“DataOps es un enfoque orientado a procesos, definido por científicos de datos, analistas de datos e ingenieros de datos, para acortar el ciclo de vida completo del análisis de datos y facilitar la colaboración”.1

Derivada de una charla con Víctor Razzon quien está al frente del área de DataOps en Vinkos, damos inicio con una nueva serie de contenidos alrededor de DataOps, en esta primera entrega vamos a explorar con más detalle qué es, su evolución y nuestra manera de integrarle un valor distinto. 

En muchas organizaciones, la operación de plataformas de datos empieza con un objetivo aparentemente simple: que todo “esté arriba y funcionando”. Sin embargo, cuando los datos se convierten en el centro del negocio, como sucede con facturación, logística, análisis o áreas que deben tomar decisiones estratégicas, lo que se define como “simple” se queda corto, y ahí es donde entra en acción DataOps. Como una evolución natural de la operación cuando los datos dejan de ser insumos técnicos y se convierten en activos críticos para la organización. 

Tradicionalmente, operar una plataforma implicaba reaccionar cuando fallaba: atender incidentes, levantar servicios, restaurar procesos. Hoy ese enfoque ya no es suficiente porque las áreas de negocio necesitan: 

• Procesar información más rápido. 
• Confiar en que los datos sean correctos y oportunos. 
• Garantizar continuidad, incluso mientras se hacen cambios o actualizaciones.

En este contexto, DataOps aparece con un enfoque integral que combina operación, control, calidad y alineación con el negocio. 

“No se trata solo de apagar incendios, sino de asegurar que la plataforma siga generando valor todos los días”, comenta Víctor. 

DataOps como modelo integral, no como herramienta

Uno de los mayores malentendidos alrededor de DataOps es pensar que se trata de un producto o una capa tecnológica más, porque en la práctica es un modelo operativo que conecta: 

• La operación técnica de las plataformas. 
• Las necesidades reales del negocio.
• La evolución controlada de la tecnología.

Lo anterior implica operar con reglas claras: 

• Cambios que no detengan la operación.
• Actualizaciones analizadas y planificadas. 
• Incidentes atendidos con rapidez y contexto. 
• Comunicación constante con las áreas involucradas.

El objetivo final es que los datos nunca dejen de estar disponibles, que sean confiables y estén listos para su uso. 

Aquí es donde el papel de un partner como Vinkos se vuelve clave, no para reemplazar a los equipos internos, sino para complementarlos y fortalecerlos. Porque la mayoría de las empresas ya tienen su propio equipo de operaciones y de TI, el valor diferencial surge cuando ese equipo se apoya en nosotros que: 

• Conocemos profundamente la tecnología que se opera.
• Entendemos cómo funciona el fabricante.
• Estamos acostumbrados a responder en escenarios críticos.
• Podemos asumir la responsabilidad operativa completa si es necesario.

En la práctica, en el día a día, DataOps se construye trabajando en mancuerna con los equipos de TI, compartiendo responsabilidades, documentación, conocimiento y experiencia. De igual manera sucede en la relación entre cliente, Vinkos y el fabricante.

Por otro lado, internamente, Vinkos tiene un rol crítico: cuestionar al fabricante, validar sus propuestas, evaluar cuáles innovaciones conviene adoptar y cuáles no, y traducir todo ello en decisiones concretas para el cliente. 

Este equilibrio es esencial para evitar promesas poco realistas y asegurar que cada cambio tenga sentido tanto técnico como de negocio. 

Y cuando las cosas fallan… 

El verdadero valor de DataOps se puede experimentar durante los momentos críticos, porque son estos los que realmente definen una operación madura. Caídas recurrentes, incidencias constantes, fallas de infraestructura, errores humanos o actualizaciones mal calculadas ponen a prueba algo más que la plataforma, ponen a prueba la confianza, que se ha convertido en un valor sólido entre Vinkos, los fabricantes y los clientes. 

Porque un enfoque de DataOps bien ejecutado no solo busca resolver incidencias, sino: 

• Entender la causa raíz. 
• Comunicar claramente el impacto.
• Proponer soluciones viables. 
• Recuperar la estabilidad sin improvisación.

Muchas veces, la diferencia entre perder a un cliente o fortalecer la relación con él, está en cómo se manejó la crisis. 

La operación de datos actualmente ya no solo se mide por disponibilidad, sino que entran en juego otros factores como costos en la nube, eficiencia en el procesamiento, gobernanza y la falta de un “owner” de la información. 

DatasOps está evolucionando porque la importancia de los datos también ha cambiado, colocándose en un lugar muy importante para la operación diaria de las empresas. Se trata sin duda de abordajes colaborativos de gestión, de mejoras en su análisis, garantizando la fiabilidad y gobernanza de los datos a lo largo de su ciclo de vida 

No se pierdan la segunda entrega de esta serie, y mientras tanto síganos en LinkedIn para descubrir más de Vinkos.