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:
#1 – Satisfazer o cliente continuamente
A maior prioridade é satisfazer o cliente por meio da entrega antecipada e contínua de insights analíticos.
#2 – Valorizar a análise de trabalho
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.
#3 – Aceitar a mudança
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.
#4 – É um trabalho de equipe
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.
#5 – Interações diárias
Clientes, equipes analíticas e operações devem trabalhar juntos diariamente ao longo do projeto.
#6 – Auto-organizar
O melhor insight analítico, algoritmos, arquiteturas, requisitos e projetos surgem de equipes auto-organizadas.
#7 – Reduzir o heroísmo
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
#8 – Refletir
As equipes analíticas devem ajustar seu desempenho operacional de acordo com o feedback fornecido por seus clientes, por eles próprios e pelas estatísticas operacionais.
#9 – Analytics é código
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.
#10 – Orquestrar
A orquestração de ponta a ponta de dados, ferramentas, código, ambientes e o trabalho das equipes analíticas é o principal motivador do sucesso analítico.
#11 – Torná-lo reproduzível
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.
#12 – Ambientes descartáveis
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.
#13 – Simplicidade
A atenção contínua à excelência técnica e ao bom design aumenta a agilidade; da mesma forma, a simplicidade é essencial.
#14 – Análise é fabricação
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.
#15 – Qualidade é fundamental
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.
#16 – Monitorar a qualidade e o desempenho
O objetivo é ter medidas de desempenho, segurança e qualidade que sejam monitoradas continuamente para detectar variações inesperadas e gerar estatísticas operacionais.
#17 – Reutilizar
Um aspecto fundamental da eficiência da fabricação de insights analíticos é evitar a repetição do trabalho anterior do indivíduo ou da equipe.
#18 – Melhorar os tempos de ciclo
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.
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