Em um mundo cada vez mais orientado por dados, empresas de todos os tamanhos enfrentam o desafio de gerenciar e aproveitar grandes volumes de informação. O trabalho com dados consome tempo e esforço, mas e se houvesse uma maneira de transformá-los em oportunidades de crescimento? É aqui que entra o DataOps, mas o que significa mais essa sigla no mundo tech?
DataOps é uma abordagem colaborativa e ágil para o gerenciamento de dados, permitindo que organizações extraiam insights valiosos e impulsionem a inovação. Nos últimos anos, DataOps ganhou popularidade entre equipes de dados de diversos tamanhos, fornecendo uma estrutura que permite a rápida implementação de pipelines de dados, garantindo a confiabilidade e disponibilidade dos dados.
Pesquisas indicam que o mercado para plataformas DataOps crescerá globalmente de 3,9 bilhões de dólares em 2023 para 10,9 bilhões de dólares até 2028, demonstrando como as organizações estão continuamente otimizando suas operações.
Para você não ficar de fora dessa tendência, neste guia, exploraremos o que é DataOps, seus pilares, os benefícios que essa abordagem oferece e dicas de como implementá-la.
O Que é DataOps?
DataOps é uma abordagem colaborativa para o gerenciamento de dados que visa melhorar a comunicação, integração e automação dos fluxos de dados. Seu objetivo é acelerar a entrega de valor, promovendo uma entrega previsível e gestão eficiente das alterações em dados.
Vale a pena destacar que essa otimização do processo de gestão de dados se dá em grande parte pelo modelo colaborativo do DataOps e pelo uso de tecnologias para automatizar a concepção, implementação e gestão da entrega de dados.
Essa prática também conecta equipes de engenharia de dados e ciência de dados para apoiar as necessidades de dados da organização, similar ao papel do DevOps na engenharia de software.
Empresas como Netflix, Uber e Airbnb foram pioneiras na adoção dos princípios de DataOps, desenvolvendo ferramentas de código aberto para apoiar o crescimento de suas equipes de dados.
Diferença entre DevOps e metodologias tradicionais de extração de dados
O gerenciamento de dados tradicional envolve a coleta, armazenamento, gestão e utilização de dados, incluindo processos de governança, garantia de qualidade e segurança.
Por outro lado, DataOps incorpora tecnologias ágeis e princípios de DevOps para automatizar o ciclo de vida dos dados, desde a ingestão e preparação até a elaboração de relatórios e análises, reduzindo o tempo de desenvolvimento analítico e melhorando a qualidade dos dados.
Princípios de DataOps
Os principais componentes e pilares do DataOps incluem uma série de elementos essenciais que juntos formam a base desta prática colaborativa de gerenciamento de dados:
- Observabilidade dos dados: compreender completamente a integridade dos dados, monitorando sua atualização, distribuição, volume, esquema e linhagem.
- Habilitação de tecnologias: utilização de IA, ML, ferramentas de gerenciamento de dados e automação de TI.
- Arquitetura adaptativa: apoio à inovação contínua nos processos e tecnologias centrais.
- Enriquecimento de dados: criação de metadados inteligentes para análises oportunas e precisas.
- Metodologia DataOps: construção e implantação de pipelines e análises de dados com governança adequada.
- Pessoas e cultura: promoção de uma cultura colaborativa entre equipes de TI, operações em nuvem, engenharia de dados e consumidores de dados
Benefícios do DataOps para Estratégias de TI
Implementar DataOps em uma empresa traz diversos benefícios significativos para as estratégias de TI, proporcionando melhorias tanto em eficiência operacional quanto em inovação.
Essa abordagem permite, por exemplo, a entrega rápida e confiável de dados e insights aos usuários, facilitando uma colaboração mais eficiente entre as diferentes equipes envolvidas no pipeline de dados. Isso permite que as organizações tomem decisões melhores e mais oportunas, mantendo-se competitivas em um mercado cada vez mais orientado por dados. Abaixo listamos outras vantagens da adoção da metodologia DataOps:
Redução da complexidade e custo
Diminui o tempo e esforço necessários para manter os pipelines de dados e libera recursos de TI para outras tarefas, aumentando a eficiência operacional.
