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29 de março de 2021 Data DataOps Trends
DataOps: o que é e quais seus benefícios
O que significa DataOps?
A partir do momento que as empresas começaram a utilizar as tecnologias de mineração de dados e compreensão deles, por meio do Big Data, por exemplo, diversos profissionais da área se viram obcecados pelo uso de Hadoop, Spark e Kubernetes. Profissionais como os cientistas de dados, que são voltados a resolver os problemas por meio de algoritmos de Machine e Deep Learning se encontram sempre em situações de localizar fonte úteis de informação, dados, que não são documentadas. E é nesse momento que a metodologia de DataOps entra.
Ela é definida pelo Gartner como "uma prática colaborativa de gerenciamento de dados focada em melhorar a comunicação, a integração e a automação de fluxos de dados entre gerenciadores de dados e consumidores de dados em uma organização". Ou seja, essa metodologia preza pela otimização do ciclo de vida dos dados, principalmente quando falamos da rapidez e da qualidade da tecnologia para automatizar e gerenciar a entrega de dados.
Com isso em mente, fica claro como a utilização de DataOps é compartilhada com o DevOps, uma vez que ambos têm o objetivo de colocar a colaboração no centro de todos os projetos. O uso dessas práticas na sua empresa favorecerá a colaboração entre equipes, permitindo implantações mais rápidas dos seus projetos e a redução de custos.
Manifesto DataOps
Pensando nas melhores práticas do uso da metodologia de DataOps, o site DataOps Manifesto elencou um manifesto muito interessante que vamos compartilhar nesse post. Veja só:
Satisfaça continuamente o seu cliente: nossa maior prioridade é satisfazer o cliente por meio da entrega antecipada e contínua de valiosos insights analíticos de alguns minutos a semanas.
Valorize a análise de trabalho: acreditamos que a principal medida de desempenho de análise de dados é o grau em que análises perspicazes são fornecidas, incorporando dados precisos sobre estruturas e sistemas robustos.
Aceite a mudança: acolhemos as necessidades em evolução dos clientes e, na verdade, as adotamos para gerar vantagem competitiva. Acreditamos que o método mais eficiente, eficaz e ágil de comunicação com os clientes é a conversa cara a cara.
Auto-organizar: acreditamos que os melhores insights analíticos, algoritmos, arquiteturas, requisitos e designs surgem de equipes auto-organizadas.
Reflita: equipes analíticas devem ajustar seu desempenho operacional refletindo-se, em intervalos regulares, no feedback fornecido por seus clientes, por eles próprios e pelas estatísticas operacionais.
Analytics é código: as equipes analíticas usam uma variedade de ferramentas individuais para acessar, integrar, modelar e visualizar dados. Fundamentalmente, cada uma dessas ferramentas gera código e configuração que descreve as ações realizadas nos dados para fornecer insights.
Orquestre: a orquestração de ponta a ponta de dados, ferramentas, código, ambientes e o trabalho das equipes analíticas é um fator chave para o sucesso analítico.
Faça-o reproduzível: resultados reproduzíveis são necessários e, portanto, temos a versão de tudo: dados, configurações de hardware e software de baixo nível e o código e configuração específicos para cada ferramenta no conjunto de ferramentas.
Simplicidade: acreditamos que a atenção contínua à excelência técnica e ao bom design aumentam a agilidade; da mesma forma, a simplicidade – a arte de maximizar a quantidade de trabalho não realizado – é essencial.
A qualidade é fundamental: os pipelines analíticos devem ser construídos com uma base capaz de detecção automatizada de anormalidades (jidoka) e problemas de segurança no código, configuração e dados, e devem fornecer feedback contínuo aos operadores para evitar erros (poka yoke).
Monitore a qualidade e o desempenho: nosso objetivo é ter medidas de desempenho, segurança e qualidade que sejam monitoradas continuamente para detectar variações inesperadas e gerar estatísticas operacionais.
Reutilize: acreditamos que um aspecto fundamental da eficiência da fabricação de insights analíticos é evitar a repetição do trabalho anterior do indivíduo ou da equipe.
Melhore os tempos de ciclo: devemos nos esforçar para minimizar o tempo e esforço para transformar uma necessidade do cliente em uma ideia analítica, criá-la no desenvolvimento, liberá-la como um processo de produção repetível e, finalmente, reutilizar esse produto.
Qual a diferença entre DevOps e DataOps?
