DataOps: o que é e como essa abordagem funciona na prática?

O conceito de DataOps refere-se a uma abordagem para a gestão de pipelines de dados que tem como principal objetivo auxiliar organizações a aprimorar seus processos de análise de dados com base na automação. Com isso, ele resolve dois dos maiores gaps dessa área: a integração das diversas fontes de dados das companhias e os custos de infraestrutura.

Inspirado nas práticas de DevOps e no Manifesto Ágil (2001), o DataOps também é guiado pelos pilares da agilidade, qualidade e confiabilidade, porém, direcionando a sua aplicação para a entrega de dados. 

Na prática, o termo foi oficialmente apresentado, em 2017, por Lenny Liebmann, no texto “3 Reasons Why DataOps Is Essential for Big Data Success”, cujo conteúdo destacava a importância da metodologia para o sucesso de iniciativas de big data. Desde então, o DataOps tem se consolidado como uma importante alternativa para a otimização dos fluxos de trabalho conectados ao campo de gerenciamento de dados, fazendo isso, sobretudo, por meio da automação e da colaboração. 

Por meio desses pontos, a metodologia abrange desde o desenvolvimento até a entrega de produtos em dados, sendo bastante relevante em um mercado que exige agilidade e eficiência ao mesmo tempo que lida com volumes de dados cada vez mais robustos e complexos. Em outras palavras, o DataOps promove a melhoria contínua na gestão de dados ao integrar equipes e automatizar processos, gerando um ciclo virtuoso de qualidade e eficiência. Há, finalmente, um alinhamento entre as operações de dados e as necessidades de negócio das organizações.

Abaixo, seguiremos destrinchando o universo DataOps e os seus diferenciais para as organizações e carreiras. Continue conosco!

Qual o principal objetivo do DataOps?

O principal objetivo do DataOps reside na redução de custos relacionados com a entrega de dados combinada com a melhoria da sua qualidade e confiabilidade. Além disso, trata-se de uma metodologia que incentiva a cultura da colaboração entre times e a automação de processos e que, por isso, viabiliza a escalabilidade dos projetos de dados e das informações nas empresas.  

Assim como o DevOps surgiu para resolver desafios de integração no desenvolvimento de softwares que causavam retrabalho e gastos desnecessários, o DataOps foi criado para enfrentar problemas semelhantes associados ao universo dos dados. Ele busca, assim, unificar a coleta, o processamento e a análise de dados, garantindo que fontes de dados críticos estejam disponíveis no momento certo, com máxima precisão. Nesse contexto, a implementação do DataOps permite que empresas se tornem mais resilientes, com dados confiáveis para apoiarem a tomada de decisão e impulsionarem a inovação.

No mercado moderno, trata-se de um passo essencial para organizações que desejam manter a competitividade, visto que os ambientes de negócio cada vez mais são guiados por dados.

Para que isso seja efetivado, o DataOps se concentra em três frentes principais, citadas a seguir.

Três frentes observadas pelo DataOps

A efetividade de um projeto DataOps se dá com base na estruturação de indicadores e objetivos claros que visem aos seguintes processos:

1. Redução de erros – item relacionado com a confiança dos dados.

2. Ciclo de vida de desenvolvimento – diz respeito à capacidade de uma equipe desenvolver modelos, conjuntos de dados e visualizações, assegurando o aperfeiçoamento do tempo que essas atividades demandam. Ou seja, garante uma operação ágil desde a concepção de um problema até a sua implementação final, abarcando tanto a rapidez das entregas quanto a gestão de risco conectada a cada etapa.

3. Aumento da produtividade da equipe – conduz os times para um trabalho mais direcionado, com planejamento e objetivos, bem como com reuniões apenas quando necessário. O foco é aumentar a colaboração e diminuir a burocracia.

Com essas três frentes, o conceito de DataOps promete aprimorar a gestão de dados do negócio, reduzindo os gaps entre as equipes de desenvolvimento e de análise de diversas fontes de dados. Com isso, a abordagem auxilia as empresas a driblarem um de seus maiores desafios: a necessidade de velocidade na análise dos dados.

Mas como o DataOps funciona na prática? 6 pilares da abordagem.

