A transformação digital e a velocidade cada vez maior com que as tecnologias evoluem está mudando radicalmente a maneira como as empresas lidam com os dados. Transforma os dados em informações relevantes, que consigam entregar um diferencial para o negócios é um dos objetivos principais de empresas de todos os portes e setores.
Nesse cenário, os métodos obsoletos de abordagens em relação ao desenvolvimento, dados e operações começam a ser suplantados por estratégias mais modernas, que visam a aceleração de processos, com participação de todos — incluindo o feedback de cliente e usuários — e sem a perda de qualidade. Uma dessas abordagens é o DataOps, sobre o que falaremos neste post. Confira!
O que é DataOps?
Criado com base na filosofia Agile, o termo DataOps, tem relação com as operações com dados, mais especificamente, no uso da automação para a otimização do processamento de dados. O foco é aprimorar a capacidade de análises, integração, controle de qualidade e acesso.
A princípio, o conceito tinha como base se tornar um sistema que buscava aprimorar práticas relacionadas aos dados. Porém, com o crescimento da produção de dados e o surgimento de tecnologias cada vez mais avançadas, o DataOps amadureceu e se transformou em uma abordagem funcional voltada para a análise.
O objetivo do DataOps é a conexão das equipes que estejam envolvidas no ciclo de dados, para que seja extraído todos os valores e insights dessas informações, que possam trazer benefícios para a empresa — com agilidade e respeitando a governança de dados.
Nesse cenário o DataOps reúne engenharia e ciência de dados com o conceito de DevOps, para estruturar a colaboração entre desenvolvedores, equipes de apoio, especialistas em dados e analistas e infraestrutura.
Os membros da equipe DataOps incluem:
- Especialistas em dados, que apoiam o cenário de dados e as melhores práticas de desenvolvimento;
- Engenheiros de dados, que fornecem suporte ad hoc e sistema para aplicações de BI, analytics e negócios;
- Principais engenheiros de dados, que são desenvolvedores que trabalham em produtos e entregas voltadas para o cliente.
Qual é a diferença entre Dataops e Devops?
Para que você entenda de maneira mais específica o funcionamento do DataOps, vamos conceituar as suas principais diferenças em relação ao DevOps. Primeiramente, vamos a um breve conceito do que é DevOps, para depois ressaltar o que os dois têm de diferentes.
Entendendo DevOps
DevOps se refere a um novo conceito de desenvolvimento de softwares que tem como foco a integração entre as equipes de operações e desenvolvimento. O foco do DevOps é unir os dois times para que seja mais fluido os processos de desenvolvimento, testagem, implantação e monitoramento dos softwares garantindo a qualidade das entregas.
A implementação do DevOps permite que as empresas consigam responder de forma mais rápida às mudanças e demandas dos clientes permitindo que as equipes se concentrem na criação dos códigos, com menos riscos de erros e sobrecargas.
Entendendo as diferenças entre DevOps e DataOps
De uma maneira geral, podemos dizer que o DevOps tem como foco a engenharia de software enquanto o DataOps fica mais nas áreas relativas a engenharia de dados, business intelligence, ciência de dados e analytics.
Em relação aos processo de qualidade, enquanto DevOps tem como um de seus focos a revisão dos códigos, além dos testes recorrentes e monitoramento, o DataOps vem para dar uma camada extra às estratégias de DevOps.
Quando falamos nessa camada extra, estamos nos referindo à execução de testes no pipeline de dados e a orquestração. Desse modo, é criada uma separação entre os ambientes de de desenvolvimento e o de dados relativos às áreas de produção e operação.
Outro ponto que precisa ser ressaltado, é que o DataOps tem uma maior preocupação em relação a governança de dados e controle de processos do que o DevOps. Para entendermos de forma mais simples e direta as diferenças, vamos entender como funciona cada fase dos processos de DevOps e DataOps.
DevOps tem como característica principal a integração e a entrega contínua dos softwares e suas fases são:
- Desenvolvimento 🠖 Construção 🠖 Teste 🠖 Entrega 🠖 Administração
Já DataOps visa a criação e o desenvolvimento de estratégias de dados sólidas e tem como fases:
- Análise 🠖 Desenvolvimento 🠖 Orquestração 🠖 Teste 🠖 Entrega 🠖 Orquestração 🠖 Administração
Quais são as funcionalidades e onde se encaixa DataOps?
Com as empresas cada vez mais imersas na transformação digital, o investimento em novas tecnologias como machine learning, big data, business intelligence e outras relacionadas ao uso de dados só tende a aumentar. A abordagem DataOps serve para que haja um maior suprir as necessidades relativas ao aprendizado de máquina do começo ao fim.
Porém o DataOps não está restrito ao machine learning, pois estamos falando de um conceito que é útil para todo tipo de trabalho relativo a dados, facilitando a utilização desses ativos e encaixando-os nas arquiteturas de microsserviços.
Entendendo os princípios DataOps
Assim como o DevOps, o DataOps tem como diretriz principal a metodologia ágil. A abordagem valoriza a entrega contínua de insights analíticos com o objetivo principal de satisfazer o cliente.
As equipes do DataOps também abraçam a mudança e buscam entender constantemente as necessidades dos clientes em evolução. Eles se auto-organizam em torno de metas e buscam reduzir o “individualismo” em favor de equipes, de processos sustentáveis e escaláveis.
As equipes do DataOps também buscam orquestrar dados, ferramentas, códigos e ambientes do início ao fim, com o objetivo de fornecer resultados reprodutíveis. Elas tendem a ver os pipelines analíticos como análogos às linhas de desenvolvimento enxutas e regularmente refletem sobre o feedback fornecido por clientes, membros da equipe e estatísticas operacionais.
Para aproveitar ao máximo os DataOps, as empresas devem evoluir suas estratégias de gerenciamento de dados para lidar com dados em escala e em resposta a eventos do mundo real à medida que acontecem
Esperamos que, após a leitura deste post, você tenha entendido o que é DataOps e a importância dessa abordagem para a evolução na análise e uso dos dados nas empresas. mais do que mudar a forma como as equipes trabalham, o objetivo é sempre extrair o máximo das oportunidades que tecnologia oferece, e fazer mais com menos.
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