DataOps é o próximo grande gerador de valor no ecossistema de analytics?

No post de hoje, falaremos sobre DataOps, uma metodologia interessante que pode ajudar as organizações a acelerar suas operações de análise de dados.

Com a tendência atual de dados, há uma demanda cada vez maior por profissionais para transformar dados brutos e transmitir percepções para atender a várias necessidades de negócios. Da mesma forma, para entregar resultados mais rápidos e melhorar a experiência do cliente, as equipes de DevOps se tornaram cada vez mais populares à medida que fornecem suporte de ponta a ponta devido aos seus processos de trabalho ágeis. Uma metodologia mais recente, chamada DataOps, que combina equipes de dados e equipes de DevOps, abriu o caminho para uma abordagem mais forte baseada em dados nas organizações. Essa metodologia inclui pessoas, tecnologia e processos como componentes importantes para liberar o valor dos fluxos de dados e atingir as metas de negócios.

Em DataOps, a experimentação, a iteração e o feedback sobre a análise de dados são enfatizados. Isso ajuda a aumentar a qualidade e a confiança nos dados e, em última instância, a atingir os objetivos da organização, tudo por meio do método de integração / entrega contínua (CI / CD – continuous integration/continuous delivery). 

CI / CD usa ferramentas de automação para ajudar a entregar resultados mais rápidos. Portanto, quando o CI / CD é introduzido em cada estágio do projeto de análise de dados, ele acelera a entrega de resultados e o feedback desse estágio. Isso ajuda a otimizar o design, o desenvolvimento e a manutenção do projeto em cada estágio do ciclo de análise de dados. O DataOps também permite trabalho em equipe e produtividade, enquanto reduz erros e tempos de projeto.

Obviamente, para usar os dados, eles devem primeiro passar por um ciclo que envolve várias etapas, incluindo limpeza, validação, análise e relatório. Mas, uma vez que esse ciclo começa, o DataOps é introduzido em cada etapa para orquestrar seu movimento, desenvolver um novo modelo, monitorar problemas e erros, testar os resultados ou até mesmo implantar os resultados na produção. Com o DataOps, não só o projeto se beneficiará dos resultados otimizados, como também a cultura de trabalho de toda a organização é frequentemente aprimorada, pois a implementação do DataOps melhora as habilidades das pessoas devido à natureza da metodologia.

Para as organizações que planejam optar por DataOps, aqui estão algumas leituras escolhidas a dedo que ajudarão no processo:

1. O que é DataOps e como ele melhora a análise de dados

Com práticas de gerenciamento estratégico, as organizações podem produzir dados e, por sua vez, obter mais insights. Essa é a metodologia que empresas como Facebook e Netflix usam para superar seus concorrentes. Ao tentar executá-la, certifique-se de que os dados estejam acessíveis a todos, automatize processos demorados para melhorar a produtividade e implemente DataOps para aprimorar a análise de dados.

2. Noções básicas sobre DataOps

Como uma estratégia funcional para análise, o DataOps inspira os funcionários a se ater aos objetivos da organização. Não apenas promove qualidade e capacidade de resolução de problemas, mas também incentiva a colaboração e a curiosidade para encontrar novas oportunidades. Além disso, a análise de dados contínua oferece suporte a insights em tempo real e a análise de dados aprimorada permite que o feedback do cliente seja recebido em menos tempo, sendo que ambos são necessários para fornecer um melhor serviço ao cliente.

3. As 3 principais maneiras de começar a usar pipelines de DataOps

Para transformar dados em percepções valiosas, os DataOps devem ser considerados. Uma maneira para essa transformação é capacitar os funcionários e dar-lhes a responsabilidade do autoatendimento, pois as metas serão direcionadas mais rapidamente dessa maneira. Também é crucial reduzir o risco de alterações feitas durante o processo. Ao usar a automação, a qualidade e a confiabilidade dos dados aumentarão com o tempo.

4. Princípios-chave de um ecossistema DataOps

Para evitar ficar preso aos serviços de um único fornecedor e usar dados de qualidade em todo o seu potencial, é necessário focar nos princípios-chave. Mudar para a nuvem é um princípio que ajudará a dimensionar, melhorar a capacidade de computação e reduzir o tempo do projeto. Outro princípio importante é aumentar a confiança nos dados, mantendo a linhagem de metadados para rastrear entradas e saídas.

5. Benefícios e desafios do DataOps em ciência de dados

Desempenhando um papel essencial na entrega de resultados, o DataOps ajuda a desenvolver as melhores práticas dentro das organizações. Também ajuda a promover uma mudança na cultura de trabalho, pois incentiva a colaboração da equipe. A desvantagem do DataOps, no entanto, são expectativas irrealistas que podem atrapalhar o crescimento.

Embora seja extremamente importante mudar de uma abordagem de dados em silos para empregar DataOps, também é importante revisar a mentalidade da organização e a infraestrutura operacional antes de prosseguir. Se o processo for considerado levianamente, os KPIs não serão atendidos. Portanto, os três elementos: pessoas, tecnologia e processos, devem ser mantidos em mente. Construir uma equipe de DataOps com a experiência certa é essencial. Os membros da equipe devem ser informados de suas funções e responsabilidades. Suas skills gaps também devem ser abordadas. 

A infraestrutura e as tecnologias de suporte, como a nuvem e os aplicativos de código aberto, devem ser adquiridos e configurados com antecedência para que o terceiro elemento, os processos, não seja prejudicado. Para todos os projetos DataOps, a saída é importante, pois será realimentada e / ou movida para a produção. Para alcançar resultados otimizados, uma lista de verificação deve ser mantida desde o início para garantir que elementos importantes não sejam perdidos.

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