Antes de tratarmos sobre as diferenças, vamos ressaltar onde ambos se encontram: tanto no DevOps quanto no DataOps, a ideia é repensar toda a cadeia de um problema, de ponta a ponta.
Nesse contexto, o DevOps expande o escopo da dificuldade, como um problema de desenvolvimento e operações. Agora o DataOps faz este conceito pensando no fluxo de dados desde sua criação até o seu uso.
Enquanto com DevOps você tem um pipeline de entregas, no DataOps você tem a implantação de produtos e os pipelines de dados para treinar modelos de dados e executar fluxo de dados.
De modo geral, enquanto o DevOps "alimenta" de certa forma a complexidade da tecnologia, no processo DataOps o objetivo é simplificar o uso dela no processo de desenvolvimento. Isso leva sistemas e ferramentas a buscarem metodologias de modelagem mais fáceis e gerenciáveis.
Quais são os benefícios do DataOps?
Por meio de uma pesquisa recente da 451 Research, chegou-se a alguns insights relevantes de empresas que já estão usando metodologias de DataOps. Alguns deles são:
Ainda que o conceito de DataOps esteja mais associado a eficiências operacionais, essas melhorias na eficiência estão relacionadas não apenas à agilidade, mas também à segurança e à mudança transformacional.
Empresas que já estão envolvidas com DataOps concordam que ele tem um impacto positivo na organização. Embora a agilidade e a eficiência aprimoradas estejam intimamente associadas ao DataOps, os principais fatores, benefícios e prioridades estão realmente relacionados à segurança e à conformidade.
As empresas estão mais avançadas em termos de transição para a nuvem e execução de estratégias de transformação digital. Sendo assim, elas estão em uma situação melhor para ganhar vantagem competitiva perante a concorrência. Os pioneiros na adoção do DataOps estão aproveitando tantas vantagens que estão apostando em um investimento ainda maior em produtos e serviços, além de mudanças processuais e organizacionais.
A estrutura do DataOps
No processo de desenvolvimento de novas tecnologias e metodologias, alguns processos são vitais para que projetos tenham resultados eficazes. Dessa forma, não podemos falar de uma metodologia tão robusta quanto a de DataOps sem pensar em uma estrutura.
Essa estrutura combina, inicialmente, 5 elementos essenciais. São eles:
Viabilização de tecnologia, como as ferramentas de automação de TI e gerenciamento de dados.
Arquitetura adaptável para contribuir às inovações contínuas nos serviços, processos e tecnologias.
Enriquecimento de dados, colocando-os em um contexto útil. Metadados inteligentes criados pelo sistema para poupar tempo no pipeline de dados, por exemplo.
Metodologia para criar e implantar as análises e pipelines de acordo com a governança de dados e o gerenciamento de modelos.
Cultura e pessoas, é preciso criar uma cultura de colaboração entre sua equipe.
Se depois de toda essa leitura você está se perguntando como colocar isso em prática saiba que não existe uma receita de bolo, uma receita única de sucesso para a implantação da metodologia de DataOps.
Cada ambiente da sua empresa precisará de processos e técnicas diferentes de si. Com isso em mente, existem algumas etapas primordiais para a implantação da metodologia de DataOps na sua empresa. São elas:
Comece pela fase de testes
Pense nas fases de teste autônomos nos fluxos de dados, isso aumentará o controle de qualidade dos dados. Aqui estamos visando uma cultura que controla erros e faz a manutenção da precisão dos dados.
Use ferramentas de versionamento
Ferramentas como o GitHub, por exemplo, incentivará a automação da integração e entrega de códigos, o que incentivará a cultura de DevOps na sua empresa para a melhoria de processos.
Utilizando funcionalidades como branch e merge é possível incentivar a implementação de modelagem e controle de fluxo de dados.
Tenha múltiplos ambientes de trabalho
Ferramentas como contêiners e ambientes virtuais devem ser incentivadas e simplificadas.
Busque sempre a padronização de processos de modelagem, previsões e visualizações para que o processo evolua. Dessa forma é preciso evitar a segregação de múltiplas fórmulas e códigos diferentes para as mesmas medidas dentro da sua empresa.
Parametrizar os fluxos de dados para que elas permitam alterações, irá incentivar a reciclagem e agilidade no desenvolvimento de DataOps.
Foque no armazenamento de dados em sistemas que permitem seus utilizadores a concentrarem-se na coleta e na manipulação dos dados, como os sistemas fornecidos pelas empresas de Cloud as a Service.
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