O que é DataOps e por que ela é fundamental na sua empresa?

Você sabe o que é DataOps? Assim como o DevOps, trata-se de uma metodologia ágil utilizada por especialistas de dados. Aliás, principalmente na área de Tecnologia da Informação (TI), a aplicação de métodos ágeis é muito comum para organizar o escopo de trabalho ao dividir os projetos em ciclos de entregas.

Quando falamos em dados, o uso de metodologias ágeis faz muito sentido. Afinal, como lidar com um volume enorme de dados e ainda ser capaz de entregar insights analíticos de modo contínuo e eficiente? Com o DataOps, é possível orquestrar dados, códigos, ferramentas e ambientes, de forma ágil, do início ao fim.

Continue a leitura para saber mais sobre a aplicação desse conceito e conferir números que indicam o quanto ele é fundamental para a empresa.

O que é DataOps?

De modo geral, DataOps é uma metodologia orientada à cultura de dados (data driven), aliada a práticas ágeis, que atua como ponte entre ciência de dados, infraestrutura, Business Intelligence (BI) e as operações. Leva em conta comunicação, colaboração, integração e automação entre engenheiros de dados, cientistas e outros profissionais da área.

O conceito parte dos princípios aplicados no DevOps, que é focado em métodos ágeis para as equipes de desenvolvimento. No caso do DataOps, o que conta são os dados, ou “silos de dados”, como são chamados os bancos de dados descentralizados.

Por meio de um conjunto de boas práticas, a metodologia é utilizada com o intuito de tornar a gestão de dados mais eficiente ao longo do processo. Com elas, é possível diluir quaisquer barreiras ou complicações entre as áreas de desenvolvimento e as operações analíticas.

Quais são as fases do DataOps?

Para você entender melhor o que é DataOps, vamos falar das fases que compõem o processo. Começa na aquisição de dados, passa pelo armazenamento e monitoramento de qualidade e performance, depois vem a bateria de testes, análise preditiva e melhorias, em um fluxo de entregas contínuas e orquestradas. De forma resumida, fica assim:

Análise > Desenvolvimento > Orquestração > Teste > Entrega > Orquestração > Administração

A primeira fase é a de análise dos dados, que passa pelo desenvolvimento até chegar à parte de orquestração, uma das etapas mais importantes no processo. Em um primeiro momento, ela organiza os dados, lida com exceções e distribui entre os próximos fluxos.

A partir daí, vêm os testes até chegar à entrega. Depois, ela volta para um segundo momento de orquestração, que faz a mesma organização para monitorar o controle de erros nos testes pós-produção. Por fim, a última fase é a administração, que visa otimizar o uso dos recursos.

Por que o conceito é fundamental para a empresa?

Além de conceito, o DataOps é uma prática cultural, que valoriza a importância do uso de dados para melhorar processos dentro da organização. De forma indireta, a metodologia também gera impacto para as pessoas, que são envolvidas por um clima organizacional mais coeso e com escopos de trabalho bem definidos. Assim:

  • a área ganha mais inteligência;
  • a jornada de trabalho se torna colaborativa e unificada;
  • os processos são automatizados, o que resulta em maior agilidade;
  • o canal de comunicação fica mais aberto.

Já que o DataOps permite alinhar todas as equipes de projetos de inovação e dados, o recurso é fundamental para dar vantagem competitiva a qualquer área de TI e manter todas as áreas em plena sintonia. Isso vale para todas as hierarquias, do CEO aos líderes de projetos e desenvolvedores.

Falamos sobre a possibilidade de combinar o uso do DataOps com métodos ágeis (como Scrum ou Kanban), mas as aplicações não param por aqui. Tecnologias como Inteligência Artificial (IA), Machine Learning e Big Data também podem ser usadas em conjunto para dar ainda mais inteligência de negócios para a TI, em tempo real.

O motivo disso é que todas extraem dados para gerar insights e mais insumos para decisões estratégicas. Podem ajudar em análises preditivas, no processamento de transações e em muitos outros processos internos por meio de uma metodologia integrada.

O que dizem os números sobre o DataOps?

A metodologia DataOps tem potencial para solucionar gaps entre as áreas, ou seja, conectar diferentes setores e permitir que todos extraiam mais valor com os dados. E já que estamos falando de dados e oportunidades, vamos ver alguns números?

De acordo com um relatório da Eckerson Group, que conversou com 175 diretores e gerentes de BI em abril de 2019 (via e-mail e mídias sociais), a metodologia trouxe alguns benefícios:

  • 60% das áreas que aplicaram a abordagem ganharam velocidade no ciclo de implementação;
  • 50% dos entrevistados afirmaram que houve mais agilidade nas entregas;
  • 48% acreditam que o acesso a novas fontes de dados foi facilitado;
  • 47% conseguiram atender ajustes de clientes de forma mais ágil.

É importante destacar que hoje a entrega de dados precisa ser tão rápida e eficaz quanto uma pesquisa feita no Google. Não é à toa que existe o ditado “tempo é dinheiro”. Isso vem bem a calhar na ideia que queremos passar sobre o que é DataOps e sua importância para as organizações, em especial, áreas de TI.

Vivemos na era da transformação digital, em que a maior parte das coisas pode ser feita de qualquer lugar com a mobilidade de um celular ou tablet. Essa facilidade de acesso também contribui para uma mentalidade que prioriza a agilidade. Ou seja, se você é capaz de entregar rápido e com qualidade, já estará um passo à frente de todos.

Em síntese, a área conquista credibilidade dentro (equipes) e fora (clientes) da empresa. Afinal, a organização consegue entregar o que todos precisam e quando precisam, graças ao uso dos dados de forma orquestrada, integrando todos os setores envolvidos.

Cada setor tem suas particularidades e requer implementações distintas. Mas fato é que a metodologia DataOps traz benefícios à sua equipe por atuar para unir diferentes áreas na TI por meio de dados. Sem contar o fator competitivo, que abre caminhos para que a organização se torne referência em decisões estratégicas com base em análise de dados, combinados a técnicas como IA, Big Data ou Machine Learning.

Aprendeu o que é DataOps? Aproveite para entender mais sobre a importância da metodologia ágil para as empresas.

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