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    É muito difícil falar em crescimento e fortalecimento de uma empresa sem estar lado a lado com a tecnologia, não é mesmo?

    Mas, em meio a tantas opções e versões dentro da tecnologia da informação e do business intelligence, aliada fundamental para o crescimento e fortalecimento das empresas, ficamos perdidos na hora de escolhermos e dominarmos o que há de melhor e mais eficiente no mercado.

    Pensando em te ajudar, selecionamos as melhores informações acerca da DataOps, que é sem sombra de dúvidas, uma das melhores soluções dentro desse universo.

    Você por acaso, já ouviu falar dela? A seguir, mostraremos o que é, seu funcionamento e os principais desdobramentos da ferramenta capaz de unir, gerir e analisar os dados com excelência. Siga com a gente!

    O que é DataOps?

    De modo mais simples, o DataOps funciona por meio da combinação dos conceitos do DevOps, do Ágil, além do Controle de Processos Estatísticos que traz boas práticas capazes de eliminar as complicações e as barreiras existentes entre as operações analíticas e as áreas de desenvolvimento.

    Ele efetiva algumas lições aprendidas com o DevOps para análise e gerenciamento de dados. As operações de dados não são um produto, um serviço ou uma solução. Elas são uma metodologia, aliás mais do que isso, uma cultura para aprimorar o uso dos dados por meio de colaboração e automação mais adequadas.

    DataOps x DevOps : qual é a diferença?

    Já podemos verificar o que é o DataOps, e que ele bebeu muito da fonte do DevOps, mas agora chegou a hora de entender a diferença entre eles, de modo mais claro. A partir de uma perspectiva geral, o DevOps engloba a engenharia de software, ao passo que o DataOps, trafega nas áreas da engenharia de dados,data science, analytics e business intelligence (BI).

    Em contrapartida, sob a ótica da qualidade, o DevOps é voltado para a revisão dos códigos, testes permanentes e monitoramento. Já, no caso dos DataOps, os processos adicionam uma superfície complementar às etapas convencionais do DevOps. Isso em decorrência da inclusão da orquestração e da efetivação de testes no pipelines de informações e dados que o DataOps oferece.

    Assim, há uma divisão entre os locais de desenvolvimento e de fontes das áreas de operação e produção. Outra grande diferença é que o DataOps assegura uma maior governança dos dados e possui um maior controle de processos em relação aos processos aplicados pelo DevOps.

    Em suma, as duas possuem o mesmo intuito, que é realizar entregas sem erros, integrar equipes ,e tudo isso, de forma constante para os clientes, mas com a diferença da complexidade de etapas que o DataOps possui frente ao DevOps.

    O DataOps se encaixa melhor aonde?

    Para aplicar o DataOps, é legal contar com o apoio de profissionais com conhecimento em data science e também com o apoio da engenharia de software. Afinal, com o apoio dessas equipes a performance é otimizada significativamente, e o DataOps acaba não se restringindo ao machine learning.

    O conceito é palpável para qualquer tipo de trabalho que faz o uso de dados e se encaixa perfeitamente na arquitetura de microsserviços.

    Funcionamento na prática

    O DataOps interliga de modo perfeito, todas as equipes englobadas no ciclo de dados, com o intuito de usá-los e explorá-los favoravelmente às empresas, com agilidade e em níveis de governança adequados.

    A cultura da ciência dos dados e da engenharia de dados traz toda a cooperação entre os analistas de infraestrutura, os desenvolvedores, as equipes de apoio, os especialistas em dados e demais profissionais da área, o trabalho é capaz de fazer uma análise e um pente fino em cada uma das etapas envolvendo os dados e de modo contínuo, assim eles chegam da maneira mais refinada possível para o usuário final.

    Voltada à colaboração entre desenvolvedores, analistas de infraestrutura, equipes de apoio e especialistas em dados, a cultura DataOps reúne a ciência de dados e a engenharia de dados com o conceito DevOps.

    Então, o seu maior objetivo é fazer o desenvolvimento dos projetos de dados com qualidade ímpar, para que dessa forma, os insights analíticos mais valiosos sejam entregues em tempo reduzido.

    Como implementar o sistema na minha empresa?

    Agora que você ficou craque no conceito do DataOps e aprendeu sobre todo o seu impacto gerado para as empresas, chegou a hora de aprender a implementar essa solução, certo? Então, siga as dicas que separamos para implementar a ferramenta abaixo!

