Você já percebeu o quanto os dados estão se tornando vitais para a tomada de decisões nas empresas? Com o avanço tecnológico acelerado, capturar e analisar dados de forma eficaz não é apenas útil, é também essencial para o crescimento e inovação.
No entanto, não basta apenas coletar dados e armazená-los; é crucial que todo o processo — desde a coleta até a entrega final — seja ágil, confiável e sustentável. É aí que entra o DataOps.
O que é DataOps?
DataOps é uma combinação de “Dados” e “Operações”, refere-se a um conjunto de práticas, ferramentas e metodologias que visam otimizar a maneira como os dados são gerenciados e utilizados nas empresas. Em outras palavras, DataOps é a metodologia que garante que os dados estejam disponíveis, precisos e prontos para uso de forma eficiente e eficaz.
Quais são os quatro grandes focos do DataOps?
- Agilidade
O DataOps tem como objetivo melhorar a qualidade, velocidade e eficiência do ciclo de vida dos dados | Reprodução
Os dados precisam ser entregues de forma rápida e eficiente para que possam ser utilizados na tomada de decisões em tempo hábil. Por exemplo, imagine uma equipe de vendas que se reúne todas as manhãs às 08:00 para definir estratégias para o dia. Se os dados de vendas forem entregues apenas às 09:00, eles se tornam inúteis para a reunião do dia. No entanto, se entregues às 07:00, a equipe terá tempo suficiente para analisar as informações e ajustar suas estratégias. O DataOps ajuda a reduzir o tempo necessário para transformar dados brutos em informações valiosas através da otimização de código, melhorias no fluxo de ETL (Extração, Transformação e Carga de dados) e aprimoramento dos dashboards de business intelligence.
- Qualidade de dados
Entregar dados rapidamente é importante, mas a qualidade é crucial. Dados imprecisos ou desatualizados podem levar a decisões erradas. Voltando ao exemplo da equipe de vendas, se os dados forem entregues às 07:00, mas com as métricas erradas ou desatualizadas, a equipe ainda estará tomando decisões baseadas em informações incorretas.
Além da agilidade, a qualidade dos dados é essencial para que as equipes tomem decisões corretas | Reprodução
O DataOps garante que os dados sejam precisos e confiáveis por meio de validações rigorosas em todas as etapas do processo, em conjunto com a equipe de negócios para entender as nuances de cada tipo de dado.
- Melhoria contínua
O DataOps reúne as ferramentas e as equipes da empresa para criar fluxos de trabalho de dados ágeis, escaláveis e controláveis | Reprodução
Muitas empresas enfrentam o desafio de soluções que não foram projetadas para serem escaláveis e sustentáveis. O DataOps trabalha na melhoria contínua desses processos, atualizando códigos, implementando novas tecnologias e aplicando boas práticas de desenvolvimento. Ter um time multidisciplinar em DataOps é essencial para lidar com todos os aspectos do gerenciamento de dados e fazer a ponte entre os desenvolvedores e as equipes de negócios.
- Automatização e escalabilidade
O DataOps promove a agilidade dentro de uma organização ao promover a comunicação, automatizar processos e reutilizar dados
Após garantir a entrega pontual e a qualidade dos dados, é vital pensar em soluções automatizadas e escaláveis para monitorar e manter os processos. Automatizar tarefas manuais e repetitivas reduz o erro humano e permite que as operações se ajustem de forma eficiente conforme as demandas crescem. Isso também ajuda a antecipar e a resolver problemas antes que eles impactem os usuários.
É importante destacar que, embora os quatro pilares mencionados sejam fundamentais para a metodologia do DataOps, ela não se limita a esses aspectos. O DataOps é uma abordagem abrangente, em constante evolução, e outros pontos relevantes podem ser encontrados em diversas fontes e artigos especializados. É recomendável focar primeiro nos pilares que fazem mais sentido para sua realidade e, gradualmente, explorar e integrar outras práticas e conceitos.
Ferramentas e soluções auxiliares
Embora não exista uma ferramenta única que cubra todos os aspectos do DataOps, é importante buscar soluções auxiliares para monitorar os fluxos de ETL, testar a qualidade dos dados e gerenciar as equipes e os resultados. Essas ferramentas ajudam a automatizar processos e garantem a eficácia da metodologia DataOps.
Benefícios do DataOps
A implementação do DataOps traz vários benefícios, não apenas para a equipe de dados, mas também para os times de desenvolvimento e negócios. Por exemplo, um time de DataOps pode resolver problemas e bugs que normalmente seriam tratados pelo suporte técnico ou pelos desenvolvedores, permitindo que esses profissionais se concentrem em novas entregas e inovações.
Considerações finais
Apesar do DataOps ser um conceito relativamente novo, muitas empresas estão começando a adotá-lo para otimizar a gestão de dados. Para garantir o sucesso, é crucial implementar o DataOps de acordo com as particularidades de cada negócio.
Para uma leitura mais aprofundada sobre o tema, recomendo o “The DataOps Manifesto“, que define 18 princípios fundamentais da metodologia.
Autora Bárbara Bianca Moser Gonçalves, engenheira de dados na Ambev Tech. Casada, 33 anos e moradora de Blumenau/SC. Atualmente estou completando cinco anos de atuação na área de TI, porém, antes disso, trabalhei 10 anos na indústria têxtil. Tomar a decisão de trocar de carreira não é fácil, mas foi a melhor coisa que fiz. Revisora Jayne L. Oliveira, jornalista e produtora editorial
Este conteúdo faz parte do PrograMaria Sprint IA e Dados.