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CDD IT - Outsourcing de TI - O que é DataOps

Se você já se deparou com o termo DataOps, mas ainda não está totalmente familiarizado com o conceito, nós vamos te ajudar a decifrar essa novidade. Inicialmente, você precisa saber que o DataOps é um sistema de entrega baseado na junção e análise de dados. E o que isso significa? Continue acompanhando o texto para descobrir! 

Afinal, o que é o DataOps?

O DataOps é uma metodologia automatizada e orientada a processos, usada por equipes analíticas para melhorar a qualidade e reduzir o tempo do ciclo da análise de dados. Ou seja, é função do DataOps ser um modo de trabalho inter-funcional no que se refere à aquisição, armazenamento, processamento, monitoramento de qualidade, performance, melhoria e entrega de informações ao usuário final. 

Essa metodologia começou como um conjunto de práticas recomendadas e agora se tornou uma abordagem nova e independente para a análise de dados. O melhor é que o DataOps se aplica a todo o ciclo de vida dos dados, que vai desde a preparação dos dados até os relatórios. 

E o segredo do DataOps é que ele não está vinculado a uma determinada tecnologia, arquitetura, ferramenta, linguagem ou estrutura! Dessa forma, todas as ferramentas que suportam DataOps promovem colaboração, orquestração, qualidade, segurança, acesso e facilidade de uso. 

É importante saber também que o DataOps é múltiplo e concentra vários itens dentro de seu campo de atuação. Como exemplo, podemos citar  governança, aquisição e transformação de dados, segurança, limpeza, armazenamento, análise preditiva, escalabilidade de backups, entre outros. 

DevOps e DataOps: entenda as diferenças

Você provavelmente já ouviu os dois termos e, apesar de ambos serem parecidos, há diferenças entre eles. Vamos entender melhorar: 

O DevOps se concentra na entrega contínua, aproveitando os recursos de TI sob demanda e automatizando o teste e a implantação de software. Portanto, essa fusão de desenvolvimento de software e operações de TI melhora a velocidade, qualidade, previsibilidade e escala da engenharia e implantação de softwares. Ou seja, de certa forma, o DevOps “alimenta” a complexidade da tecnologia. 

Já o DataOps tem como objetivo facilitar o uso da tecnologia no processo de desenvolvimento. Dessa forma, emprestando métodos do DevOps, o DataOps busca trazer melhorias para a análise de dados. 

Sendo assim, o DevOps busca unificar as áreas de desenvolvimento e operações de TI. O DataOps, por sua vez, aprimora essa união de operações, gerenciando bancos de dados descentralizados, criados por pequenos times. Essa descentralização de dados é fator importante para a implementação da cultura data driven business. 

Mas, sem um controle eficiente, esse ambiente pode se tornar extremamente desorganizado. Esse, portanto, é o papel do DataOps: gerenciar os processos gerando o mínimo de impacto.

Conheça os princípios do DataOps

Confira abaixo os 18 princípios do DataOps, de acordo com o Manifesto do DataOps, que determina as melhores práticas de trabalho utilizando a metodologia: 

A maior prioridade é satisfazer o cliente por meio da entrega antecipada e contínua de insights analíticos.
A principal medida de desempenho da análise de dados é o grau em que análises perspicazes são fornecidas, incorporando dados precisos sobre estruturas e sistemas robustos.
Acolher as necessidades em evolução dos clientes e adotá-las para gerar vantagem competitiva. O método mais eficiente, eficaz e ágil de comunicação com os clientes é a conversa face a face.
As equipes analíticas sempre terão uma variedade de funções, habilidades, ferramentas favoritas e títulos. Uma diversidade de experiências e opiniões aumenta a inovação e a produtividade.
Clientes, equipes analíticas e operações devem trabalhar juntos diariamente ao longo do projeto.
O melhor insight analítico, algoritmos, arquiteturas, requisitos e projetos surgem de equipes auto-organizadas.
À medida que aumenta o ritmo e a amplitude da necessidade de insights analíticos, as equipes analíticas devem se esforçar para reduzir o heroísmo e criar equipes e processos analíticos de dados sustentáveis e escaláveis
As equipes analíticas devem ajustar seu desempenho operacional de acordo com o feedback fornecido por seus clientes, por eles próprios e pelas estatísticas operacionais.
As equipes analíticas usam uma variedade de ferramentas individuais para acessar, integrar, modelar e visualizar dados. Fundamentalmente, cada uma dessas ferramentas gera código e configuração que descreve as ações realizadas nos dados para fornecer insights.
A orquestração de ponta a ponta de dados, ferramentas, código, ambientes e o trabalho das equipes analíticas é o principal motivador do sucesso analítico.
Resultados reproduzíveis são necessários e, portanto, temos a versão de tudo: dados, configurações de hardware e software de baixo nível e o código e configuração específicos para cada ferramenta no conjunto de ferramentas.
É importante minimizar o custo para os membros da equipe analítica experimentarem, proporcionando-lhes ambientes técnicos fáceis de criar, isolados, seguros e descartáveis que reflitam seu ambiente de produção.
A atenção contínua à excelência técnica e ao bom design aumenta a agilidade; da mesma forma, a simplicidade é essencial.
Os pipelines analíticos são análogos às linhas de manufatura enxuta. Um conceito fundamental de DataOps é um foco no pensamento de processo visando alcançar eficiências contínuas na fabricação de insights analíticos.
Os pipelines analíticos devem ser construídos com uma base capaz de detecção automatizada de anormalidade e problemas de segurança no código, configuração e dados, e devem fornecer feedback contínuo aos operadores para evitar erros.
O objetivo é ter medidas de desempenho, segurança e qualidade que sejam monitoradas continuamente para detectar variações inesperadas e gerar estatísticas operacionais.
Um aspecto fundamental da eficiência da fabricação de insights analíticos é evitar a repetição do trabalho anterior do indivíduo ou da equipe.
É preciso minimizar o tempo e esforço para transformar uma necessidade do cliente em uma ideia analítica, criá-la no desenvolvimento, liberá-la como um processo de produção repetível e, finalmente, refatorar e reutilizar esse produto.

