- 17 de Setembro de 2020.
Acelerar a utilização de dados, garantindo a qualidade e a acuracidade das informações. Este é o objetivo do DataOps, um termo cada vez mais comum nas empresas e negócios.
O que é DataOps?
DataOps é o conjunto orquestrado de pessoas, tecnologias e práticas para entregar dados confiáveis e de alta qualidade de maneira ágil. Os primeiros registros do termo são da IBM Big Data & Analytics Hub, em 2014, se referindo especificamente a práticas que trazem agilidade de ponta-a-ponta aos processos que utilizam dados.
“DataOps é desenvolvido para resolver desafios associados com ineficiências em acessar, preparar, integrar e tornar dados disponíveis”, explica Sara Quoma no blog da IBM.
Por que DataOps se torna mais necessário a cada dia?
DataOps fornece automações tecnológicas para aumentar a eficácia e a produtividade dos times. Contudo, para utilizar seus benefícios, a Cultura da Empresa precisa estar adaptada ao modelo Data-Driven.
Em um relatório recente realizada pela Certain, as empresas perceberam um aumento de 10 a 20% no ROI depois de usar estratégias baseadas em dados. Esse investimento tão rentável, e com uma capacidade tão grande de movimentar o mercado, trouxe consigo uma complexidade de termos como Data Lake, Data-Driven e Data Science.
Antes de analisarmos o DataOps, vamos retomar alguns conceitos:
Data Lake: “Lagos de Dados” são sistemas de repositório de dados brutos armazenados. Todas as informações colhidas, seja em smart devices, seja em cookies, sensores ou programas, são armazenados nesses repositórios.
Cultura Data-Driven: Para além de tecnologias e práticas, a utilização de dados exige o estabelecimento de uma cultura corporativa que coloque os dados no centro de todas as decisões. A isto deu-se o nome de Cultura Data-Driven, que tem diferentes desdobramentos para diferentes setores, como Marketing e Design.
Data Science: Ciência de dados é uma área interdisciplinar voltada para a análise de dados, estruturados e não-estruturados, que visa a extração de conhecimento, detecção de padrões e/ou obtenção de variáveis para possíveis tomadas de decisão.
Como vimos, tratar dados não é fácil, e esta complexidade pode fazer com que as informações necessárias para torná-los úteis não sejam acessadas rápido o suficiente. O DataOps surge justamente no intuito de conferir agilidade e coordenação à análise de dados.
Saiba mais: Como a Cultura Data-Driven pode revolucionar o Marketing Digital
Como funciona o DataOps?
O DataOps une equipes multifuncionais que concentram habilidades diversas, como operações, engenharia de software, arquitetura, planejamento e gerenciamento. Com trabalhos de ciência de dados e engenharia de dados, investe na colaboração e a comunicação entre desenvolvedores, profissionais de operações e especialistas em dados.
Para cada ambiente, são necessários diferentes processos para implantação do DataOps. A seguir, veja algumas dicas que ajudam na implantação do DataOps:
Utilize as ferramentas corretas
A utilização de ferramentas é necessária para viabilizar qualquer automação. Se uma empresa considera colocar o DataOps em prática, ela deve pensar em ferramentas para cinco áreas críticas:
- Curadoria de Dados
- Gerenciamento de metadados
- Governança de Dados
- Master Data Management (MDM)
- Interação self-service
A utilização de ferramentas de automação para esses processos trarão um progresso imediato para a adoção do DataOps.
Testes nos fluxos de dados
Em um mercado que exige cada vez mais qualidade dos dados, é fundamental implementar uma fase de Data Flow Tests para manter o controle de erros e verificar a necessidade de manutenções.
Ferramentas de versionamento de código
Ao utilizar ferramentas de versionamento, é possível manter a organização e estimular a automação da integração e entrega de códigos. Isto porque a ferramenta se encarrega de organizar e gerenciar as versões do código. Esse controle mitiga erros e problemas durante a jornada.
Múltiplos ambientes de trabalho
É mais simples colocar o DataOps em prática com o uso de ferramentas como containers, computadores e ambientes virtuais. Aproximar a computação e o armazenamento de dados é importante para diminuir o tempo de resposta, aumentar a segurança, entre outras coisas.
Governança de Dados
A Governança é necessária em todo o processo de tratamento de dados, desde a implementação até as documentações finais. Este profissional, exigido pelas leis de privacidade de dados, são cada vez mais importantes e a integração dos processos de análise de dados é sua principal função.
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