Que a tecnologia é uma aliada fundamental para o crescimento e fortalecimento das empresas, parece que nessa altura do campeonato ninguém mais questiona, certo? Mas o mundo da tecnologia da informação e do business intelligence é bastante amplo, com as mais variadas ferramentas. A DataOps é uma dessa.
O conceito que muito se inspirou no DevOps é uma excelente ferramenta para unir e analisar dados, consequentemente, entregando melhorias para o usuário final. Confira o nosso post e vem entender mais como essa funcionalidade pode ser aplicada na sua empresa.
O que é DataOps?
Para que as empresas tomem decisões acertadas que promovam o seu crescimento de maneira sustentável, é essencial ter acesso a maior quantidade de informações possíveis. Esse é um dos conceitos primordiais do business intelligence, por exemplo. O DataOps é uma ferramenta que busca instrumentalizar tal necessidade, adicionando a característica analítica a outras práticas como a DevOps e Agile.
Com o investimento cada vez maior em machine learning, big data e BI, o DataOps funciona como um conjunto de melhores práticas para a captação e análise de dados de maneira simplificada. Ele aprimora a união de diversas áreas e profissionais, como engenheiros e cientistas de dados, para gerenciar os bancos de uma maneira descentralizada e gerando o menor impacto para as organizações.
Como o DataOps funciona na prática?
Para desenvolver ações de crescimento com sucesso não basta apenas recolher o maior número de informações possíveis. Se as equipes não saberem o que fazer com elas, como analisá-las e como transformá-las em dados que sejam capazes de basear as decisões de administração, marketing, atendimento ao cliente, entre outros, elas serão informações vazias.
Portanto, é fundamental desenvolver uma abordagem que seja capaz de trabalhar com a coleta e análise de dados em massa e que se integre a todas as ferramentas dentro da organização (big data, infraestrutura, operação, BI, etc), a fim de identificar erros, falhas e problemas com rapidez para que a equipe possa resolver causando o mínimo impacto para a produção, por exemplo.
O DataOps também é um aliado na identificação de dados que dizem respeito a qualidade do produto ou serviço prestado, no faturamento, na experiência do cliente, na rotatividade de funcionários dentro da empresa, enfim, em todas as informações que os gestores precisam ter em mãos e em tempo real para fazer decisões acertadas rumo ao crescimento.
Ela é uma área fundamental da tecnologia da informação, assim como tem se demonstrado como obrigatória para toda e qualquer organização que queira prosperar em um ambiente de concorrência acirrada. Se no passado, tudo era feito em “caixas” separadas e as áreas só se conversavam no final, o DataOps veio para alterar essa cultura.
Como implementar o DataOps na minha empresa?
Agora que você entendeu o conceito do DataOps e qual a sua importância para as empresas, deve estar se perguntando como fazer para implementar, certo? Damos algumas dicas sobre o assunto nos tópicos abaixo.
Alinhar equipe de TI
O primeiro passo para implementar o DataOps na sua empresa é alinhar a sua equipe de TI. Como a ferramenta busca a integração das áreas e profissionais, é importante que exista uma reunião prévia para que a nova estratégia de trabalho seja debatida e desenhada, a fim de conseguirem aproveitar ao máximo as funcionalidades do DataOps.
Testar os fluxos de dados
Ainda na fase de implementação, é importante promover testes autônomos nos fluxos de dados a fim de garantir controle na maneira como os dados são colhidos, processados e analisados. Portanto, os testes são essenciais para observar erros e corrigi-los antes da implementação ser finalizada.
Padronização de processos
Um dos destaques do DataOps é a sua capacidade de integração e a possibilidade de ser aplicado nas mais variadas ferramentas, portanto, é importante manter uma padronização de processos de modelagem internas e evitar a utilização de fórmulas e códigos diferentes. O padrão para os processos facilitam, inclusive, a identificação de possíveis erros e falhas.
Para as empresas que estão atentas no mercado acirrado e competitivo que vivemos hoje e já perceberam que o investimento em tecnologia a fim de melhorar a tomada de decisões e a experiência do cliente, o DataOps se apresenta como uma solução que deve ser avaliada e implementada.
Aproveite ainda para ler o nosso post sobre a importância do data quality para a sua empresa e a maneira como ele se relaciona com o business intelligence.
Olá Leandro.
Acredito que o potencial da área de Business Intelligence dentro das empresas pode ser maior do que se imagina hoje.
Trabalho com consultoria de B.I. para agencias e empresas, e enfrentamos diariamente dois grandes problemas.
