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DataOps: o que é e quais seus benefícios

DataOps

O que significa DataOps?

A partir do momento que as empresas começaram a utilizar as tecnologias de mineração de dados e compreensão deles, por meio do Big Data, por exemplo, diversos profissionais da área se viram obcecados pelo uso de Hadoop, Spark e Kubernetes. Profissionais como os cientistas de dados, que são voltados a resolver os problemas por meio de algoritmos de Machine e Deep Learning se encontram sempre em situações de localizar fonte úteis de informação, dados, que não são documentadas. E é nesse momento que a metodologia de DataOps entra.

Ela é definida pelo Gartner como “uma prática colaborativa de gerenciamento de dados focada em melhorar a comunicação, a integração e a automação de fluxos de dados entre gerenciadores de dados e consumidores de dados em uma organização”. Ou seja, essa metodologia preza pela otimização do ciclo de vida dos dados, principalmente quando falamos da rapidez e da qualidade da tecnologia para automatizar e gerenciar a entrega de dados.

Com isso em mente, fica claro como a utilização de DataOps é compartilhada com o DevOps, uma vez que ambos têm o objetivo de colocar a colaboração no centro de todos os projetos. O uso dessas práticas na sua empresa favorecerá a colaboração entre equipes, permitindo implantações mais rápidas dos seus projetos e a redução de custos.

Manifesto DataOps

Pensando nas melhores práticas do uso da metodologia de DataOps, o site DataOps Manifesto elencou um manifesto muito interessante que vamos compartilhar nesse post. Veja só:

Princípios do DataOps

  1. Satisfaça continuamente o seu cliente: nossa maior prioridade é satisfazer o cliente por meio da entrega antecipada e contínua de valiosos insights analíticos de alguns minutos a semanas.
  2. Valorize a análise de trabalho: acreditamos que a principal medida de desempenho de análise de dados é o grau em que análises perspicazes são fornecidas, incorporando dados precisos sobre estruturas e sistemas robustos.
  3. Aceite a mudança: acolhemos as necessidades em evolução dos clientes e, na verdade, as adotamos para gerar vantagem competitiva. Acreditamos que o método mais eficiente, eficaz e ágil de comunicação com os clientes é a conversa cara a cara.
  4. É um esporte de equipe: as equipes analíticas sempre terão uma variedade de funções, habilidades, ferramentas favoritas e títulos. Uma diversidade de experiências e opiniões aumenta a inovação e a produtividade.
  5. Interações diárias: clientes, equipes analíticas e operações devem trabalhar juntos diariamente ao longo do projeto.
  6. Auto-organizar: acreditamos que os melhores insights analíticos, algoritmos, arquiteturas, requisitos e designs surgem de equipes auto-organizadas.
  7. Reduza o heroísmo: à medida que o ritmo e a amplitude da necessidade de insights analíticos aumentam, acreditamos que as equipes analíticas devem se esforçar para reduzir o heroísmo e criar equipes e processos analíticos de dados sustentáveis ​​e escaláveis.
  8. Reflita: equipes analíticas devem ajustar seu desempenho operacional refletindo-se, em intervalos regulares, no feedback fornecido por seus clientes, por eles próprios e pelas estatísticas operacionais.
  9. Analytics é código: as equipes analíticas usam uma variedade de ferramentas individuais para acessar, integrar, modelar e visualizar dados. Fundamentalmente, cada uma dessas ferramentas gera código e configuração que descreve as ações realizadas nos dados para fornecer insights.
  10. Orquestre: a orquestração de ponta a ponta de dados, ferramentas, código, ambientes e o trabalho das equipes analíticas é um fator chave para o sucesso analítico.
  11. Faça-o reproduzível: resultados reproduzíveis são necessários e, portanto, temos a versão de tudo: dados, configurações de hardware e software de baixo nível e o código e configuração específicos para cada ferramenta no conjunto de ferramentas.
  12. Ambientes descartáveis: acreditamos ser importante minimizar o custo para os membros da equipe analítica experimentarem, proporcionando-lhes ambientes técnicos fáceis de criar, isolados, seguros e descartáveis ​​que reflitam seu ambiente de produção.
  13. Simplicidade: acreditamos que a atenção contínua à excelência técnica e ao bom design aumentam a agilidade; da mesma forma, a simplicidade – a arte de maximizar a quantidade de trabalho não realizado – é essencial.
  14. Análise é fabricação: os pipelines analíticos são análogos às linhas de manufatura enxuta. Acreditamos que um conceito fundamental de DataOps é um foco no pensamento de processo visando alcançar eficiências contínuas na fabricação de insights analíticos.
  15. A qualidade é fundamental: os pipelines analíticos devem ser construídos com uma base capaz de detecção automatizada de anormalidades (jidoka) e problemas de segurança no código, configuração e dados, e devem fornecer feedback contínuo aos operadores para evitar erros (poka yoke).
  16. Monitore a qualidade e o desempenho: nosso objetivo é ter medidas de desempenho, segurança e qualidade que sejam monitoradas continuamente para detectar variações inesperadas e gerar estatísticas operacionais.
  17. Reutilize: acreditamos que um aspecto fundamental da eficiência da fabricação de insights analíticos é evitar a repetição do trabalho anterior do indivíduo ou da equipe.
  18. Melhore os tempos de ciclo: devemos nos esforçar para minimizar o tempo e esforço para transformar uma necessidade do cliente em uma ideia analítica, criá-la no desenvolvimento, liberá-la como um processo de produção repetível e, finalmente, reutilizar esse produto.

