Este artigo aborda o conceito de DataOps e como ele vem ajudando organizações a fornecer rapidamente dados que aceleram e viabilizam análises que antes eram consideradas impossíveis, reconhecendo a natureza interconectada da engenharia, integração, qualidade e segurança/privacidade de dados.

Para que sua organização se torne orientada por dados, ela precisa de dados limpos, organizados e abrangentes. E, à medida que mais empresas reconhecem o valor estratégico disso, elas também reconhecem os desafios que acompanham o gerenciamento do volume, variedade e velocidade de dados cada vez maiores. É por isso que, hoje, muitas organizações estão adotando uma disciplina emergente chamada DataOps.

“Um método de gerenciamento de dados que enfatiza a comunicação, colaboração, integração, automação e medição da cooperação entre engenheiros, cientistas e outros profissionais de dados”.

O DataOps ajuda as organizações a fornecer rapidamente dados que não apenas aceleram a análise, mas também permitem análises que antes eram consideradas impossíveis, reconhecendo a natureza interconectada da engenharia, integração, qualidade e segurança/privacidade de dados.

Entre MLOps e DataOps, pode parecer que XOps é a nova tendência no espectro de dados. Mas, não se engane. Esses conceitos estão enraizados em anos de experiência compartilhada entre profissionais da área, na resolução de problemas de dados reais nas empresas. DataOps foi cunhado pela primeira vez por Lenny Liebmann, em 2014, como “a disciplina que garante o alinhamento entre ciência de dados e infraestrutura”.

Embora o Modern Data Stack tenha ocupado a maior parte do mindshare desde então, os pontos problemáticos apresentados pelo DataOps só cresceram para mostrar sua necessidade. Especificamente, o recente aumento da engenharia de dados e o impulso para a AI centrada em dados sinalizam a importância de DataOps em fornecer dados de alta qualidade para clientes e equipes internas de negócios.

DevOps x DataOps

Se tudo isso soa familiar, provavelmente é porque você já ouviu falar de DevOps, o conjunto de práticas e ferramentas adotadas por muitas organizações de desenvolvimento de software para melhorar a velocidade, qualidade, previsibilidade e escala da engenharia e implantação de software.

Em sua essência, DevOps é sobre a combinação de engenharia de software, garantia de qualidade e operações de tecnologia. O DevOps surgiu porque o gerenciamento tradicional de sistemas não era remotamente adequado para atender às necessidades de desenvolvimento e implantação de aplicativos modernos baseados na Web.

Ao comparar DataOps com DevOps, você descobrirá que há semelhanças. Mas, há uma diferença fundamental entre eles também.

O DevOps se concentra no desenvolvimento de software, garantia de qualidade e operações de tecnologia. Seu objetivo é ajudar as organizações de desenvolvimento a atender melhor às necessidades de desenvolvimento e implantação de aplicativos modernos baseados na Web.

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Reprodução: DevOps na empresa.

DataOps, por outro lado, é um método de gerenciamento de dados que enfatiza a comunicação, colaboração, integração, automação e medição da cooperação entre engenheiros, cientistas e outros profissionais de dados. Seu objetivo: fornecer dados rapidamente e acelerar análises.

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Reprodução: DataOps na organização.

Acreditamos que existem princípios para o DataOps que definem um ecossistema de DataOps e que todo especialista deve conhecê-los e adotá-los.

E, embora seja verdade que as pessoas gerenciam dados há muito tempo, estamos em um ponto em que as empresas não podem mais gerenciar a quantidade, a velocidade e a variedade de dados disponíveis sem uma mudança significativa na infraestrutura fundamental.

É por isso que, quando as equipes de dados adotam o DataOps, elas podem agilizar o processo de implantação de código, sem a preocupação de quebrar o que já está em produção. E como o tamanho e a complexidade dos pipelines de dados de produção variam muito de exportações simples a fluxos complexos, que consistem em mover, mesclar e agregar várias fontes e campos e gerar painéis personalizados, ter processos definidos em vigor é fundamental para ajudar as equipes de dados a evitar o esgotamento e obter benefícios como a capacidade de fornecer novos aplicativos mais rapidamente.

Duas tendências que impulsionam a necessidade de DataOps

  1. A democratização da análise: que está dando a mais indivíduos acesso a visualização de ponta, modelagem de dados, aprendizado de máquina e estatísticas. O aumento maciço de iniciativas de BI e análise de autoatendimento e o aumento da popularidade dessas ferramentas validam o desejo das organizações de fornecer mais acesso a dados melhores.
  2. A implementação de ferramentas “built-for-purpose”: que melhoram radicalmente o desempenho e a acessibilidade de grandes quantidades de dados em velocidades sem precedentes. Nosso cofundador da triggo.ai, Anderson Paulucci, vem argumentando de forma convincente há anos que “uma estratégia adotada por gigantes de tecnologias não serve para todos”. Por um lado, plataformas de dados em nuvem como o Snowflake cresceram rapidamente.

Juntas, essas tendências criam “pressão de ambas as extremidades da arquitetura de dados”. Do topo da análise, mais usuários desejam acessar mais dados de mais sistemas em mais combinações. E da parte base com a TI, mais dados estão disponíveis do que nunca, alguns agregados (mas muitos não). A única maneira dos profissionais de dados lidarem com a pressão da heterogeneidade da parte do topo e base da stack é adotar uma nova abordagem de gerenciamento de dados, que combina operações e colaboração para organizar e fornecer dados de várias fontes para muitos usuários, de forma confiável com a proveniência necessária para suportar fluxos de dados reproduzíveis.

A nova fronteira de Analytics e AI: isso é DataOps!

E o “ops” no DataOps é muito intencional. A operação da infraestrutura necessária para dar suporte à quantidade, velocidade e variedade de dados disponíveis nas empresas hoje é radicalmente diferente do que as abordagens tradicionais de gerenciamento de dados supõem. A natureza do DataOps abrange a necessidade de gerenciar MUITAS fontes de dados e MUITOS pipelines com uma ampla variedade de transformações.

A triggo.ai é especialista em Data Analytics & AI, pioneira em XOps (DataOps|ModelOps|MLOps), e coloca a observabilidade bem como a qualidade dos dados em primeiro plano, fale com um dos nossos especialistas!