Conheça o DataOps, como implementar na sua empresa e seus benefícios na era pós-digital

Você já esteve em um cenário que coletou muitos dados, mas não se concentrou em como organizá-los ou tinha problemas de confiabilidade? Caso tenha respondido sim, você não está sozinho. De acordo com um relatório, da Vantage Partners de janeiro de 2021 sobre DataOps, divulgado pela Harvard Business Review, depois de entrevistar executivos e líderes de grandes empresas, apenas 38% disseram que estão fomentando uma cultura de dados e 31% estão criando uma organização orientada por dados. Desde então, os números até cresceram, mas a qualidade e interpretação dos dados ainda é um desafio. 

Nesse cenário, o DataOps pode ser o ponto de partida para que os dados sejam um recurso comum a todos da empresa, ou como define Paige Bartley, pesquisadora e analista de dados da 451 Research, o DataOps pode ser a virada de chave para que você tenha um tesouro de informações pronto para ser analisado por tomadores de decisão em busca de insights de alto valor.

Neste artigo falaremos do conceito de DataOps e como ele pode ser uma estratégia para tornar o seu negócio orientado por dados. Além disso abordaremos como o DataOps ajudou grandes empresas a criar novas experiências para o cliente, como implementar esse recurso na sua empresa e como alcançar maior eficiência e obter melhores resultados de negócios.

O que é o DataOps?

O DataOps é uma abordagem e prática que busca melhorar a colaboração, comunicação e automação entre equipes de dados, incluindo cientistas e engenheiros de dados e profissionais de operações. Assim como o DevOps se concentra na colaboração entre desenvolvimento, o DataOps visa otimizar os processos relacionados ao gerenciamento e análise de dados.

O conceito de DataOps surgiu como uma resposta às crescentes complexidades e desafios enfrentados pelas empresas no gerenciamento e operação de seus ecossistemas de dados. A necessidade de lidar com volumes massivos, garantir a qualidade e a segurança e ainda proporcionar insights rápidos para apoiar a tomada de decisões gerou a demanda por uma abordagem mais eficiente e ágil. 

Um exemplo que ilustra bem esse cenário é o caso do Conselho Municipal de Regulamentação de Valores Mobiliários (MSRB), uma organização reguladora dos Estados Unidos, que enfrentava desafios em transformar grandes volumes de dados contidos em documentos de divulgação financeira em insights relevantes. Embora coletassem dados por anos, a falta de organização e problemas de qualidade tornaram difícil extrair padrões ou tendências que fossem relevantes para a sociedade e investidores. 

Isso levou à adoção do DataOps para superar os desafios enfrentados por eles, promovendo a colaboração entre aqueles que gerenciam dados e aqueles que os utilizam para impulsionar a inovação. Essa abordagem visa quebrar as barreiras entre operadores e consumidores de dados, permitindo uma utilização mais eficiente e significativa destes para avançar nas metas da organização.

Quais os benefícios do DataOPS?

Os benefícios do DataOps são diversos e abrangem áreas como eficiência operacional, qualidade dos dados, agilidade no desenvolvimento, colaboração entre equipes e adaptação às mudanças do mercado. Veja alguns dos benefícios de forma mais detalhada:

Agilidade operacional

O DataOps permite a automação de processos, acelerando a ingestão, processamento e entrega de dados. Isso resulta em maior agilidade operacional, permitindo respostas mais rápidas às demandas do negócio.

Melhoria na qualidade dos dados

Contribui para a melhoria significativa da qualidade dos dados, padronização de processos e a automação reduzem erros, garantindo dados mais precisos e confiáveis.

Entrega contínua de dados e insights

Possibilita a entrega contínua de dados e insights atualizados, isso é crucial para suportar processos de negócios que exigem informações em tempo real, fornecendo uma vantagem competitiva.

Redução de erros e retrabalho

A automação e a padronização de processos no DataOps minimizam erros humanos, reduzindo a necessidade de retrabalho. Isso não apenas melhora a eficiência, mas também evita problemas decorrentes de dados imprecisos ou inconsistentes.

Colaboração eficaz

Promove a colaboração entre diferentes equipes, como cientistas de dados, engenheiros de dados e operações. Essa colaboração efetiva ajuda a unir esforços para alcançar objetivos comuns, melhorando a comunicação e a eficácia geral da equipe.

Inovação contínua

A implementação de DataOps cria uma cultura de inovação contínua. A adaptação constante e o feedback contínuo impulsionam a busca por soluções mais eficientes e eficazes.

Cases de sucesso

Para ilustrar os benefícios da prática do DataOps, reunimos o case de três empresas de tecnologia que souberam aproveitar ao máximo essa abordagem. Por meio da implementação do DataOps, a Netflix, LinkedIn e Uber conseguiram otimizar seus processos de coleta, análise e interpretação de dados, possibilitando tomadas de decisão mais assertivas e ágeis.

Netflix

A Netflix incorporou o DataOps em suas operações para otimizar a gestão de dados e oferecer um serviço de streaming personalizado e eficiente. Pela automação de pipelines, a plataforma coleta e analisa em tempo real dados extensivos sobre o comportamento de visualização dos usuários, permitindo uma personalização precisa das recomendações de conteúdo. 

