O que é DataOps?
Data Operations, ou DataOps, tem o poder transformacional de reformular a maneira como as empresas operam. Esta abordagem, que combina automação, times multidisciplinares e entrega eficiente de dados, tem sido adotada por muitos líderes de TI.
O termo DataOps faz referência às operações relacionadas a dados, com sua origem baseada na filosofia Agile. Atuando como uma evolução do DevOps, esta metodologia se concentra em melhorar a velocidade e a precisão do processamento de dados nos sistemas de computação, envolvendo todas as fases, desde a análise até o controle de qualidade.
O conceito, inicialmente proposto como um conjunto de melhores práticas, evoluiu gradualmente para uma abordagem completamente funcional para a gestão de dados. Embora ele seja um desenvolvimento derivado do DevOps, introduzido por Andrew Clay Shafer e Patrick Debois em 2008, o DataOps se destaca por sua ênfase em integrar e aperfeiçoar as operações de análise e gestão de dados.
Como funciona?
A automatização é um elemento crucial do DataOps. A velocidade das mudanças no ambiente de negócios moderno não permite processos lentos e morosos. Ela permite que as empresas implementem mudanças de maneira mais eficiente e rápida.
“Precisamos entender que algumas coisas cabem, outras não são tão cabíveis. E quando é necessário calibrar o site, é preciso publicar. E rápido. É aí que a automação e o Ops ajudam. Por exemplo, em um processo mais automático que temos em nosso fluxo de publicação de aplicativos, identificamos um ponto que precisava ser alterado para melhorar a eficiência e a experiência do cliente. Com nossa automação, agora a cada build que fazemos, o aplicativo é gerado automaticamente e, se não houver uma mudança significativa de versão, ele é publicado diretamente na loja”, conta Ivan Ferraz, CTO da Miltre e convidado do Podcast Itshow.
O objetivo principal do profissional DataOps é minimizar o tempo necessário para a execução de um projeto de análise de dados, desde a concepção da ideia inicial até a elaboração de gráficos, modelos e tabelas para comunicação. A estrutura de trabalho do DataOps é fundamentada em práticas voltadas para automatização, orquestração e entrega contínua, as quais são utilizadas para monitorar e controlar os processos numa plataforma de dados.
Desta forma, o fluxo de dados é administrado de maneira constante, possibilitando que qualquer anomalia seja prontamente identificada e corrigida continuamente por meio de alertas direcionados à equipe de analistas.
Como implementar o DataOps?
Não há um método infalível para o sucesso imediato na implementação de DataOps. Cada ambiente de trabalho deve adaptar suas rotinas e processos operacionais para ampliar ao máximo o seu potencial prático.
Contudo, seguindo algumas diretrizes para as etapas cruciais da implantação do DataOps, o risco de erros pode ser minimizado:
Implementar a fase de testes
Adote fases de testes nos fluxos de dados para gerenciar as avaliações, melhorando a qualidade das informações processadas, reduzindo erros e fazendo a manutenção para a precisão dos resultados analíticos.
Utilizar ferramentas de controle de versão
As soluções de controle de versão ajudam a manter a organização dos dados, promovendo práticas que facilitem tarefas como a entrega de códigos ou integração. Aqui, o DataOps depende do DevOps para aperfeiçoar a produção das ferramentas.
Oferecer diversos ambientes de trabalho
Experimentações constantes, quando não prejudicam a produção, geram grandes benefícios. É importante incentivar a produtividade de diversas maneiras, simplificando e fomentando o uso de ferramentas e ambientes, sejam eles virtuais ou físicos.
Esta é uma forma de desenvolver sistemas de trabalho que seguem as diretrizes do DataOps, visando sempre elevar os padrões do ambiente de trabalho moderno. Mude quantas vezes for necessário até obter a confiança necessária para garantir um desempenho excepcional.
Unificar e reutilizar
Dentro de uma empresa, é aconselhável evitar o uso de códigos diferentes ou a segregação de várias plataformas. A padronização e estruturação de dados são passos fundamentais para o sucesso em tarefas que envolvem visualizações, relatórios, previsões e modelagem.