1- Padronização dos dados: Como utilizamos muitas fontes de dados, todo o processo, desde o que a implementação, até a parte operacional, precisa ser muito bem estruturada. Sem o padrão das informações perde-se muito tempo com “correção”, sendo que “tempo” não é o que temos para identificar um padrão, pois no dia seguinte ele pode mudar se não o tratarmos.
2- Pessoas que não sabem o que querem: Corporações não sabem o que querem, logo querem tudo. O problema é que sabemos que não tudo não é necessário, se consegue identificar padrões e otimizações com metade do volume. Sendo assim o processo de otimização passa a ser inteligente para ser operacional.
O futuro da área esta encaminhando para segmentações e clusterizações dinâmicas para analise de Big Data, mas se o processo de todos envolvidos precisa ser muito bem desenhado e a área de B.I. precisa ter este knowhow também.
Obrigado e muito bom seus artigos.
Oi João, obrigado pelo seu comentário! Concordo com você!
Realmente, a padronização dos dados é o ponto mais sensível mesmo. Aqui estimamos em torno de 60% a 70% do tempo em um projeto de BI apenas para esta parte.
Sobre as pessoas não saberem o que querem, aqui vemos como uma certa vantagem. Muitas vezes não é nem exatamente não saber o que querem, mas não saberem o que é possível fazer. Com isso, parte do nosso trabalho aqui é exatamente entender do que o cliente sofre aí então sugerir algumas coisas. Tentamos não ir para uma abordagem de “o que você quer” mas sim de “quais são seus problemas”.
Isso me deu até a ideia de criar um post focado nisso, vou deixar anotado para o futuro!
Existe uma técnica chamada Árvore de Realidade Presente, da Teoria das Restrições, que lida justamente com essa barafunda de problemas e entendimentos. Eu experimentei a mesma frustração que você, João, e decidi resolver esse problema. A imagem https://geekbi.files.wordpress.com/2020/10/bi_toc-crt-x.png é um resumo do que eu tenho até agora.
Adoraria uma contribuição. “O cliente não sabe o que quer” já está lá. “Dados são sujos” e “Dados são bagunçados” me parecem boas adições.
O que você acha? E você, Leandro?
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
[…] de BI — Business Intelligence ou, traduzindo, Inteligência Empresarial — é justamente o diferencial que uma empresa precisa para tratar dados gerados por vários meios. Veja alguns contextos que podem servir de […]
eu precisava para compor você uma pouco de note ajudar diga obrigado again com o extraordinário conselhos você compartilhado nesta página . Foi certamente maravilhosamente generoso com você dando abertamente tudo o que muitas pessoas {poderiam ter | poderiam possivelmente ter | poderiam ter | teriam | distribuído para um ebook para gerar alguma massa para eles mesmos , especialmente considerando que you poderia ter tried it se você nunca desejado . Those estratégias também agido como outras pessoas tenha semelhante desire como my own entender bom negócio mais relacionado este assunto . Eu tenho certeza há alguns mais agradáveis ocasiões ahead para pessoas que ver seu site
Bom dia,
Há muita diferença das versões do livro The Data Warehouse Toolkit?
Vejo que ele esta na 3 edição.
Posso comprar apenas a 3 ou devo comprar todas?
Oi Marcos!
Há algumas atualizações com conceitos mais atuais. Não precisa comprar todas as edições não, apenas a 3a já cobre tudo que precisa.
Sim e não. A maior diferença é entre a primeira edição e as restantes. Da segunda edição em diante, quando a Margy Ross assumiu o livro, é tudo mais ou menos o mesmo.
A primeira edição, que por acaso chegou a ser publicada em português, é a melhor, na minha opinião. Ela é mais concreta, menor e mais focada. Se conseguir achá-la, compre. Vale ouro.
Sobre o comentário do João Kechichian, concordo em relação às empresas não terem claro o que querem, e concordo com o Leandro sobre a abordagem de “Qual o seu problema” para dar as sugestões.
Mas vale ressaltar que as empresas não conseguem identificar o que querem por não terem claro um Planejamento Estratégico e objetivos bem descritos. Isso facilita muito perceber quais indicadores serão necessários acompanhar para atingir os resultados esperados.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
Parabéns por trazer a CRISP-DM de volta ao tablado. O “produtocentrismo” que assola o mercardo de BI pressiona os players a comprar o último brinquedo, a seguir a última moda, quando quase tudo que tem algum uso prático já existe há décadas – como o CRISP-DM
Seria legal um artigo um artigo comparando-o com SEMMA. Pode ser muito interessante para quem entrou na área há menos de 20 anos.