DataOps, un enfoque que cobrará importancia

⚔️ DevOps & DataOps Google Trends

“A los equipos de datos les toca trabajar con lo que hay” 🤷

☁️ Platicando con clientes, he notado que los equipos de data les toca trabajar con el proveedor de servicios elegidos por “Desarrollo/Arquitectura” y no necesariamente lo que hace más eficiente el trabajo de un área de datos.

He conocido casos de industrias altamente reguladas como Healthcare (HIPAA) & Finanzas (PCI), teniendo problemas porque la solución de analítica de su proveedor es solamente cloud, mientras que sus políticas internas les impiden tanto delegar la infraestructura y responsabilidad.

🔗 Pensando en como tener un mejor entendimiento de este problema para poder asesorar mejor a los clientes, me he puesto a indagar sobre el término DataOps y como manejan esto los referentes de la industria.

“Hacer ciencia de datos es un trabajo en equipo” ✍️

💡 Nubank, tiene muy claro sus roles, existe el ML Engineer el cual crea el modelo & InfraOps (No DevOps solamente) tiene el conocimiento para desplegar la infraestructura necesaria para que el modelo pueda ejecutarse de la mejor manera.

Que un modelo de datos te funcione en un notebook (entorno controlado), no significa que sea viable llevarlo a producción por diferentes factores: falta de infraestructura, procesos, costo del poder de cómputo, performance, etc. 🧩

DataOps incluyente

💭 Opino que el rol de DevOps como tal desaparecerá para hacerlo más “Incluyente” como InfraOps, donde estos profesionales también tendrán que conocer un poco de mejores prácticas de datos, inputs y outputs de modelos de datos.

¡Cuéntame! ¿Conoces alguna otra empresa que podamos tomar como referente en términos incluyentes de InfraOps? 🤔

IVAN CHAVEZ

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-IC