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!
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.
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.
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.
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.
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!
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.
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.
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.
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.
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:
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.
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.
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.
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!