Incorporar DataOps y la orquestación de flujos de trabajo de datos como parte de tu migración a la nube

A medida que más y más de nuestras vidas y negocios se digitalizan, generamos continuamente más datos. ¿Cuánto? Pues bien, Statista espera que generemos 97 zettabytes de datos en 2022 y casi el doble hasta 181 zettabytes para 2025. Las organizaciones que saben cómo extraer esos datos para obtener valiosos conocimientos son líderes no solo en transformación digital, sino también en asegurar el éxito futuro. Pero solo el 15 por ciento de los proyectos de big data Haz a producción. Las empresas también son enfrentando obstáculos para implementar con éxito DataOps, que están la aplicación de la ingeniería ágil y las mejores prácticas DevOps en el campo de la gestión de datos. DataOps permite a las empresas convertir rápidamente nuevos conocimientos en entregables de producción totalmente operativos que desbloquean valor empresarial. Al gestionar e integrar datos con éxito, las organizaciones pueden ajustarse, responder e incluso predecir y actuar de forma autónoma según lo que está ocurriendo en el negocio, la industria, el mercado o el mundo. DataOps reúne a equipos DevOps con ingenieros de datos, científicos de datos y equipos de análisis para acelerar cómo se están recogidos, utilizados y analizados los datos, y determinar dónde se aplican. En un nuevo documento técnico de Intellyx patrocinado por BMC, Por qué DataOps están la pieza que falta en tu rompecabezas de migración a la nube, el analista Charles Araujo explora las complejidades de incluir DataOps en la planificación de migración a la nube. En el artículo, aborda la rapidez con la que las empresas son adoptando infraestructuras en la nube y la complicación de incluir aplicaciones modernas basadas en datos en esos planes cuando aún hay tantos datos en entornos tradicionales en el núcleo de la pila tecnológica empresarial. El mundo siempre activo y sus aplicaciones modernas requieren datos bajo demanda y en tiempo real. Las organizaciones que migran a la nube deben encontrar un equilibrio entre aplicaciones basadas en la nube y basadas en datos y fuentes de datos tradicionales gestionando el flujo de esta nueva cadena y carga de trabajo de datos. Araujo añade que las aplicaciones modernas deberán entender que los datos pueden no estar disponibles bajo demanda, mientras que las fuentes tradicionales de datos deben tener una forma de Haz los datos fácilmente disponibles y alineados con las necesidades de esas nuevas aplicaciones. El baile necesario para lograr esto —y la base para DataOps— están la orquestación de flujos de trabajo de aplicaciones y datos. Integrar ADF en una estrategia DataOps es más efectivo cuando te puedes orquestar Pipelines Azure Data Factory dentro del flujo de trabajo empresarial más amplio — gestionando ADF junto con cargas de trabajo mainframe, cloud y On-premises desde un único punto de control Control-M. De este modo, las organizaciones obtén visibilidad en todo el espectro de la pipeline de datos empresarial y mejoran su gestión en entornos modernos y en constante cambio. Descarga el documento completo titulado Por qué DataOps están la pieza que falta en tu puzzle de migración a la nube, para conoce más sobre cómo incluir con éxito DataOps y la orquestación de flujos de trabajo de datos en tu estrategia de nube.

Estas publicaciones son mías y no representan necesariamente la posición, estrategias u opinión de BMC.