Com a grande tendência do digital first, as empresas têm reunido cada vez mais dados. Mas para que eles tenham algum valor, é preciso que sejam trabalhados da maneira correta, o que pode ser feito por meio da abordagem DataOps.

Ela ajuda a simplificar as ações realizadas com dados para entregar um resultado de maior valor para o usuário final. Ao mesmo tempo, integra diferentes setores da empresa para que haja um sistema de colaboração que favorece o trabalho dos times.

O DataOps tem o grande potencial de aumentar a velocidade, a qualidade e a eficiência no ciclo de vida dos dados. Por isso, é uma abordagem que também precisa fazer parte das suas estratégias, e nós separamos este artigo para você entender como tudo funciona.

Continue lendo para compreender melhor o conceito de DataOps, como essa abordagem funciona e a sua relação com a automação e a otimização nos processos relacionados aos dados.

O que é DataOps?

DataOps é uma abordagem derivada do DevOps, mas que tem por objetivo otimizar o fluxo de trabalho dos pipelines relacionados aos dados, desde o seu desenvolvimento até a entrega. O intuito é fazer com que esse fluxo se torne mais rápido, com ou maior confiabilidade e ainda escalável.

 Dessa forma, torna-se uma metodologia de trabalho interfuncional, que ajuda a evitar erros e aumentar o nível de produtividade, porém, simplificando as etapas e gerando entregas de maior valor para o usuário.

Para isso, o DataOps se concentra em três processos diferentes:

1. a redução de erros, que aumenta a confiança nos dados;
2. o ciclo de vida e de desenvolvimento, para obter com rapidez novos modelos ou conjuntos de dados, assim como novas visualizações, partindo da concepção do problema até a produção;
3. o aumento da produtividade, para que haja mais colaboração entre diferentes equipes, melhorando a comunicação entre elas.

Qual é a relação entre DataOps e operações de dados?

É importante ressaltar que o DataOps não se trata de uma ferramenta ou de uma tecnologia independente. Na verdade, consiste em todo um conjunto de ferramentas, tecnologias, políticas, regras e pessoas que estão envolvidos nas operações de dados de uma empresa.

Ou seja, o DataOps ajuda a estabelecer a maneira como os fluxos de trabalho nas operações de dados vão acontecer. Afinal, o objetivo dessa abordagem é garantir que esses fluxos sejam mais ágeis e escaláveis, como dito, além de controláveis  para diferentes setores e equipes.

O DevOps é aplicado com o objetivo de centralizar dados e unificar times, mas o DataOps tem como prioridade a formação de equipes menores e multidisciplinares, porém, com a distribuição de dados centralizada para que a cultura de trabalho seja desenvolvida e movida com base na análise de dados.

Assim, essa abordagem, além de colaborativa, também é muito flexível para que todos os profissionais envolvidos com as operações de dados cooperem entre si. Acontece uma varredura contínua ao longo de todas as etapas que envolvem os dados, garantindo que as informações cheguem mais refinadas até o usuário final para que as tomadas de decisão sejam muito mais precisas e eficientes.

Por isso é tão importante a utilização da automação. No DataOps, o objetivo é tornar o processamento e a gestão de dados muito mais ágil. Logo, os processos automatizados são indispensáveis para que essa abordagem possa funcionar, otimizando a coleta e o processamento dos dados.

Como o DataOps funciona?

Você viu que o DataOps é uma abordagem que atua ao longo de todo o ciclo de vida dos dados. Sendo assim, trata-se de um sistema de entrega interfuncional composto por uma estrutura com diferentes fases.

Ele faz a integração da aquisição, do armazenamento, do processamento e do monitoramento de dados. Por meio da automação fazemos a coleta desse material, mas ele não pode ser entregue ao usuário final da maneira como está. 

Precisamos entender o que é de fato aproveitável para cada um dos times da empresa, para que tudo isso seja refinado e entregue com maior qualidade. O DataOps surgiu com o intuito de desenvolver projetos de dados de alta qualidade que possam gerar insights valorosos e entregues em tempo hábil para o usuário.

Após a coleta dos dados, o primeiro passo é fazer análise deles para que sejam estruturados e cheguem à etapa de adaptação, que vai compilar, filtrar e gerenciar esses dados para que eles sejam distribuídos para os próximos fluxos.

São realizados alguns testes, é feita uma varredura em busca de erros, até que o projeto tenha total qualidade para o usuário. Parece que tudo acontece de uma forma demorada, mas na verdade não, pois o DataOps automatizado entrega fluxos ágeis para que as tomadas de decisão também aconteçam com rapidez, de modo que a empresa consiga responder rápido às demandas do mercado.

Como a automação favorece o DataOps?

Imagine que os dados coletados por uma empresa são como blocos de montar em uma caixa. Como essas informações podem ser provenientes de diferentes fontes e são de vários tipos, esses blocos apresentam muitas diferenças entre si.

Agora imagine que uma pessoa tem a função de fazer a separação desses blocos de forma manual. O tempo que ela levaria para fazer isso seria muito grande, mas a produtividade poderia ser aumentada de forma significativa com o uso de alguma ferramenta que fizesse essa separação.

É exatamente assim que acontece quando utilizamos a automação na implementação do DataOps. Ferramentas ficam responsáveis por fazer não só a coleta como também a análise e a separação dos dados, de modo que eles sejam direcionados de maneira inteligente para cada grupo, possibilitando ter ideias daquilo que pode ser formado a partir dos blocos.

Com a automação, eliminamos etapas operacionais e repetitivas, que demandam muito tempo e aumentam os riscos de erros. Ela otimiza o processo de coleta, armazenamento, processamento e distribuição de dados.

Assim, podemos utilizar a abordagem DataOps com muito mais eficiência, favorecendo os fluxos de trabalho para alcançar os objetivos principais dessa abordagem, que são: a maior velocidade, a qualidade e a eficiência no ciclo de vida dos dados, com entregas de alta qualidade que geram insights para as tomadas de decisão.

O mercado tem exigido das empresas adaptações constantes, e isso requer agilidade na hora de lidar com essas demandas. O DataOps é uma abordagem que favorece essas adequações e pode melhorar de forma significativa a qualidade das entregas da empresa, possibilitando essa resposta ágil e a maior competitividade em função das tomadas de decisão precisas e do desenvolvimento de soluções inteligentes.

Gostou de aprender sobre essa abordagem? Então aproveite e veja como a Inteligência Artificial pode ser utilizada para fazer a análise de dados não estruturados.