Além disso, o DataOps contribui para a entrega constante de insights, otimização dos processos de produção, gestão eficiente da infraestrutura de dados em escala massiva e uma cultura colaborativa entre equipes de cientistas de dados, engenheiros e operações. Essa abordagem facilitou a adaptação constante às mudanças nas preferências dos usuários e promoveu a melhoria contínua em todos os aspectos do serviço de streaming.

LinkedIn

Por meio da automação de processos, o DataOps no LinkedIn facilita a ingestão, processamento e análise de grandes volumes de dados gerados por milhões de usuários. Essa abordagem permite uma entrega ininterrupta de insights sobre comportamento e interações profissionais, contribuindo para a personalização de recomendações e melhorias na experiência do usuário. 

O DataOps foi um fator importante na otimização das plataformas de análise, porque garantiu eficiência operacional na utilização desses dados, aprimorando recursos e serviços oferecidos aos usuários e também promovendo uma cultura colaborativa entre as equipes de dados. Além de impulsionar a adaptação constante às demandas do ambiente profissional online. 

Uber

Através da automação de processos, o DataOps no Uber permitiu a ingestão, processamento e análise eficiente de grandes volumes de dados de localização e preferências dos usuários. Essa abordagem possibilitou uma entrega contínua de insights em tempo real, contribuindo para a detecção proativa de problemas em sistemas e a personalização de serviços. 

Além disso, o DataOps foi essencial na colaboração efetiva entre equipes de dados, operações e desenvolvimento, promovendo uma cultura ágil que permite ao Uber adaptar-se rapidamente às mudanças nas necessidades e comportamentos dos usuários, garantindo uma experiência de transporte mais eficiente e personalizada.

Como implementar o DataOps?

A implementação do DataOps envolve várias etapas e considerações importantes, como veremos a seguir. A prática começou a ser implementada em larga escala por volta de 2017 à medida que as organizações reconheceram a necessidade de abordagens mais ágeis, colaborativas e automatizadas e foi acelerada com a ascensão do Big Data, com o aumento na complexidade das arquiteturas de dados e a necessidade de resposta rápida às demandas do negócio. 

Aqui estão alguns passos para ajudar na implementação do DataOps

Compreender os objetivos de negócio

Identificar os objetivos e desafios específicos relacionados aos dados em sua organização. Definir claramente o que você espera alcançar com o DataOps.

Equipe e colaboração

Montar uma equipe multidisciplinar, incluindo engenheiros de dados, cientistas de dados, analistas e especialistas em operações. Fomentar a colaboração entre essas equipes para promover a comunicação e o compartilhamento de conhecimento.

Automatização

Investir em ferramentas de automação para acelerar e simplificar as tarefas relacionadas ao gerenciamento de dados, como ingestão, transformação, limpeza e provisionamento.

Padronização e governança

Estabelecer padrões e práticas consistentes para garantir a qualidade dos dados e a conformidade com regulamentações. Implementar políticas de governança de dados para garantir a integridade e segurança dos dados.

Monitoramento e métricas

Definir métricas relevantes para monitorar o desempenho e a qualidade dos processos de dados. Estabelecer um sistema de monitoramento contínuo para identificar problemas e oportunidades de melhoria.

Ciclo de feedback contínuo

Estabelecer um processo de feedback contínuo entre as equipes de dados e as partes interessadas, para identificar e resolver problemas de forma ágil e interativa.

Aprendizado contínuo

Promover uma cultura de aprendizado contínuo, incentivando a experimentação, a análise de dados e a melhoria contínua dos processos de dados.

Lembre-se de que a implementação do DataOps é um processo contínuo e evolutivo. É importante adaptar as práticas e abordagens de acordo com as necessidades e mudanças da organização.

Quais as fases do DataOps?

Além das etapas de implementação o DataOps também é composto por várias fases que visam otimizar a gestão de dados em uma empresa. Essas fases incluem desde a coleta e ingestão até o compartilhamento dos dados de forma segura e eficiente.

Cada fase é essencial para garantir a qualidade e a governança dos dados, permitindo que sejam utilizados de maneira estratégica para tomadas de decisão e melhorias nos processos internos.

Coleta e ingestão de dados

Nessa fase, é importante identificar as fontes de dados relevantes e definir os mecanismos para coletá-las e trazê-las para o ambiente de processamento de dados. É necessário garantir que a coleta seja confiável, escalável e eficiente, evitando qualquer perda ou corrupção de dados durante o processo.

Transformação e limpeza dos dados

Aqui os dados coletados são preparados para análise, o que inclui a limpeza de dados inconsistentes, preenchimento de valores ausentes e a transformação para um formato mais adequado. É importante garantir a qualidade dos dados, evitando a inclusão de informações errôneas ou irrelevantes.

Armazenamento e gerenciamento dos dados 

Nessa etapa, os dados são armazenados em um ambiente adequado, como um data lake ou data warehouse. É fundamental definir uma estratégia eficiente de armazenamento, considerando a escalabilidade, segurança e integridade dos dados. O gerenciamento de metadados também é importante para facilitar a descoberta e o acesso aos dados.

