonti (ovunque risiedano cloud o on premise),
- allinearli in un catalogo di metadati flessibile (in cui i dati sono facilmente accessibili, taggabili, annotabili, arricchibili e condivisibili),
- automatizzare i test (per verificare che tutti i flussi funzionino correttamente)
- abilitare un monitoraggio continuo consentendo alle organizzazioni di orchestrare efficacemente i loro attuali sistemi di gestione dei dati per poter potenziare le loro prestazioni e facilitare così l’attività dei Data Manager.
Ovviamente, come già detto, tutto questo è reso possibile da software specifici che si stanno diffondendo con grande velocità sul mercato.
Ecco tre motivi per cui DataOps saranno centrali 2021:
- C'è una quantità enorme di dati. I dati non equivalgono a informazioni e non usare i dati è come non averli. Dati pubblicitari, dati di prodotto, dati di utilizzo, dati finanziari, dati dei clienti: esiste un numero sempre crescente di fonti di dati interne ed esterne che vanno orchestrate e non è un'impresa da poco.
- Urgenza di porre fine a processi dispendiosi e inefficaci. Con molte aziende sottoposte a pressioni finanziarie causate della pandemia, la riduzione dei costi e l'ottimizzazione dei processi sono in cima all'agenda. DataOps è una di quelle aree in cui il ROI è chiarissimo, inoltre, se gestiti bene, i dati diventano i mattoni di base su cui costruire le iniziative strategiche.
- Colmare il divario tra dati e approfondimenti. Tecnologie migliori, più semplici e più orientate al business hanno cambiato il modo in cui le persone "non IT" accedono alle informazioni aziendali. Tuttavia, per raggiungere questo obiettivo, deve esserci una struttura che comprende i requisiti dei dati in un'organizzazione e li rende disponibili al business.
I data team stanno rapidamente passando dall'essere fornitori di dati e insight a facilitatori e architetti degli ecosistemi che consentono a chiunque nell'organizzazione di accedere alle informazioni di cui ha bisogno, ogni volta che ne ha bisogno.
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