Conceito DataOps: Conheça funcionalidades e como aplicar

DataOps é um sistema de entrega baseado na junção e análise de dados. É sua função ser um modo de trabalho inter-funcional, no contexto da aquisição, armazenamento, processamento, monitoramento de qualidade, performance, melhoria e entrega de informações ao usuário final.

A inspiração do conceito DataOps bebe muito na fonte do DevOps, que acredita que as equipes de desenvolvimento e infraestrutura devem trabalhar juntas no gerenciamento de produtos eficiente.

O DataOps concentra vários tópicos dentro de seu campo de atuação, como governança, aquisição e transformação de dados, segurança, limpeza, armazenamento, análise preditiva, escalabilidade de backups etc.

DevOps X DataOps

O desenvolvimento de analytics possui pontos que vão ao encontro do desenvolvimento de sistemas, porém, existe também uma mudança de foco entre DevOps e DataOps.

Enquanto o meio 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.

O DevOps busca unificar as áreas de desenvolvimento e operações de TI. O DataOps, por sua vez, aprimora essa união de operações, gerenciando bancos de dados descentralizados, criados por pequenos times. Essa descentralização de dados é um motor para uma implementação da cultura data driven business.

Mas, sem um controle eficiente, esse ambiente pode se tornar extremamente desorganizado. Esse, portanto, é o papel do DataOps: gerenciar os processos gerando o mínimo de impacto.

Onde DataOps se encaixa?

No cenário da transformação digital, as empresas estão investindo cada vez mais em machine learning, business intelligence, big data e outras inovações, aplicadas em produtos e serviços. A abordagem DataOps dá suporte às necessidades de aprendizado de máquina, do início ao fim.

Segundo Ted Dunning, chefe de Arquitetura da MapR Technologies e Ellen Friedman, co-autora da ferramenta MapR, esse modelo torna mais viável aos profissionais de data science contarem com o apoio da engenharia de software, fornecendo insumos necessários para os modelos que são entregues na operação.

Mas vale lembrar que o DataOps não fica limitado ao machine learning. O conceito é perfeitamente útil para qualquer trabalho relacionado a dados, tornando mais palpável a utilização das vantagens e se encaixando perfeitamente nas arquiteturas dos microsserviços.

DataOps na prática

À medida em que as empresas adotam sistemas de coleta e análise de dados, é necessário desenvolver sua abordagem para garantir a capacidade de trabalhar com dados em massa, respondendo a eventos do mundo real à medida que eles acontecem.

O tratamento de dados exige uma agilidade que os processos tradicionais podem não acompanhar, por serem mais rígidos e ultrapassados.

Na abordagem DevOps, o desenvolvimento de operações é alinhado com o desenvolvimento de software, unindo equipes multifuncionais que concentram habilidades diversas, como operações, engenharia de software, arquitetura, planejamento e gerenciamento de produtos.

A metodologia DataOps adiciona funcionalidades da ciência de dados e engenharia de dados a esse processo, investindo na colaboração e a comunicação entre desenvolvedores, profissionais de operações e especialistas em dados.

Como Implementar o DataOps?

O objetivo do conceito de DataOps é simplificar os sistemas analíticos, trazer a aproximação entre o desenvolvimento, a operação e a fabricação enxuta de analíticos.

Para cada ambiente, são necessários diferentes processos para implantação dessas técnicas e conceitos. Confira a seguir algumas dicas que ajudam na implantação dessas ideias nas empresas.

Testes autônomos nos fluxos de dados

Com um foco maior no controle de qualidade dos dados, é importante implementar uma fase de testes para manter o controle de erros e fazer uma manutenção, observando erros e mantendo a exatidão dos dados.

Ferramentas de versionamento de código

Ao utilizar ferramentas de versionamento, é possível manter a organização e estimular a automação da integração e entrega de códigos, inserindo os conceitos da filosofia DevOps durante esse processo.

Múltiplos ambientes de trabalho

É consideravelmente mais simples colocar o sistema de promoção de ideias da filosofia DataOps em prática com o uso de ferramentas como containers, computadores e ambientes virtuais.

Reciclagem e unificação

Evite a divisão de várias fórmulas e códigos diferentes para as mesmas medidas dentro da empresa. A padronização dos processos de modelagem, previsões e visualizações é via de regra, para que haja uma evolução natural da organização e de processos autônomos.

Parametrização de processos

Em determinadas situações, um processo analítico pode ser usado em várias condições diferentes. A reciclagem e agilidade no desenvolvimento depende diretamente da parametrização dos fluxos de dados, para que essa alterações sejam permitidas.

Armazenamentos simples

É indicado fugir da utilização de sistemas de armazenamento muito complexos em relação à manutenção e gerenciamento. O armazenamento de dados deve ter seu foco em sistemas que possibilitam aos utilizadores focarem na coleta e tratamento dos dados. Um exemplo disso são os sistemas de cloud computing.

Desenvolvimento e inovação é com a TOTVS

Neste artigo, trouxemos uma visão mais ampla ao conceito de DataOps, trazendo as distinções com o DevOps, como utilizá-lo na prática e algumas dicas para implementar essa filosofia de maneira natural nos negócios.

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