Nesse artigo você vai aprender o que é o DataOps e descobrir qual é o papel da ciência e da engenharia de dados nessa área
Hoje em dia vivemos rodeados por dados e geramos milhares deles o tempo inteiro. Não à toa, o assunto se torna cada vez mais relevante, principalmente para as empresas que precisam fazer um bom gerenciamento dos dados para que eles sejam utilizados da melhor maneira possível.
Em primeiro lugar, vamos entender a diferença entre “dado” e “informação”. O dado é uma parte da informação, um elemento que sozinho não tem significado concreto. Já a informação, é um conjunto de dados que tem algum sentido e diz algo relevante.
A diferença entre o que é dado e o que é informação. Sozinhos, os dados são elementos soltos.
Nas empresas, para que os dados se transformem em informações, é preciso organizá-los e analisá-los . É aí que o DataOps entra com a função de simplificar as etapas do projeto, do início do desenvolvimento até a entrega final.
DataOps:
O DataOps é um conjunto de tecnologias e métodos que permitem a criação de fluxos para pipelines de dados que sejam mais ágeis e facilitem as entregas do dia a dia. Ele define os processos que serão utilizados, quais serão automatizados para evitar tarefas repetitivas ou retrabalho, e como será o monitoramento e a análise do desempenho das pipelines. Isso precisa ser integrado na cultura da empresa, de modo que todos possam contribuir e aprimorar os processos conforme for necessário.
A análise de dados é uma etapa bastante importante dentro do DataOps, pois é ela que vai trazer insights e ajudar as equipes a entenderem os dados com que trabalham. Por isso, vou falar de duas áreas que estão diretamente ligadas à análise de dados: engenharia e ciência de dados.
Engenharia de dados:
A engenharia de dados capta, trata e disponibiliza os dados de acordo com os objetivos do cliente | Reprodução
A engenharia de dados é responsável por criar as integrações e tratar os dados que serão disponibilizados para a análise. Ou seja, o engenheiro vai entender quais serão os dados a serem captados, como e onde eles se encontram, quais são os tratamentos que serão feitos, como e com que objetivo esse dado será entregue.
Com essas definições, o engenheiro será capaz de traçar a melhor estratégia, avaliando a performance, o desempenho e até o custo que aquilo pode gerar.
Ciência de dados:
A ciência de dados faz a análise dos dados e entrega os insights para a equipe | Reprodução
A ciência de dados é responsável por analisar os dados disponíveis. Essa análise pode ser feita por meio da identificação de padrões, da aplicação de modelos estatísticos e matemáticos, e até da inteligência artificial.
Nessa área, existem quatro modos principais de análises:
- Análise descritiva: é caracterizada por gráficos e outras formas de visualizações dos dados e mostra o que está acontecendo ou o que aconteceu.
- Análise diagnóstica: é uma análise mais detalhada de algo que já aconteceu. Tem como objetivo, por meio de eventos e padrões mostrados pelos dados, entender os motivos do ocorrido.
- Análise preditiva: utiliza dados históricos para prever algum comportamento futuro. Nesse modelo, é possível usar técnicas específicas, como machine learning, em que os computadores realizam as análises e fazem as previsões.
- Análise prescritiva: depois da análise preditiva, é a etapa que recomenda uma solução para o resultado encontrado. Por exemplo, vamos dizer que a análise preditiva previu que a empresa deve encarar um desafio nos próximos meses; é a análise prescritiva que deve apontar as ações que devem ser adotadas na companhia para que esse desafio seja superado.
E como tudo isso funciona na prática?
Imagine o seguinte cenário: sua equipe precisa apresentar informações sobre o perfil e comportamento dos consumidores de um produto para o desenvolvimento de uma nova estratégia para a próxima campanha.
Como funciona o processo de aquisição e análise de dados até a apresentação final?
Primeiro, o engenheiro constrói a ponte entre os dados e o ambiente utilizado (o data lake, por exemplo). Depois, ele trata as informações, filtrando, padronizando e unificando os dados. Enfim, após esse processo, os dados estão prontos para uso.
Com a análise dos dados, o cientista é capaz de descobrir algumas informações sobre os clientes da empresa, como o perfil de compra, os produtos mais vendidos, qual é a época do ano com o maior número de vendas etc. A partir daí, a empresa desenvolve estratégias mais efetivas e interessantes de acordo com seus objetivos.
E o DataOps é responsável por acompanhar todo esse processo, otimizando os fluxos e organizando as entregas de forma ágil.
Todo o processo, desde a coleta dos dados até a entrega final, é acompanhando pelo DataOps, que gerencia e otimiza as entregas sempre com agilidade | Reprodução
Conclusão:
Os dados são muito importantes. Em uma empresa, são eles que guiam as decisões, ajudam a entender quais oportunidades seguir e o que se pode melhorar ou mudar. Para que isso aconteça, contudo, as áreas de engenharia e de ciência de dados precisam trabalhar com sinergia, em busca de bons resultados, e sempre usando dados confiáveis.
Autora Bruna Messias Gamito tem 31 anos, mora em São Paulo e trabalha na área de TI há 13 anos, sendo os últimos 10 na área de dados. Começou a carreira como desenvolvedora ETL e agora atua como engenheira de dados. É formada em sistemas de informação e pós-graduada em engenharia de dados. Revisora Jayne L. Oliveira, jornalista e produtora editorial.
Este conteúdo faz parte do PrograMaria Sprint IA e Dados.