Com a unificação e reutilização de processos úteis para aprimorar operações, o DataOps avança e assume um papel central na cultura organizacional. Em muitas situações diferentes, uma única análise pode ser aplicada. Com fluxos de dados parametrizados, os modelos analíticos úteis são facilmente recuperados, promovendo a reutilização produtiva e economia de tempo na análise.
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Armazenar de forma simples
Sistemas de armazenamento complexos não são adequados para empresas que procuram agilidade. É crucial optar por modelos simples, até mesmo para aqueles que não estão familiarizados com linguagens de programação.
Tanto o Google quanto a Microsoft oferecem serviços de cloud, que são atraentes para empresas de todos os tamanhos por sua facilidade e segurança no armazenamento de dados. Portanto, opte pelo uso na nuvem. Os sistemas locais implicam em custos e riscos que comprometem a segurança, sem mencionar a complexidade operacional da manutenção.
Planejar todas as etapas antes de implementar
Para garantirem sua eficácia, as tecnologias modernas de DataOps devem ser planejadas desde o início de um projeto. Este conselho é vital para capacitar gestores de dados, melhorar a segurança, reduzir custos ou conflitos e oferecer melhores condições para trabalhar com análises.
Devops x DataOps
DataOps e DevOps são duas abordagens relacionadas, porém com propósitos distintos. O DevOps é um conjunto de práticas que visa coordenar as equipes de desenvolvimento e operações para melhorar a comunicação, integração e colaboração, com o intuito de agilizar a entrega de produtos e serviços.
Por outro lado, o DataOps amplia e adapta essas técnicas para o contexto analítico de dados, não sendo restrito a uma arquitetura, ferramenta, tecnologia ou linguagem específica, o que lhe confere flexibilidade. Esta abordagem também utiliza recursos de suporte para fomentar a colaboração, além de assegurar a segurança, qualidade, acesso, facilidade de uso e orquestração dos dados disponíveis.
“Hoje, o mercado é muito dinâmico, então você precisa entregar essa inteligência de forma ágil. E o que eu falo na minha jornada como CTO na Mitre, é que não é um projeto de DataOps, ou uma governança, ou uma metodologia, ou um projeto Data Lake, ele não tem fim”, esclarece Ferraz.
4 Princípios do DataOps
O DataOps é fundamentado em quatro conceitos chave: Lean, Pensamento do Produto, Agile e DevOps. Esses princípios compõem a estrutura da metodologia DataOps, que tem como objetivo aprimorar a qualidade, agilidade e a colaboração em atividades ligadas a dados nas empresas.
1. Lean
Lean, originado da Manufatura Enxuta, foca na redução de desperdícios e aumento da eficiência. No DataOps, significa otimizar o tempo e os recursos usados na coleta, armazenamento e análise de dados, a fim de maximizar o valor obtido desses dados. O Lean incentiva as equipes de dados a se concentrarem no valor e a aperfeiçoarem constantemente o processo de gerenciamento de dados, utilizando ferramentas como Mapeamento do Fluxo de Valor para identificar e eliminar ineficiências. Essa abordagem auxilia organizações a economizarem custos, simplificando processos e usando recursos de maneira mais eficiente.
2. Pensamento do Produto
O Pensamento do Produto é o conceito central do DataOps. Essa ideia destaca o cliente e o valor que ele recebe. No contexto do DataOps, envolve o entendimento das necessidades empresariais e dos clientes ao desenvolver produtos de dados. Essa abordagem reduz os custos associados à descoberta, compreensão e uso de dados de qualidade, possibilitando que as organizações maximizem o valor dos seus dados e tomem decisões mais bem informadas.
