DataOps: o que é, princípios e por que implementar

DataOps é um desdobramento da metodologia ágil com foco na gestão e utilização dos dados, procurando aperfeiçoar, otimizar e criar mais valor para o negócio a partir da análise de dados.

Saiba mais sobre o que é DataOps, conheça os seus princípios e descubra por que você deveria implementar essa abordagem na sua empresa, continuando a leitura deste texto!

O que é DataOps

DataOps é uma metodologia que visa acelerar e gerar mais valor para a análise de dados e tomadas de decisão, aumentando a sinergia entre o gerenciamento de dados e as operações.

De acordo com o Gartner, “DataOps é uma prática colaborativa de gerenciamento de dados focada em melhorar a comunicação, integração e automação de fluxos de dados entre gerenciadores de dados e consumidores de dados em uma organização”.

Trata-se de um aprimoramento da forma como a empresa usa os dados, atendendo às necessidades de ambas as partes envolvidas: tanto do gerenciamento de dados, que precisa garantir conformidade, transparência e qualidade; quanto dos usuários, que dependem de dados confiáveis e disponíveis, muitas vezes em tempo real, para tomarem decisões mais eficazes.

Ou seja, em outras – e poucas – palavras, podemos concluir que o DataOps é uma forma de extrair rapidamente o máximo valor possível dos dados e, consequentemente, agregar muito mais valor ao negócio.

É comum que haja uma certa confusão entre DataOps e DevOps. Apesar de serem termos parecidos e de apresentarem, sim, algumas semelhanças, tratam-se de abordagens diferentes. Vamos entender mais sobre isso no próximo tópico.

DataOps vs. DevOps: qual a diferença?

Antes de entendermos qual é a diferença entre DataOps e DevOps, precisamos saber o que exatamente é DevOps e, é claro, quais são as semelhanças entre essas duas abordagens. Então, vamos lá:

O que é DevOps?

Assim como o DataOps, o DevOps tem sua origem enraizada nas metodologias ágeis. Seu principal objetivo é garantir eficiência ao processo de desenvolvimento de softwares, eliminando gargalos e aumentando a sinergia entre o desenvolvimento e as operações de TI, além do setor responsável para garantia da qualidade.

DataOps e DevOps: semelhanças

As principais semelhanças entre essas abordagens estão relacionadas, justamente, às características da metodologia ágil aplicadas à gestão de projetos.

Assim, podemos ressaltar a capacidade de se adaptar rapidamente para atender a novas mudanças e necessidades do mercado, bem como a facilidade de utilizar novas tecnologias para obter mais eficiência e gerar mais valor.

Outra semelhança diz respeito às entregas incrementais feitas tanto pelo DataOps quanto pelo DevOps. Assim, ambas as abordagens recebem o retorno das partes interessadas e podem revisar e ajustar as próximas etapas do projeto, caso se faça necessário.

Por fim, podemos citar que as duas abordagens dão forte ênfase à colaboração no ambiente empresarial. Elas têm o poder de quebrar os silos setoriais, sobretudo ao que se refere a informações. Desse modo, atuam como fomentadores de insights valiosos para o negócio, trazendo benefícios a toda a organização.

DataOps e DevOps: diferenças

Agora que já entendemos o que é DevOps e quais as semelhanças que possui em relação ao DataOps, chegou a hora de conhecermos as principais diferenças entre essas duas abordagens. São elas:

• Diferença em relação aos objetivos: O principal objetivo do DataOps é a entrega constante de dados de qualidade aos usuários do negócio. Por outro lado, o principal objetivo do DevOps é a entrega de um software de qualidade ao cliente, por meio de feedback e iteração.

• Diferença em relação ao fluxo de trabalho: O DataOps realiza um trabalho incessante para garantir que os dados entregues sejam realmente úteis para a organização, o que implica em monitoramento e ajustes constantes de infraestrutura, tanto para a otimização quanto para a criação de novos pipelines. O DevOps, por sua vez, apesar de também depender da agilidade, possui um fluxo de trabalho mais previsível, seguindo etapas previamente definidas.

• Diferença em relação aos testes de validação: Nem sempre é possível definir métricas claras para a validação de projetos de DataOps. Assim, além do que foi estabelecido previamente, é preciso fazer investigações adicionais sobre a efetividade dos dados entregues, indagando o usuário a respeito, principalmente, da relevância, atualização e utilidade das informações. O DevOps, em contrapartida, possui métricas de desempenho muito claras e previstas com antecedência. Basicamente, trata-se de verificar se o software atende aos resultados esperados pelo cliente. Se sim, ótimo; se não, é preciso buscar estratégias de aperfeiçoamento.

De forma geral, podemos dizer que DataOps e DevOps são desdobramentos da metodologia ágil, cada um visando contribuir para o seu respectivo objetivo: um procurando aperfeiçoar, otimizar e criar mais valor com a análise de dados; e outro trabalhando para aumentar a eficiência do processo de desenvolvimento de software.

Agora que já estão claras as diferenças entre DataOps e DevOps, assim como as semelhanças, vamos voltar ao nosso tema central, enfatizando quais são os princípios que regem o DataOps.

