📊 👨‍👩‍👧‍👦 DataOps Manifesto - Cuando mezclas Data y Agile en un equipo

En mi último equipo tuvimos que encargarnos de hacer desde cero todo el sistema de reporting de la unidad, desde la investigación de nuevas métricas usando metodologías user experience research como entrevistas y focus group a crear todo el sistema de eventos en AWS, la ETL pipeline y el dashboarding y reporting en Python. Y todo esto usando metodologías Agile. No veas que converaciones teniamos más frikis de vez en cuando sobre métricas, calidad de los datos y performance.

Yo por mi parte además me llevaba muy bien con el depatamento de Devops o Reliability Engineering que eran los que usaban Kubernetes, Dockers y bases de datos, y todo lo que tenía que ver con PaaS (Platform as a Service). Y uno de mis compas le encantaba explicar lo que aprendía sobre analytics y tenía super paciencia al explicarlo. Eso me llevó a aprender sobre la existencia de balanceadores, la posibilidad de tener el backup en dos ´nubes´ diferentes o el reporting en Prometheus

Como firme defensora de trabajar en Agile en equipos multidisciplinares y diversos hay una cosa que no me terminaba de encajar al principio. Explicar a los programadores que había que testear los datos y que la definition of done no era la misma para los analistas que para los programadores nos trajo al equipo muchos dolores de cabeza y conversaciones metafísicas. Y mucho ensayo-error hasta encontrar la mejor metodología, donde tanto analistas como ingenieros tuvieramos nuestros requerimientos requeridos.El mayor problema era que tras meses implementando algo y darlo por finalizado, debíamos mejorarlo, o las necesidades de los usuarios cambiaban o nos mandaban hacer un análisis adhoc. Todo esto significó que tuvimos que aprender a trabajar juntos, y a su vez desaprendimos a trabajar como lo haciamos antes. Eso es lo bonito de Agile.

Y si llevamos todo mi largo comentario a metodología de Big Data e Inteligencia Artificial y la posiblidad de hacer todo esto en la nube podemos encontrarnos que este problema lo van a tener todas las empresas Data-Driven. Son mucho los equipos de desarrollo de software que se encuentran en esta tesitura, y por ello sólo era cuestión de tiempo que apareciera un nuevo manifiesto - DataOps.

DataOps o DevOps

DataOps toma la forma de su primo los DevOps, y lo que pretenden es que se integre esa mejora continua en los datos, mejorando así además la calidad de estos. Así que no, no se dan por finalizadas las tareas tan facilmente como ocurre en otros equipos de software, igualmente que los DevOps tienen que mantener operativa la plataforma 24/7. Como comenta IBM en su artículo en Data y Analytics hay una gran diversidad que operaciones a realizar y aunque todos sean con data, requieren de diferentes procesos y herramientas. (´Big Data Workloads are Diverse.´)

El DataOps manifiesto en castellano

El manifiesto empieza al igual que el Agile Manifiesto con las siguientes afirmaciones

• Personas e interacciones en lugar de procesos y herramientas
• Soluciones de analítica eficientes en lugar de documentación comprensiva
• Colaboración con el consumidor en lugar de negociaciones contractuales
• Experimentación, interacción y retroalimentación en lugar de un diseño extensivo directo
• Titularidad multidisciplinar de las operaciones en lugar de responsabilidades aisladas.

La traducción del manifiesto la puedes encontrar en el siguiente enlace, cuenta con 18 puntos que van desde la formación de los equipos, a la calidad de los datos y la necesidad de procesos de retroalimentación para la mejora continua. Están bastante claros, así que no vale la pena que los detalle aquí.
https://www.dataopsmanifesto.org/dataops-manifesto.html?lang=es .

Métricas para medir el Performance de tu equipo de Analítica o Data team

Este video explica alguna de las métricas que se pueden usar para medir el éxito del esfuerzo del equipo
https://www.youtube.com/watch?v=Ch4gJz3n8qw&list=PLVbsAdgZXvtyy6HVKCP0HChjCcq2oW3eK&index=18&t=0s

Más información para ampliar 

https://en.wikipedia.org/wiki/DataOps
https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2018-09-11-gartner-hype-cycle-for-data-management-positions-three-technologies-in-the-innovation-trigger-phase-in-2018
https://www.ibmbigdatahub.com/blog/3-reasons-why-dataops-essential-big-data-success
Canal youtube sobre DataOps
https://www.youtube.com/playlist?list=PLVbsAdgZXvtyy6HVKCP0HChjCcq2oW3eK