    Alinhe a sua equipe de TI

    Primeiramente, para poder implementar o DataOps no seu empreendimento, é fundamental alinhar a sua equipe de TI, em razão de que a ferramenta busca a integração profissionais e das áreas.

    Para fazer isso, faça uma reunião estratégica do trabalho a ser feito, com clareza, e permitindo que a ideia seja desenhada e debatida, assim as funcionalidades do DataOps irão conseguir atingir o seu nível máximo de resultados para a empresa.

    Realize teste dos fluxos de dados

    A segunda fase da implementação é a fase de testagem dos fluxos de dados. Aqui, é interessante promover testes autônomos a fim de assegurar o controle do modo de como os seus dados são coletados, processados e avaliados.

    Então, não deixe de fazer os testes de fluxos de dados, e consiga através dele, observar erros e corrigir falhas antes de finalizar a implementação do DataOps.

    Use em diversos ambientes de trabalho

    A implementação da filosofia do DataOps deve envolver toda a empresa, então é totalmente pertinente colocar as ideias em práticas da ferramenta em outros ambientes, como: em computadores extras, ambientes virtuais e em containers.
    Aposte em armazenamentos simples

    A dica é indicada principalmente para facilitar a coleta e todo o tratamento dos dados da empresa. Já que quanto mais simples, mais abrangente na empresa. Para isso, faça a implementação de sistemas de cloud computing.

    Padronize os processos

    O DataOps traz uma grande possibilidade de integrar as suas ferramentas, então é fundamental manter uma certa padronização de suas atividades internas e fazer o máximo para não utilizar códigos e fórmulas diferentes.

    Outro ponto importante de se padronizar os seus processos, é que isso facilitará o trabalho da equipe na hora de identificar eventuais falhas e erros no sistema.

    Os maiores benefícios do DataOps

    Como podemos perceber até aqui, a implementação de um sistema DataOps pode impactar e muito nos projetos da sua empresa. E, entre tantos benefícios proporcionados, separamos as quatro principais vantagens universais do DataOps. Veja, e entenda cada uma delas:

    O sistema avalia o seu processo

    Sabemos que o Data Science vem transformando e muito o universo das corporações, e mais do que nunca, a gestão de dados são indispensáveis para qualquer empresa com as revoluções do séc. XXI.

    E quem não se adaptar a isso, vai ter insucesso, necessariamente. E, quando você adota as melhores estratégias munidas dos melhores dados e informações, você se torna muito mais forte.

    As práticas baseadas em DataOps, é capaz de otimizar todos os processos envolvendo os dados, dessa forma, o DataOps garante a melhor entrega possível dos dados, e de quebra, ainda traz análises de seus processos.

    Aprimora a colaboração

    O DataOps dispõe diretamente em cima de squads interdisciplinares. Os squads fazem o seu papel como equipe interdisciplinares in loco, ou mesmo, em um esquema nearshore/offshore de acordo com o que for mais adequado para você.

    Resumidamente, você consegue ter vários profissionais de áreas diferentes operando de modo simultâneo em fases diferentes do seu projeto. E toda essa troca é proporcionada pelo DataOps, o mesmo pode ser feito em qualquer etapa com seus próprios clientes. Enfim, a colaboração é chave no DataOps.

    Reduz as taxas de erros

    Com o DataOps, a quantidade de falhas e erros diminui, isso ocorre porque o sistema de gerenciamento é muito mais automatizado, com versionamento e governança de tudo que tange aos dados.

    Dessa maneira, os erros existentes são identificados com mais facilidade e os ajustes podem ser feitos de modo muito mais certeiro e rápido, elevando significativamente a precisão na hora da entrega dos dados.

    DataOps diminui o período do ciclo de mudança

    Ora, nós sabemos que o longo tempo de um ciclo é um dos maiores desafios no que se refere a decisões tomadas a partir dos dados fornecidos.

    O fenômeno ocorre por conta de que os processos mais arcaicos são anacrônicos demais para os dias atuais, e acompanhar os avanços da tecnologia é fundamental para qualquer empresa.

    O DataOps é a melhor solução para isso, já que ela acelera significativamente o tempo do ciclo de mudança, por conta dos constantes testes que avaliam e monitoram de modo muito mais eficiente e veloz.

    Na era digital, a excelência dos dados é indispensável para te manter competitivo e eficiente, por isso é sempre importante poder implementar as melhores inovações.

    Por fim, agora que você pode ter um entendimento coeso sobre o DataOps e as suas principais nuances. Gostou desse conteúdo? Ficou com alguma dúvida? Deixe seu comentário abaixo!