Princípios do DataOps

Isso mesmo! O DataOps tem princípios, que foram definidos pelo The DataOps Manifesto, o qual alega que: “por meio da experiência em primeira mão trabalhando com dados em organizações, ferramentas e setores, descobrimos uma maneira melhor de desenvolver e fornecer análises que chamamos de DataOps”.

Confira, então, quais são os 18 princípios dessa metodologia:

1. Satisfazer continuamente o cliente: por meio da entrega rápida, antecipada e contínua de insights analíticos valiosos;

• Valorizar o trabalho de análise: a principal medida de desempenho do DataOps diz respeito ao nível de fornecimento de análises perspicazes;

• Abraçar a mudança: acolher e adotar as necessidades em constante evolução dos clientes para ampliar a vantagem competitiva;

• Aceitar que é um esporte coletivo: as equipes devem contar com diferentes habilidades e funções, visto que a diversidade de origens e opiniões potencializa a inovação e a produtividade;

• Interagir diariamente: a troca entre clientes, equipes analíticas e operações deve ser constante durante todo o projeto;

• Auto-organizar: as equipes auto-organizadas são aquelas que conseguem fornecer os melhores insights analíticos;

• Reduzir o heroísmo: o esforço deve ser em direção à criação de equipes e processos de análises de dados sustentáveis e escaláveis, reduzindo, assim, o heroísmo;

• Refletir: regularmente, as equipes devem refletir e ajustar seu desempenho com base em feedbacks recebidos por eles mesmos, pelos clientes e pelas estatísticas operacionais;

• Codificar analytics: as equipes analíticas usam uma série de ferramentas e cada uma delas gera código e configuração que demonstram quais ações foram realizadas nos dados para que fosse possível fornecer insights;

1. Orquestrar: o sucesso analítico depende da harmonização de ponta a ponta de todos os dados, ferramentas, código, ambientes e trabalho das equipes analíticas;

1. Tornar reproduzível: como resultados reproduzíveis são necessários, é preciso manter a versão de tudo, desde dados e configurações de software e hardware, até o código e a configuração de cada ferramenta;

1. Oferecer ambientes descartáveis: visando a minimização dos custos de experimentação, é preciso oferecer ambientes técnicos fáceis de criar, isolados, seguros e descartáveis;

1. Simplificar: a simplicidade e a atenção contínua à excelência técnica são fatores fundamentais para o aumento da agilidade;

1. Relacionar analytics à manufatura enxuta: um conceito fundamental do DataOps deve ser o foco em aumentar cada vez mais a eficiência na fabricação de insights analíticos;

1. Priorizar a qualidade: os pipelines devem ser construídos de forma a detectar automaticamente anormalidades e problemas de segurança, fornecendo feedback contínuo aos operados, com o objetivo de evitar erros;

1. Monitorar qualidade e desempenho: métricas de desempenho, segurança e qualidade devem ser monitoradas continuamente, a fim de detectar variações inesperadas e gerar estatísticas operacionais;

1. Reutilizar: evitar a repetição de trabalhos já realizados anteriormente é fundamental para a eficiência da fabricação de insights analíticos;

1. Otimizar os tempos de ciclo: é preciso minimizar o tempo e o esforço para transformar a necessidade do cliente em uma ideia analítica, desenvolvê-la, torná-la reproduzível e, então, refatorar e reutilizar esse produto.

Por que implementar DataOps

Você já sabe o que é DataOps e quais são os princípios que o norteiam, mas, como ele pode beneficiar o seu negócio? Separamos a seguir 5 motivos que vão te ajudar a entender o porquê você deveria implementar o DataOps:

Processos mais ágeis

O DataOps permite que a empresa faça uma gestão eficiente do volume e da utilização dos dados, otimizando todo o processo de ponta a ponta, reduzindo o tempo necessário para a análise de dados, inclusive, devido à automatização de tarefas operacionais.

Insights em tempo real

Como o DataOps torna os processos mais ágeis, ele também é capaz de entregar insights de dados praticamente em tempo real, permitindo que os dados sejam disponibilizados assim que são trabalhados. Isso permite que a empresa amplie sua capacidade de resposta a mudanças rápidas de mercado.

Democratização das informações

Com o DataOps, os dados podem chegar a todos os usuários de negócio que se beneficiariam de tais informações, não ficando limitados apenas a cientistas de dados.

Ampliação do foco estratégico da equipe de TI

Devido à otimização do fluxo de dados e à assertividade das análises, o setor de TI pode ampliar seu foco estratégico, lidando de forma mais direta com as necessidades e mudanças de mercado, além de buscar oportunidades para melhorar cada vez mais a integração, a comunicação e a automação dos fluxos de dados.

Aumento do alinhamento entre negócios e TI

O DataOps alimenta toda a organização com insights de dados valiosos. Isso pressupõe um alinhamento cada vez mais forte entre negócios e TI, pois, para que os dados realmente sejam úteis, eles precisam atender às necessidades operacionais e isso só é possível com uma troca contínua entre os setores, criando, inclusive, um ambiente mais colaborativo e orientado a resultados.

Transforme seus dados em verdadeiros aliados do seu sucesso

Para que a sua empresa realmente possa contar com todos os benefícios oferecidos pelo DataOps, ele precisa ser implementado com o máximo de eficiência possível. Para isso, é fundamental contar com o apoio de uma empresa especializada em soluções de TI!

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