3. Agile
O DataOps é uma metodologia ágil para o gerenciamento de dados, o que indica ênfase na flexibilidade, velocidade e adaptabilidade. Métodos ágeis como Scrum e Kanban são empregados no processo de gerenciamento de dados, permitindo uma resposta rápida a mudanças e entregando valor mais rapidamente. Com o Agile, as tarefas de gerenciamento de dados são divididas em sprints menores que podem ser concluídas em períodos de tempo mais curtos. Esta abordagem permite um trabalho iterativo e incremental, facilitando o progresso rápido e a adaptação a requisitos em constante mudança. Também promove uma maior colaboração, com reuniões e revisões regulares para compartilhamento de feedback e informações.
4. DevOps
DevOps é um pilar fundamental do DataOps, reunindo as equipes de desenvolvimento e operações para um trabalho mais eficiente. No DataOps, a abordagem do DevOps visa melhorar a velocidade e a qualidade da entrega de produtos de dados, por meio de práticas como Integração Contínua, Implantação Contínua e Teste Contínuo. Estas práticas automatizam e simplificam o gerenciamento de dados, permitindo atualizações rápidas e fáceis nos pipelines de dados.
Para que serve o DataOps
Conforme a Dataversity aponta, o propósito do DataOps é facilitar o projeto, o desenvolvimento e a manutenção de aplicativos que se baseiam em dados e análise de dados. Busca aperfeiçoar a gestão de dados e a criação de produtos, alinhando esses avanços com os objetivos do negócio. Ademais, segundo o Gartner, o DataOps também tem como meta “proporcionar valor de maneira mais ágil, estabelecendo um gerenciamento previsível das mudanças nos dados, nos modelos de dados e em artefatos relacionados”.
Principais vantagens do DataOps
Há diversas vantagens em implementar a abordagem de DataOps. A primeira delas é a agilidade na execução de projetos. Quando as equipes são designadas para tarefas específicas, das quais possuem o conhecimento e as ferramentas necessárias, os projetos são concluídos de forma mais rápida.
A qualidade é outra vantagem significativa do DataOps. Além de acelerar processos, melhora a qualidade do projeto como um todo. Isso ocorre graças à segmentação dos processos, onde cada equipe, com seu conhecimento específico, executa suas tarefas com alta qualidade.
Por último, a segurança dos processos é um benefício crucial do uso do DataOps. Com uma melhor organização e armazenamento dos dados, a empresa ganha mais segurança no que se refere às informações usadas em cada projeto. Este benefício torna-se ainda mais relevante com a recente adoção da Lei Geral de Proteção de Dados.
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5 Melhores práticas na implementação do DataOps
1. Alinhe as partes interessadas aos KPIs logo no início e revisite-os periodicamente
Tratando os dados como um produto, as partes interessadas internas são seus clientes. Portanto, é crucial alinhar-se desde o início com os principais interessados nos dados e concordar sobre quem os usa, como os usam e para quais finalidades. Também é essencial desenvolver Acordos de Nível de Serviço (SLAs) para os conjuntos de dados chave.
Concordar sobre o que é uma boa qualidade de dados com as partes interessadas ajuda a evitar gastar tempo com KPIs ou medições que não importam. Depois de alinhar-se com as partes interessadas, deve-se verificar periodicamente se as prioridades ainda são as mesmas.
2. Automatize o máximo de tarefas possível
Um dos focos principais do DataOps é a automação de engenharia de dados. As equipes de dados podem automatizar tarefas rotineiras que geralmente levam horas para serem concluídas, como testes unitários, codificação rígida de pipelines de ingestão e orquestração de fluxo de trabalho.
Ao usar soluções automatizadas, sua equipe reduz a probabilidade de erros humanos entrarem nos pipelines de dados e melhora a confiabilidade, ao mesmo tempo que ajuda as organizações a tomarem decisões melhores e mais rápidas com base em dados.
A Sinqia, por exemplo, lançou uma série de iniciativas de automação para melhorar a eficiência operacional e a velocidade de comercialização. A adoção dessas práticas teve um impacto significativo, pois as empresas que não conseguem acompanhar a velocidade do mercado correm o risco de perder sua competitividade. Neste contexto, a automação emergiu como uma ferramenta vital para garantir que as empresas possam se adaptar rapidamente às mudanças.
