A relevância dos dados no contexto atual é indiscutível. De fato, conforme as empresas evoluem na aplicação de dados para decisões estratégicas, emerge um conceito promissor: DataOps.
O objetivo do DataOps é facilitar para as organizações a superação de desafios em suas análises de dados.
Mas qual é a natureza dessa metodologia e de que maneira ela pode potencializar o uso de dados pelas empresas? É isso que vamos explorar a seguir.
O que é DataOps?
DataOps é uma metodologia inspirada nas práticas de DevOps, voltada para a gestão eficaz de pipelines de dados.
O foco está na agilidade, qualidade e confiabilidade na entrega de dados, buscando otimizar desde o desenvolvimento até a entrega dos fluxos de trabalho de dados para acelerar, garantir confiabilidade e escalar os processos.
Essa otimização é possível através da automação de tarefas repetitivas, monitoramento contínuo e uma colaboração integrada entre as equipes de desenvolvimento de software e de dados.
No cerne do DataOps estão três pilares críticos:
- Redução de erros: visa aprimorar a confiabilidade dos dados, crucial para a tomada de decisões baseada em informações precisas.
- Ciclo de vida de desenvolvimento: foca na agilidade de desenvolver e implementar novos modelos, conjuntos de dados e visualizações, desde a concepção até a produção, balanceando velocidade e minimização de riscos.
- Aumento da produtividade da equipe: busca melhorar a eficiência da equipe, diminuindo reuniões desnecessárias e fomentando a colaboração efetiva.
Para avaliar a eficácia desses processos, é crucial medir indicadores específicos que respondam a perguntas como:
- Quanto está sendo produzido pela equipe?
- Com que frequência falhas ocorrem?
- E quão rápido novos elementos são movidos para produção?
De fato, essas métricas são fundamentais para entender o desempenho e direcionar melhorias contínuas em DataOps.
Como aplicar o DataOps?
A adoção de DataOps é um processo estruturado que envolve várias etapas cruciais para garantir sua eficácia:
- Definição de processos: estabeleça os procedimentos e rotinas para os pipelines de dados, abrangendo desde a integração e validação até os testes e a implantação. Esta fase é fundamental para criar uma base sólida para o fluxo de dados.
- Automatização: priorize a automação de tarefas rotineiras para aumentar tanto a eficiência quanto a precisão operacional. A automação deve se estender a testes, implantações e atualizações para facilitar operações suaves e consistentes.
- Colaboração: construa uma equipe multidisciplinar, unindo profissionais de desenvolvimento de software e de dados. Essa colaboração é essencial para desenvolver, manter e supervisionar os pipelines de dados de maneira eficiente.
- Monitoramento: acompanhe de perto o desempenho de cada pipeline de dados. O monitoramento contínuo é vital para detectar rapidamente qualquer problema e identificar áreas para melhorias.
- Feedback: estabeleça um mecanismo de feedback robusto que permita a troca ágil de informações e soluções entre as equipes envolvidas. Isso promove uma resolução rápida de problemas e aprimoramento contínuo dos processos.
- Cultura: promova uma cultura organizacional que valorize a experimentação, inovação e aperfeiçoamento constante. Encorajar uma mentalidade voltada para a melhoria contínua é chave para otimizar a eficiência e eficácia dos pipelines de dados ao longo do tempo.
Embora a implementação de DataOps possa ser um empreendimento de longo prazo, sua execução efetiva tem o potencial de transformar significativamente a maneira como os dados são entregues, elevando a qualidade, a confiabilidade e a agilidade dos processos de dados.