Qual a diferença entre DevOps e DataOps?

Antes de tratarmos sobre as diferenças, vamos ressaltar onde ambos se encontram: tanto no DevOps quanto no DataOps, a ideia é repensar toda a cadeia de um problema, de ponta a ponta.

Nesse contexto, o DevOps expande o escopo da dificuldade, como um problema de desenvolvimento e operações. Agora o DataOps faz este conceito pensando no fluxo de dados desde sua criação até o seu uso.

Enquanto com DevOps você tem um pipeline de entregas, no DataOps você tem a implantação de produtos e os pipelines de dados para treinar modelos de dados e executar fluxo de dados.

De modo geral, enquanto o DevOps “alimenta” de certa forma a complexidade da tecnologia, no processo DataOps o objetivo é simplificar o uso dela no processo de desenvolvimento. Isso leva sistemas e ferramentas a buscarem metodologias de modelagem mais fáceis e gerenciáveis.

Quais são os benefícios do DataOps?

Por meio de uma pesquisa recente da 451 Research, chegou-se a alguns insights relevantes de empresas que já estão usando metodologias de DataOps. Alguns deles são:

Eficiência operacional

Ainda que o conceito de DataOps esteja mais associado a eficiências operacionais, essas melhorias na eficiência estão relacionadas não apenas à agilidade, mas também à segurança e à mudança transformacional.

Segurança e conformidade

Empresas que já estão envolvidas com DataOps concordam que ele tem um impacto positivo na organização. Embora a agilidade e a eficiência aprimoradas estejam intimamente associadas ao DataOps, os principais fatores, benefícios e prioridades estão realmente relacionados à segurança e à conformidade.

Transformação Digital

As empresas estão mais avançadas em termos de transição para a nuvem e execução de estratégias de transformação digital. Sendo assim, elas estão em uma situação melhor para ganhar vantagem competitiva perante a concorrência. Os pioneiros na adoção do DataOps estão aproveitando tantas vantagens que estão apostando em um investimento ainda maior em produtos e serviços, além de mudanças processuais e organizacionais.

A estrutura do DataOps

No processo de desenvolvimento de novas tecnologias e metodologias, alguns processos são vitais para que projetos tenham resultados eficazes. Dessa forma, não podemos falar de uma metodologia tão robusta quanto a de DataOps sem pensar em uma estrutura.

Essa estrutura combina, inicialmente, 5 elementos essenciais. São eles:

  • Viabilização de tecnologia, como as ferramentas de automação de TI e gerenciamento de dados.
  • Arquitetura adaptável para contribuir às inovações contínuas nos serviços, processos e tecnologias.
  • Enriquecimento de dados, colocando-os em um contexto útil. Metadados inteligentes criados pelo sistema para poupar tempo no pipeline de dados, por exemplo.
  • Metodologia para criar e implantar as análises e pipelines de acordo com a governança de dados e o gerenciamento de modelos.
  • Cultura e pessoas, é preciso criar uma cultura de colaboração entre sua equipe.

Como implementar o DataOps?

Se depois de toda essa leitura você está se perguntando como colocar isso em prática saiba que não existe uma receita de bolo, uma receita única de sucesso para a implantação da metodologia de DataOps.

Cada ambiente da sua empresa precisará de processos e técnicas diferentes de si. Com isso em mente, existem algumas etapas primordiais para a implantação da metodologia de DataOps na sua empresa. São elas:

Comece pela fase de testes

Pense nas fases de teste autônomos nos fluxos de dados, isso aumentará o controle de qualidade dos dados. Aqui estamos visando uma cultura que controla erros e faz a manutenção da precisão dos dados.

Use ferramentas de versionamento

Ferramentas como o GitHub, por exemplo, incentivará a automação da integração e entrega de códigos, o que incentivará a cultura de DevOps na sua empresa para a melhoria de processos.
Utilizando funcionalidades como branch e merge é possível incentivar a implementação de modelagem e controle de fluxo de dados.

Tenha múltiplos ambientes de trabalho

Ferramentas como contêiners e ambientes virtuais devem ser incentivadas e simplificadas.

Recicle e unifique

Busque sempre a padronização de processos de modelagem, previsões e visualizações para que o processo evolua. Dessa forma é preciso evitar a segregação de múltiplas fórmulas e códigos diferentes para as mesmas medidas dentro da sua empresa.

Parametrize os processos

Parametrizar os fluxos de dados para que elas permitam alterações, irá incentivar a reciclagem e agilidade no desenvolvimento de DataOps.

Simplifique o armazenamento de dados

Foque no armazenamento de dados em sistemas que permitem seus utilizadores a concentrarem-se na coleta e na manipulação dos dados, como os sistemas fornecidos pelas empresas de Cloud as a Service.

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