Conforme as empresas adotam sistemas de coleta e armazenamento de dados, para que seja feito um trabalho sólido com dados de forma massiva, é necessário que seja desenvolvido uma abordagem robusta, que atue baseada em eventos do mundo real conforme eles ocorrem. Os processos tradicionais não dão conta da demanda por velocidade e precisão que as análises de dados exigem atualemnte, cabe aos gestores buscarem soluções menos rígidas.
A solução para essa questão é a união de uma abordagem já consolidada, como o DevOps — que visa o desenvolvimento de operações unindo habilidades diversas e equipes multifuncionais — as ciências e engenharia de dados, no conceito denominado DataOps. O foco desse conceito é otimizar a comunicação e colaboração entre desenvolvedores, especialistas em dados e profissionais de operações.
Quer entender o que é DataOps, seu conceito, funcionalidade e métodos de implementação? Continue lendo.
O que é DataOps?
De maneira objetiva, podemos definir DataOps como um conceito que tem como objetivo a otmização das operações e tomadas de decisão realizadas com base na integração e análise de dados. O objetivo desse conceito é se tornar um modelo de trabalho interfuncional, em relação ao contexto do armazenamento, processamento, monitoramento, aquisição, performance, analises e entrega dos dados o usuário final.
As semelhanças entre as nomenclaturas dos conceitos DataOps e DevOps nõa é por acaso, pois o primeiro tem como base as premissas do segundo, que é a integração entre diferentes equipes que trabalham de forma integrada no gerenciamento de produtos de qualidade.
Já o conceito de DataOps une em seu escopo vários tópicos, como a aquisição, segurança, governance, transformação de dados, escalabilidade, backups, armazenamento, análise preditiva, etc.
Quais são as principais funcionalidades do DataOps?
A principal funcionalidade do DataOps é a interligação de maneira quase perfeita das equipes envolvidas no ciclo de vida dos dados. O foco aqui é utilizar essas informações em prol da empresa, de maneira ágil, respeitando os níveis de governança estipulados.
Com as empresas adotando a cultura data driven, é de suma importância que haja uma cooperação entre os desenvolvedores, analistas de infraestrutura, engenharia de dados e demais profissionais envolvidos, para que seja realizado uma varredura nas informações de maneira contínua em todas as etapas que envolvem os dados, para que as informações cheguem de maneira mais refinada do usuário final.
Isso coloca o DataOps como a união da ciência e a engenharia de dados com o conceito de DevOps, ou seja, é voltado para a colaboração entre desenvolvedores, equipes de apoio, analistas de infra estruturas e especialistas em dados.
No fim das contas, o objetivo final é aumentar a qualidade dos projetos de dados, para que os insights se tornem mais valiosos, reduzindo o tempo de análises, aprimorando as tomadas de decisão e aumentando a velocidade na resposta às demandas de mercado.
Quais são os benefícios do Data Ops?
Além do DevOps, o conceito de DataOps converge com outra tendência tecnológica bastante em voga nos últimos anos: o big data. A quantidade de dados a que as empresas têm acesso, produzidos nas mais diversas fontes e formatos, abre uma série de oportunidades para as empresas que conseguem transformá-los em busca de balizar as suas decisões.
Nesse cenário, as empresas que contam com um especialista ou um setor especializado em DataOps saem na frente, pois apresentam as melhores condições de extrair resultados dessa gama de dados. Isso porque, quando a empresa consegue dominar os seus dados, produz melhores insights que resultam em melhores estratégias de negócios, aumento de receita e lucro.
No fim das contas, a metodologia acelera o processo de transformação de dados não estruturados em informações valiosas, acelerando a capacidade das empresas em resolver problemas e potencializando a sua capacidade de responder às necessidades de mercado.
Como implementar o DataOps na empresa?
O objetivo do conceito de DataOps é a simplificação dos sistemas analíticos, fazendo a aproximação entre a operação, o desenvolvimento e os setores que lidam diretamente com a análise de dados.
Nesse cenário, podemos dizer que, de acordo com o ambiente, serão necessários processos distintos para a aplicação desses conceitos e técnicas. Veja abaixo algumas dicas que contribuem para a implementação das técnicas de DataOps dentro das empresas. Acompanhe!
Faça testes autônomos
A fase de teste é de suma importância para o bom controle de qualidade dos dados. A partir dessa etapa é possível manter uma maior controle sobre os erros e fazer as manutenções necessárias — mapeando as incongruências com vistas a integridade e veracidade das informações na hora da análise em busca de insights.
Utilize ferramentas de versionamento
A utilização de ferramentas de versionamento de códigos permite uma maior organização, além de contribuir para o estímulo à automação da integração e entrega dos códigos. É durante esse processo que são inseridos os conceitos de filosofia DevOps nesse processo.
Utilize múltiplos ambientes e trabalho
Uma das maneiras de simplificar a promoção das ideias do DataOps é utilizando ferramentas como ambientes virtuais, computadores e containers, criando múltiplos ambientes de trabalho.
Recicle e Unifique
É importante que não haja uma divisão dos inúmeros códigos e formalidades distintas que são utilizadas para os mesmos processos dentro da empresa. Invista em padronização dos processos de modelagem, precisão e visualizações, contribuindo para a evolução natural de processos autônomos e da própria organização dos dados.
Invista em armazenamentos simples
Outro ponto importante a ser ressaltado é o nível de armazenamento utilizado nesse processo, afinal, a busca aqui deve ser pelos armazenamentos simples em relação ao gerenciamento e a manutenção.
O foco do armazenamento de dados em DataOps deve ser os sistemas que permitem aos usuário focarem apenas na coleta e tratamento dos dados, como acontece nos sistema baseados em computação em nuvem — em que toda a parte de manutenção e gerenciamento ficam por conta do provedor.
Esperamos que, após a leitura deste post, você tenha entendido o conceito de DataOps e a sua importância para a otimização da utilização dos dados para a obtenção de insights dentro da empresa. A transformação digital exige uma abordagem de gestão orientada a dados e para que ela se torne cada vez mais refinada, o trabalho multidisciplinar é fundamental.
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