O DataOps é uma tendência no meio corporativo. Em meio à necessidade constante de coletar e processar grandes volumes de dados, essa abordagem traz diversos ganhos ao negócio, disponibilizando aos gestores o acesso a informações que auxiliam na tomada de decisão e no planejamento estratégico.

Dessa forma, a empresa obtém vantagens competitivas, e pode aprimorar continuamente o seu relacionamento com o cliente. Nesse sentido, ter uma equipe de DataOps é algo de grande importância, visto que auxilia os dados oriundos de múltiplas fontes a se transformarem em informações úteis ao negócio.

Continue a leitura do artigo para entender melhor o que é o DataOps, as diferenças em relação ao DevOps e como aplicá-lo na sua empresa!

O que é DataOps?

Basicamente, oDataOps é uma abordagem que tem por objetivo realizar a junção e a análise de dados. Além disso, utiliza as metodologias ágeis nesse processo, de modo a prover um jeito simples de entregar informações úteis aos gestores e profissionais da empresa. Os principais tópicos de atuação do DataOps são:

  • aquisição e transformação de dados;
  • governança;
  • limpeza de dados;
  • armazenamento;
  • segurança;
  • escalabilidade de backups;
  • análise preditiva.

Quais as diferenças entre DataOps e DevOps?

Antes de falarmos das diferenças em relação ao DevOps, salientamos que uma das principais funcionalidades do DataOps está em dar suporte ao aprendizado de máquina, ou Machine Learning. Além disso, ele se propõe a ser escalável, de modo a permanecer eficiente independentemente do volume de dados com que estiver lidando.

Partindo do fato de que o DevOps é a junção de desenvolvedores e profissionais de infraestrutura, o DataOps pode ser considerado um incremento, no sentido de contar, além das funções citadas, com um engenheiro e um cientista de dados. Por meio dessa coordenação de esforços entre profissionais de diferentes áreas da tecnologia, a empresa tem muito a se beneficiar.

Como aplicar o DataOps na empresa?

Nem sempre é preciso contratar novos profissionais para o DevOps. Existem casos em que eles já estão na empresa, bastando somente fazer uma realocação ou, até mesmo, um acúmulo das suas atribuições. Entre as principais práticas que contribuem para que a implementação dessa metodologia tenha êxito podemos citar:

  • testes autônomos nos fluxos de dados, responsáveis por mitigar erros;
  • ferramentas de versionamento de código;
  • múltiplos ambientes de trabalho, que consistem em abrigar o DataOps em outros lugares além do computador, como ambientes virtuais e containers;
  • reciclagem e unificação, que estão relacionados com a padronização da modelagem, visualização e previsões acerca dos dados corporativos;
  • parametrização de processos, que consiste em utilizar um mesmo processo analítico de dados em variados contextos;
  • armazenamento simples, sendo que a nuvem é amplamente recomendada.

O DataOps é uma tendência crescente no meio corporativo. Tendo em vista que uma empresa precisa coletar e processar grandes volumes de dados, essa abordagem traz diversos ganhos ao negócio.

Como foi visto, essa é uma metodologia diferente do DevOps — porém, complementar — uma vez que os profissionais de desenvolvimento, infraestrutura, cientistas e engenheiros de dados podem agora trabalhar juntos e coordenar esforços para realizar entregas ágeis e contínuas.

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Leandro Guimarães
Leandro Guimarães
Leandro Guimarães é o fundador da Know Solutions e trabalha com Business Intelligence desde 2009. Possui amplo conhecimento em Modelagem Dimensional, Data Warehouse e na plataforma Pentaho.

Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.

Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.

Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.