Análise e modelagem dos dados

Aqui os dados são explorados e analisados para obter insights relevantes. Isso envolve a aplicação de técnicas estatísticas, algoritmos de aprendizado de máquina e outras abordagens analíticas. A modelagem dos dados é essencial para estruturar os dados de maneira que facilite a análise e a geração de relatórios.

Disponibilização e compartilhamento dos dados

Após a análise, os resultados precisam ser compartilhados com os usuários finais. É importante disponibilizar os dados de forma segura e eficiente, permitindo o acesso fácil e adequado às informações relevantes. Isso pode ser feito por meio de dashboards interativos, APIs ou outros mecanismos de compartilhamento de dados.

Em cada uma dessas fases, as empresas devem se atentar a aspectos como segurança dos dados, conformidade com regulamentações (como a LGPD), garantia de qualidade dos dados, escalabilidade das soluções adotadas e implementação de boas práticas de governança de dados. Além disso, é importante ter uma equipe qualificada e processos bem definidos para garantir o sucesso do DataOps.

DevOps X DataOps

A origem do termo DataOps é dada ao Lenny Liebmann, ex-analista da indústria e diretor de conteúdo do IT Revolution, que utilizou pela primeira vez o termo em um artigo publicado em 2015. O artigo explorava as semelhanças entre os princípios do DevOps, que revolucionaram a colaboração entre desenvolvimento e operações na área de tecnologia e a necessidade emergente de aplicar princípios semelhantes aos processos de gerenciamento de dados.

Sendo assim, a relação entre DevOps e DataOps é antiga. O DevOps é uma abordagem que promove a colaboração entre equipes de desenvolvimento e operações, visando a entrega contínua de software de qualidade. Já o DataOps é uma abordagem semelhante aplicada ao gerenciamento de dados, buscando melhorar a qualidade e agilidade no ciclo de vida dos dados.

Ambas têm como objetivo principal a automação, o compartilhamento de responsabilidades e a redução de silos entre as equipes, visando acelerar a entrega de valor aos usuários finais. A combinação de DevOps e DataOps pode trazer benefícios significativos para organizações que buscam uma abordagem mais integrada e eficiente para entregar soluções de software e dados de alta qualidade.

DataOps X MLops

A relação entre DataOps e MLOps é fundamental para uma abordagem integrada na gestão eficiente de dados e modelos de machine learning ao longo de seus ciclos de vida. As duas práticas compartilham um objetivo central de otimizar e gerenciar projetos relacionados a dados e aprendizado de máquina, promovendo uma colaboração interdisciplinar entre equipes como cientistas de dados, engenheiros de dados e operações. 

Essa colaboração se estende à criação e gerenciamento de pipelines, seja para dados no contexto do DataOps ou para modelos no âmbito do MLOps. A escalabilidade e a eficiência operacional são considerações-chave, destacando a importância de ambas as disciplinas na adaptação a volumes crescentes de dados e modelos. 

Em última análise, essas duas práticas juntas formam uma sinergia essencial para impulsionar a eficiência e a qualidade nas operações de dados e machine learning, com feedback contínuo e uma mentalidade de melhoria constante.

Por que contar com parceiros estratégicos na implementação do DataOps?

Contar com parceiros estratégicos na implementação do DataOps oferece uma série de benefícios para as organizações que buscam otimizar seus processos de gestão de dados. 

Em primeiro lugar, os parceiros estratégicos geralmente trazem expertise especializada e experiência comprovada em implementações bem-sucedidas de DataOps. Ao aproveitar o conhecimento desses parceiros, as organizações podem evitar obstáculos comuns, acelerar a curva de aprendizado e adotar práticas recomendadas desde o início.

Os parceiros estratégicos também oferecem acesso a ferramentas e tecnologias avançadas que são essenciais para uma implementação eficaz de DataOps. Isso inclui soluções de automação, integração contínua, monitoramento avançado e outras ferramentas especializadas que podem ser personalizadas para atender às necessidades específicas de uma organização.

A implementação dessa abordagegem muitas vezes exige uma mudança cultural dentro da organização, e os parceiros estratégicos desempenham um papel vital nesse processo, como aponta o relatório apresentado pela Havard Business Review. Uma empresa parceira pode ajudar na gestão da mudança, fornecendo treinamento, workshops e suporte contínuo para garantir que as equipes internas estejam alinhadas com os princípios e práticas do DataOps.

A gestão de riscos também é facilitada pois há entendimento abrangente dos desafios regulatórios, de segurança e de conformidade que podem surgir durante a implementação do DataOps.Ao adotar o DataOps, as organizações podem transformar seus repositórios de dados em um recurso valioso para insights que impulsionam novos mercados, fidelidade do cliente e inovação mais rápida. A Objective oferece conhecimentos especializados, tecnologias avançadas e uma visão imparcial para acelerar o processo de transformação, tornando a gestão de dados mais eficiente. Fale com um de nossos especialistas agora mesmo.