Descubra quais são os principais benefícios do DataOps

Implementar um sistema como esse trará impactos significativos aos projetos da sua empresa. Entre os maiores benefícios, veja quais são os destaques. 

Avalia seus processos

Com as inovações trazidas pelo Data Science, é indiscutível a necessidade que toda empresa tem de fazer uma boa gestão de dados. Afinal, quem não conseguir se adaptar a esse cenário, dificilmente alcançará o sucesso desejado. 

Nesse sentido, quem consegue adotar estratégias mais eficientes, baseadas em informações de qualidade, sai na frente no mercado. Com as práticas baseadas em DataOps, a empresa consegue otimizar seus processos, garantindo melhores entregas.

Melhora a colaboração

Com o DataOps, sua empresa consegue manter as equipes de setores distintos operando simultaneamente nas diferentes etapas de um projeto. Isso porque o sistema opera a partir de squads interdisciplinares. Esses grupos cumprem seu papel com uma equipe interdisciplinar, seja presencialmente, seja remotamente ou conforme sua empresa deseje. 

Diminui as taxas de erros

O número de falhas diminui consideravelmente, pois o DataOps conta com um sistema automatizado, com versionamento e governança de tudo o que está relacionado aos dados. Assim, possíveis erros são identificados com maior antecedência e facilidade, permitindo que os ajustes necessários sejam feitos com mais rapidez, melhorando a precisão nas entregas de dados. 

Reduz o período do ciclo de mudança

Um dos maiores obstáculos de qualquer tomada de decisão baseada em dados são os longos períodos de um ciclo de mudança. Esse problema acontece porque os processos mais antigos são ultrapassados para os dias atuais. Nesse sentido, é extremamente importante acompanhar os avanços tecnológicos. 

Frente a essa problemática, o DataOps se mostra como a solução ideal, pois é capaz de acelerar significativamente o tempo do ciclo de mudança, devido aos testes e avaliações constantes que realiza com muito mais eficiência e agilidade. 

Aprenda a implementá-lo em sua organização corretamente

Agora que você já entendeu o conceito de DataOps e seus maiores benefícios, chegou a hora de aprender como implementá-lo em sua empresa. Veja mais, a seguir. 

Alinhe seu time de TI

Antes de fazer qualquer mudança em sua organização, você precisa alinhar sua equipe de TI. Isso porque a solução funciona com base na integração dos profissionais da área de dados. 

Para fazer isso, comece uma reunião estratégica do que precisa ser feito. Desse modo, as funções do DataOps poderão atingir a capacidade máxima e gerar melhores resultados para a empresa. 

Teste seu fluxo de dados

Depois de unificar seu time de TI, faça a testagem do fluxo de dados. Vale promover testes autônomos para garantir o melhor controle de como as informações são coletadas, processadas e analisadas. Portanto, jamais ignore essa etapa, pois ela é fundamental para identificar possíveis erros e, assim corrigir as falhas. 

Use em diferentes ambientes

Implementar o DataOps é um processo que deve incluir a empresa como um todo. Por isso, não deixe de expor ideias e colocar a ferramenta em prática nos diversos ambientes da sua organização, como contêineres, espaços virtuais e computadores extras. 

Invista em armazenamento simples

Como a dica já expõe, um armazenamento mais simplificado facilita a coleta e o tratamento de dados na empresa. Nesse estágio, vale considerar implementar uma solução de cloud computing. 

Tente padronizar os processos

Com o DataOps, você recebe a chance de integrar os processos internos da sua empresa. Por isso, tente ao máximo não usar códigos e fórmulas diferentes em suas atividades, mantendo certa padronização. Isso facilitará o trabalho dos times na hora de identificar e corrigir possíveis erros no sistema. 

Em um mercado altamente competitivo, que abraça as revoluções digitais, é essencial para toda empresa se adaptar às mudanças e modernizar seus processos. Nesse sentido, o DataOps surge como uma ótima solução para aqueles que buscam aprimorar seus fluxos e unificar os setores internos. 

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