Promoção de cultura de colaboração
Incentiva a comunicação aberta e a colaboração entre as diferentes equipes além de facilitar uma melhor compreensão das necessidades dos usuários.
Transparência de dados
O DataOps aprimora a transparência dos dados através de vários mecanismos, tais como observabilidade, versionamento e monitoramento dados, que promovem visibilidade, rastreabilidade e clareza em todas as etapas do ciclo de vida dos dados.
Aumento da agilidade e flexibilidade
Ao adotar práticas de desenvolvimento ágil para adaptar facilmente os pipelines de dados às mudanças, o DataOps, torna as operações de dados mais eficientes e reduz o tempo necessário para obter valor do pipeline.
Reduz o tempo de desenvolvimento
Garante que os dados sejam capturados, transformados e analisados rapidamente enquanto ainda são relevantes.
Aumento da confiabilidade dos dados
A abordagem padroniza processos de dados e introduz práticas de automação.
O DataOps também planeja capacidades de reversão em cada estágio, reduzindo a ocorrência de erros.
Melhora a comunicação
Oferece uma visão clara da comunicação e colaboração dentro da organização além de facilitar a transferência de conhecimento entre as partes interessadas.
Passos para iniciar uma estratégia de DataOps
Equipes podem resistir às novas metodologias e ferramentas. Sistemas antigos podem não ser compatíveis com as novas práticas de DataOps e a colaboração entre as equipes de dados, TI e negócios pode não ser das melhores. Como superar isso?
Separamos algumas dicas para você se livrar desses fantasmas antes de começar a usar a nova abordagem de dados. Seguindo esses passos, sua equipe pode introduzir DataOps de maneira eficiente, melhorando a qualidade, confiabilidade e velocidade das soluções de dados em sua organização. Confira!
Passo 1: Avalie e planeje as novas tecnologias
Realize uma avaliação abrangente dos sistemas legados para entender suas limitações, capacidades e integração com outros sistemas.
Depois disso, desenvolva um plano detalhado para a transição que inclua uma análise de custo-benefício, impacto nos negócios e cronograma de implementação.
Passo 2: Crie uma equipe DataOps dedicada
Estabeleça uma equipe responsável por supervisionar todo o ciclo de vida dos dados e o processo de análise. Defina funções e responsabilidades das equipes, incorporando ferramentas e práticas recomendadas.
Passo 3: Implemente Metodologias Ágeis
As metodologias ágeis são projetadas para serem iterativas e incrementais, permitindo que as equipes de dados respondam rapidamente a mudanças nas necessidades de negócios, novos requisitos ou alterações nos dados.
Passo 4: Invista em testes
Teste cada estágio do pipeline de análise de dados para garantir a qualidade. Para tanto, sugerimos que você automatize os testes de entradas, saídas e lógica de negócios para detectar possíveis erros antes de lançar.
Lembre-se de que implementar um conjunto robusto e automatizado de testes é crucial para alcançar a entrega contínua.
Passo 5: use um sistema de controle de versão
Utilize ferramentas como o Git para armazenar e gerenciar todas as alterações no código. Mantenha o código organizado em um repositório conhecido para recuperação e controle de versão.
Passo 6: Reutilizar e conteinerizar
Componentize funcionalidades para que possam ser compartilhadas entre a equipe. Para tanto, utilize tecnologia de contêiner como Docker para funções altamente personalizadas. Se possível também, promova a reutilização de código para melhorar a eficiência e colaboração.
Passo 7: Parametrize seu processamento
Projete o pipeline de análise de dados com flexibilidade de tempo de execução. Utilize parâmetros para acomodar necessidades específicas, como conjuntos de dados e filtros.
Lembre-se sempre de adaptar esse processo às necessidades diárias dos usuários mais rotineira e eficiente.
Se você é um Data Lover, não deixe de ler o artigo “Como os Large Language Models (LLM) estão moldando a IA”.