Na prática, o DataOps também pode ser entendido como uma abreviação de operação de dados (data operations, em inglês), sendo caracterizado essencialmente como uma nova abordagem concentrada no gerenciamento contínuo e eficiente dos dados de uma empresa.

Além de inspirado em DevOps, como abordamos anteriormente, a metodologia faz uso de princípios e práticas do Agile e de abordagens de controle de qualidade, focando em uma aplicação voltada para dados.

Para preencher a lacuna entre a engenharia de dados, ciência de dados e equipes de operações, promovendo integração e entregas contínuas, além da colaboração e da automação dos processos relacionados com dados, o DataOps enfatiza a necessidade de otimização e desenvolvimento de pipelines de dados de alta qualidade que observem também a governança de dados.

Dessa forma, atua com base nos seis aspectos detalhados abaixo.

1. Colaboração

O DataOps fomenta a colaboração entre as equipes de diferentes áreas exatamente para alinhá-las em relação às demandas e aos projetos de dados das empresas. Há uma troca contínua de informações e experiência que minimiza o retrabalho e os cortes abruptos de planejamento. 

2. Automação

A automação de processos é uma das principais bases do DataOps, pois garante que os fluxos de trabalho relacionados com os dados sejam ágeis e com menos erros manuais. Nesse contexto, estão incluídos a automação de testes, validações e implantação.

3. CI/CD (Integração Contínua e Entrega Contínua)

Trata-se de outro pilar da abordagem DataOps, visto que, segundo esse binômio, é possível que os dados e os modelos estejam sempre atualizados e em produção, oferecendo menor risco de falhas e latência.

4. Monitoramento

Monitorar continuamente os pipelines de dados é imprescindível para a rápida detecção e correção de falhas. Além disso, proporciona insights sobre a eficiência e a qualidade dos dados em tempo real.

5. Controle de Versão

Garante que as alterações nos dados, modelos e scripts possam ser rastreadas, o que promove segurança e confiabilidade nas entregas.

6. Governança de Dados

No cenário do DataOps, a governança de dados assegura que as políticas e as melhores práticas para a gestão de dados sejam implementadas, assim como combinadas com requisitos de conformidade legal, segurança e qualidade em todas as etapas do processo.

Esses seis aspectos formam a espinha dorsal do DataOps, de modo que que as organizações consigam transformar dados em recursos valiosos. Tudo isso de forma ágil, segura e confiável.

Com a adoção desses princípios, os negócios passam a otimizar a sua estratégia de dados, transformando-a em um diferencial competitivo significativo. 

4 principais ferramentas DataOps

Existem diversas ferramentas que podem auxiliar um profissional responsável pela implementação de um projeto DataOps na prática. Separamos quatro delas abaixo:

• DataKitchen – especializada em automação e gerenciamento de processos DataOps, oferece uma abordagem unificada para otimizar todo o ciclo de vida dos dados, desde a coleta até a entrega de insights.

• AWS Glue – trata-se de um serviço de Extração, Transformação e Carga (ETL) totalmente gerenciado pela Amazon Web Services. Ele facilita a criação, a execução e o gerenciamento de pipelines de dados na nuvem, com foco em dados estruturados, semiestruturados e não estruturados.

• Talend – é uma plataforma robusta de integração de dados projetada para ajudar organizações a coletar, integrar, limpar e distribuir dados de maneira eficiente. Com uma ampla gama de ferramentas e conectores, o Talend facilita a integração de dados de diversas fontes, como bancos de dados, aplicações em nuvem, APIs e sistemas legados.

• StreamSets – é outra plataforma de gerenciamento de dados que possibilita a criação, a execução e o monitoramento de pipelines de dados em tempo real. Ele foi projetado para lidar com a complexidade dos dados em movimento, permitindo que as empresas integrem e processem grandes volumes de dados de maneira eficiente e com baixa latência.

Em resumo, ao combinar o conhecimento técnico sobre DataOps com as ferramentas certas, você pode otimizar processos de dados, aumentar a colaboração entre equipes e reduzir erros e custos operacionais, além de garantir uma entrega mais ágil e precisa de insights.

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