Aproximación metodológica para la Integración de DataOps en proyectos de analítica

La aplicación de metodologías ágiles en conjunto con las prácticas continuas de DevOps son usadas en proyectos de analítica buscando presentar los resultados de los modelos de analítica de una manera más rápida, con más control del proceso de desarrollo y con mayor calidad. Esta es una tendencia emergente que ha sido llamada DataOps. Para que esta tendencia sea válida como proceso de entrega de datos, se hace necesario establecer un marco de actuación que siga los procedimientos tradicionales como CRISP-DM, e integre las herramientas de las prácticas continuas de DevOps y permita tener los beneficios de velocidad y calidad. La presente investigación presenta una propuesta metodológica donde se unifican las aproximaciones de la ingeniería de software y la analítica, entregando los resultados de una manera integrada y automatizada en su despliegue y monitoreo. Como principal contribución de la metodología aplicada se encuentra que una vez definidas las herramientas de integración, es posible contar con una doble orquestación, una para el entregable software y otro al producto de datos, donde se pueden controlar sus variables de calidad, velocidad de entrega y valor esperado del negocio.

• Autores: Rivera Olarte, David Fernando
• Fecha de publicación: 2019
• Institución: Universidad Nacional de Colombia
• Repositorio: Universidad Nacional de Colombia
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unal.edu.co:unal/77188
• Acceso en línea: https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/77188; http://bdigital.unal.edu.co/74701/
• Palabra clave: Agilismo; Minería de datos; DataOps; DevOps; Data Mining; DataOps; DevOps
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial 4.0 Internacional