O uso estratégico de dados se tornou uma norma quando se trata de adaptação a novas tecnologias e inovações. No entanto, muitas empresas ainda acham difícil obter insights valiosos com o uso de suas informações, pois geralmente há discrepâncias entre os objetivos das empresas e a qualidade dos dados que produzem. É aí que entra o DataOps.
Há quem acredite que o DataOps é uma ferramenta que você compra para corrigir problemas. Outros acreditam que se trata, na verdade, do DevOps para pipelines de dados. Isso, por consequência, leva a outro equívoco: achar que DataOps é responsabilidade exclusiva dos engenheiros de dados, quando, na verdade, é responsabilidade de todos.
Neste artigo, vamos desmascarar esses mitos (e outros que você possa ter) inspecionando uma definição de DataOps, seu funcionamento e princípios básicos. Ao final, você ainda verá algumas dicas de como aplicá-lo na sua empresa. Vamos lá?
O que é DataOps?
DataOps não é um software ou tecnologia independente, mas sim um sistema de regras, políticas, tecnologias e pessoas que priorizam a disponibilidade de dados em toda uma empresa. Sua missão é criar fluxos de trabalho de dados ágeis, escaláveis e controláveis para setores e equipes.
Esse processo envolve uma estrutura adequada de operações entre Analytics, cientistas de dados, engenheiros desenvolvedores para entregar análises de dados rapidamente e com alto nível de qualidade.
Em outras palavras, é preciso reunir uma série de ferramentas e vários níveis de equipes da empresa em um terreno comum para garantir a melhor organização e o desenvolvimento de dados.
Como funciona?
O DataOps usa diferentes tecnologias, incluindo Machine Learning e Inteligência Artificial (IA), combinadas com as metodologias ágeis e uma variedade de ferramentas de gestão de dados para simplificar as etapas de processamento, teste, preparação, implantação e monitoramento de dados.
DataOps também usa controle de processo estatístico (conhecido pela sigla SPC) para monitorar o pipeline de dados. O SPC inclui técnicas estatísticas que permitem o controle sobre os dados que fluem pelo pipeline, de modo que quaisquer problemas, como dados imprecisos ou duplicados, possam ser detectados automaticamente.
Quais os princípios do DataOps?
As três principais abordagens que formam a base do DataOps são: Lean Manufacturing, desenvolvimento ágil e DevOps. Vamos dar uma olhada neles um por um e ver como eles contribuem para nossa compreensão dos princípios de DataOps e benefícios práticos.
Lean
Criado pela Toyota (que o chama de “Sistema Toyota de Produção”), o Lean Manufacturing diz que um sistema enxuto produz, de forma rápida e eficiente, produtos de boa qualidade. No entanto, você pode se perguntar: mas o que os profissionais de análise de dados podem aprender com uma abordagem que nasceu dos fabricantes de automóveis?
Em um nível abstrato, podemos dizer que o pipeline de análise de dados é análogo a um processo de fabricação. Assim como na manufatura, o DataOps executa um conjunto de operações e tenta produzir uma saída consistente em um alto nível de qualidade.
O Lean ensina que os funcionários precisam se concentrar incansavelmente na melhoria da qualidade do processo e na redução de atividades que não agregam valor.
Agile
De acordo com a metodologia de desenvolvimento ágil, se você dividir um processo de desenvolvimento em partes pequenas e discretas, consegue diminuir as chances de que o processo fique parado, ou seja, deixado de lado. Isso significa que o desenvolvimento de um projeto mais focado pode acontecer mais rapidamente.
DevOps
O DevOps, que consiste no planejamento e produção de um produto ou sistema, é um dos princípios do DataOps. Seu objetivo é garantir que tudo que foi produzido funcione conforme o planejado.
Seguindo a abordagem DevOps, sua equipe não deve esperar até o último minuto para verificar se as etapas funcionam. É importante transformar os testes em parte integrante do processo de produção de um produto ou sistema.
Quais as diferenças entre DevOps e DataOps?
DataOps tem algumas semelhanças com DevOps, pois ambos os sistemas foram projetados para acelerar os ciclos de trabalho e ambos aplicam a metodologia ágil para atingir esse objetivo. No entanto, os dois termos têm significados diferentes.
Enquanto o DevOps é uma metodologia que reúne equipes para tornar o desenvolvimento e a entrega de softwares mais eficientes, o DataOps se concentra em quebrar silos entre produtores e consumidores de dados para tornar os dados mais confiáveis e valiosos.
O DevOps usa o Ágil para reunir equipes de desenvolvimento de software (Dev) com equipes de operações (Ops) e acelerar os ciclos de construção. O DevOps divide o trabalho em sprints curtos para que as equipes possam colaborar nos elementos mais urgentes ao mesmo tempo.
Como aplicar DataOps na empresa?
Existem práticas que são indispensáveis na implementação de DataOps. Confira algumas dicas a seguir.
Abrace uma mudança na cultura organizacional
Uma das chaves para a implementação do DataOps é a integração efetiva de pessoas, processos e ferramentas para transformar a empresa em uma única organização. Como tal, uma mudança na cultura organizacional é considerada a espinha dorsal do DataOps, e mudar a cultura da sua equipe ajudará a enfrentar os desafios.
Torne o processo centrado no usuário final
As empresas precisam se adaptar à demanda fluida e em constante mudança dos clientes para fornecer serviços/soluções que excedam as expectativas em relação a tempo e desempenho.
Automatize sempre que possível
A automação permite uma execução rápida dos processos. Ela pode ser estendida para o desenvolvimento de código, alterações de banco de dados e execução de testes, por exemplo. Isso pode economizar recursos valiosos em termos de custo e tempo, além de esforços de desenvolvedores, testadores e pessoal de operações.
Defina as funções de cada funcionário
Para iniciar uma cultura orientada por dados, os líderes que impulsionam a Transformação Digital devem definir as funções desempenhadas por cada funcionário e como suas contribuições refletem nas metas estabelecidas para a prática bem-sucedida de DataOps.
As diferentes equipes em toda a empresa estão envolvidas na produção e no uso de dados. No entanto, arquiteto de dados, engenheiro de dados, analista de dados e usuário final são os que desempenham um papel vital nas práticas de DataOps, desde a coleta de dados brutos até a transformação em insights úteis.
Conte com parceiros estratégicos
Sua empresa pode se beneficiar da credibilidade e expertise de empresas que estão no mercado de tecnologia há muito tempo, sobretudo se houver a necessidade de otimizar ou substituir tecnologias para agilizar as operações internas.
Quando se fala em parceiros para impulsionar a Transformação Digital nas empresas, a BRQ Digital Solutions é uma referência. Com um time especializado, a BRQ tem promovido de forma personalizada a transformação digital das empresas, com o desenvolvimento de novas soluções em conformidade com as melhores práticas data-driven.
Neste post, vimos o que é e como funciona a implementação do DataOps. Não perca tempo e aposte nesse sistema de normas, tecnologias e pessoas para cortar custos, aumentar a satisfação dos funcionários e tornar sua gestão de dados mais ágil.
Gostou de saber mais sobre DataOps? Leia mais em nosso blog, inscreva-se na nossa Newsletter e conheça as soluções da BRQ!