3. Adote uma cultura de “enviar e iterar”
A velocidade é essencial para a maioria das organizações orientadas por dados. E, provavelmente, seu produto de dados não precisa ser 100% perfeito para agregar valor. Portanto, construa um MVP básico, teste-o, avalie seus aprendizados e revise conforme for necessário.
Os produtos de dados de sucesso podem ser construídos mais rapidamente testando e iterando em produção, com dados ao vivo. As equipes podem colaborar com as partes interessadas relevantes para monitorar, testar e analisar padrões para resolver quaisquer problemas e melhorar os resultados. Se você fizer isso regularmente, terá menos erros e diminuirá a probabilidade de bugs entrarem em seus pipelines de dados.
4. Invista em ferramentas de autoatendimento
Um benefício chave do DataOps é remover os silos em que os dados ficam entre as partes interessadas nos negócios e os engenheiros de dados. E para fazer isso, os usuários de negócios precisam ter a capacidade de atender suas próprias necessidades.
Ao invés de as equipes de dados atenderem as solicitações pontuais dos usuários de negócios (o que acaba por desacelerar a tomada de decisão), as partes interessadas nos negócios podem acessar os dados de que precisam quando precisam.
5. Priorize a qualidade dos dados, depois escale
Manter uma alta qualidade dos dados enquanto escala não é uma tarefa fácil. Portanto, comece com seus ativos de dados mais importantes – as informações que suas partes interessadas dependem para tomar decisões.
Estrutura DataOps
Um elemento chave do DataOps é a formação de equipes multidisciplinares que podem trabalhar juntas para analisar e calibrar a entrega de dados. Essas equipes podem incluir membros de várias funções, como tecnologia, vendas, marketing e finanças. Essa abordagem colaborativa permite que as equipes identifiquem rapidamente os problemas e implementem as correções necessárias.
Uma equipe multidisciplinar, por exemplo, pode analisar o desempenho de diferentes produtos e identificar o que está funcionando bem e o que precisa ser melhorado. Ela pode então usar essas informações para fazer ajustes e melhorias necessários, aumentando assim a eficiência geral do negócio.
Para facilitar percepções mais rápidas e confiáveis a partir dos dados, as equipes de DataOps aplicam um ciclo de feedback contínuo, também conhecido como Ciclo de vida do DataOps.
Ciclo de vida do DataOps
O ciclo de vida do DataOps se inspira no DevOps, mas incorpora diferentes tecnologias e processos, considerando a natureza sempre em mudança dos dados, seguindo oito fases. Ele permite que as equipes de dados e as partes interessadas nos negócios trabalhem juntas para fornecer dados e análises mais confiáveis à organização. São as seguintes fases:
Planejamento
Parceria com as equipes de produto, engenharia e negócios para definir KPIs, SLAs e SLIs para a qualidade e disponibilidade dos dados.
Desenvolvimento
Construção dos produtos de dados e modelos de machine learning que alimentarão a sua aplicação de dados.
Integração
Integração do código e/ou produto de dados dentro da sua tecnologia existente e/ou pilha de dados.
Teste
Teste dos dados para garantir que eles correspondem à lógica de negócios e atendem aos limites operacionais básicos, como a singularidade dos dados ou a ausência de valores nulos.
Lançamento
Liberação dos dados em um ambiente de teste.
Implantação
Mescla dos dados em produção.
Operação
Operação dos dados em aplicativos como dashboards Looker ou Tableau e carregadores de dados que alimentam modelos de machine learning.
Monitoramento
Monitoramento contínuo e alertas para quaisquer anomalias nos dados.
Este ciclo se repetirá indefinidamente. No entanto, aplicando princípios semelhantes aos do DevOps aos pipelines de dados, as equipes de dados podem colaborar para identificar, resolver e até prevenir problemas de qualidade de dados desde o início.
“Hoje, o mercado é muito dinâmico, então você precisa entregar essa inteligência de forma ágil. O que eu falo na minha jornada como CTO na Mitre é que não é um projeto de DataOps, ou uma governança, ou uma metodologia, ou um projeto Data Lake, ele não tem fim”, conclui Ferraz.
