O DataOps é um conceito das épocas de ascensão da IA (Inteligência Artificial), que define o gerenciamento e a análise de dados efetiva. A evolução dessa ideia impulsiona a criação global de soluções analíticas de BI (Business Intelligence).
É possível considerar DataOps como um método tecnológico para modernizar o mindset da cultura organizacional. Uma metodologia para gerenciar dados corporativos em padrões efetivos, estimulando tomadas de decisão seguras, contribuições ágeis e automação de processos produtivos.
Como funciona o DataOps?
Em termos práticos, DataOps funciona como uma combinação integrada de conceitos, tecnologias e práticas de dados em ambientes corporativos.
Essa integração permite que os dados fluam com eficácia entre diferentes áreas de uma empresa.
Dessa forma, o sistema integrado atua como um repositório de dados prontos para serem consumidos, ou seja, para os analistas aplicarem nas Data Analytics. Isso gera impactos favoráveis ao desenvolvimento de uma corporação em vários sentidos.
Há 5 pontos fundamentais que definem a missão do DataOps em nível corporativo:
- Viabilizar tecnologias produtivas, Machine Learning e Inteligência Artificial;
- Disponibilizar arquitetura flexível para se adaptar a procedimentos de criação e melhorias contínuas de tecnologias ou serviços;
- Enriquecer os dados de modo frequente e flexibilizar a organização, de acordo com os diferentes objetivos das análises;
- Atuar em compliance com governança de dados e exigências legais;
- Criar uma cultura de colaboração na nuvem.
O DataOps interliga todas as áreas, estimulando a cooperação entre operadores, analistas, desenvolvedores e gestores. Mas o desenvolvimento efetivo desse gerenciamento requer constante higienização, visando a refinação dos dados para melhorar a exatidão dos resultados.
A principal atribuição do DataOps é desenvolver projetos rápidos e com qualidade superior. Para isso, as tecnologias fornecem insights decisivos, usados em tempo real na gestão business.
Não confundir DataOps com DevOps
Em geral, ambos servem para integrar staff e realizar entregas sem erros. Porém, o DataOps apresenta mais complexidades se comparado ao DevOps.
O DataOps abrange todas as áreas de engenharia de dados. Isso inclui data analytics, data science, Business Intelligence e Big Data. Já o DevOps foca na engenharia de softwares para monitoramento, testes ou revisão de códigos.
Uma diferença destacável do DataOps frente ao DevOps é que o primeiro garante controle operativo e governança de dados. Contudo, ambos são importantes e dependentes entre si, sendo aplicados conforme as demandas de projetos tecnológicos.
Quais os valores e princípios do DataOps?
O Manifesto DataOps é um fruto da experiência de organizações peritas na área. Representa uma espécie de código de ética que sintetiza os valores e princípios incorporados nos melhores modelos DataOps.
São 5 os valores que constituem a base para os 18 princípios DataOps:
- Documentações abrangentes para a análise;
- Interações de ferramentas e interatividade entre pessoas;
- Negociação de contratos com contribuição de clientes;
- Respostas, repetição e experimentação extensa e detalhada de cada projeto;
- Silos e responsabilidades para todas as equipes;
Para descobrir os 18 princípios do DataOps prossiga na leitura:
1. Satisfazer consumidores
A satisfação do cliente é o que garante lucro e assegura um sucesso empresarial.
O empreendimento deve investir em tecnologias que melhoram a experiência de compra. Isso engloba até soluções com realidade virtual que recolhem os dados de consumo, usados para futuras ações estratégicas.
Com valiosas informações analíticas, um negócio compreende como entregar mais para clientes. Esses dados que são contabilizados podem ser de 1 minuto, 1 hora, 1 dia, 1 ano ou períodos além no relacionamento.
2. Valorizar serviço analítico
O grau no qual acontecem as entregas da análise determina o nível de desempenho da data science. Vale destacar a importância de incorporar dados valiosos para criar databases consistentes.
3. Mudar sem medo
Agregar as constantes necessidades consumidoras é uma obrigação para prosperar. Investir em novas ações conforme novos comportamentos de consumo identificados na análise gera benefícios competitivos.
Caso seja necessário, a companhia muda as abordagens. Para identificar se clientes respondem melhor com outras maneiras comunicativas não é permitido ter receio de modificar e experimentar.
4. Trabalhar em conjunto
É importante saber explorar as diferentes perícias em um grupo de trabalho diversificado. Há variedades de títulos, habilidades com ferramentas tecnológicas e papéis na construção de uma organização hightech, pronta para virar a marca que simboliza referência tecnológica para stakeholders.
5. Interagir diariamente
Gestores, equipes e clientes necessitam desenvolver um elo, trabalhando em conjunto ao máximo possível em todos os detalhes.
6. Incentivar autonomia organizacional
Quando os times conseguem se auto-organizar, conseguem visualizar melhor projetos, requisitos, arquiteturas, algoritmos e dados para análises.
7. Reduzir os riscos heroicos
Em vez de seguir para o caminho da missão impossível, um negócio deve criar procedimentos escaláveis e sustentáveis. Menos heroísmo e mais segurança na tomada de decisão com insights.
8. Ter pensamento analítico
Ao se acostumarem com a autorreflexão, as áreas corporativas compreendem melhor os feedbacks e as estatísticas operacionais para aprimorar estratégias.
9. Dispor códigos
Visualizar, modelar, integrar e acessar dados são atividades possíveis com uma variedade de ferramentas, executadas por gente capacitada no manuseio das tecnologias.
As soluções de data science geram códigos que mapeiam e descrevem atitudes tomadas no dia a dia do serviço.
10. Garantir a orquestra dos dados
Projetos de Data Analytics exigem a orquestração de staff, ambientes, códigos e soluções tecnológicas, no mesmo ritmo efetivo.
11. Reproduzir ao máximo
O versionamento de todas as ferramentas é imprescindível para assegurar a eficácia das colaborações.
12. Flexibilizar ambientes
Flexibilidade para criar ou descartar ambientes otimiza os serviços e reduzem custos.
13. Produção simplificada
Para alcançar um alto nível técnico, a firma disponibiliza recursos simples de serem acessados e que funcionam com agilidade.
14. Averiguar possibilidades
Mindset com foco em construir os melhores insights na análise de dados.
15. Desenvolver com velocidade
Todos os pipelines analíticos em uma estrutura capaz de detectar automaticamente erros de configurações e códigos.
16. Monitorar efetivamente
Para detectar tendências ou erros e gerar estatísticas que facilitam as análises, a instituição aplica tecnologias de monitoramento.
17. Reutilizar com inteligência
É essencial ao ritmo de trabalho qualitativo a criação de métodos de IA que impedem a equipe de realizar algo já desempenhado por outro time.
18. Otimizar ciclos
Reduzir esforço e tempo para entender ou transformar a exigência de consumo em uma ideia analítica, aplicável nas estratégias.
Quais os benefícios do DataOps?
O DataOps gera vantagens, de acordo com as características das procuras de projetos ou processos organizacionais. Geralmente, qualquer segmento industrial se beneficia de 3 jeitos:
1. Eficiência de produtividade
Conforme a pesquisa de DataOps: The Foundation for Agility, Security and Transformational change“, a efetividade operacional se relaciona com agilidade, segurança, conformidade e mudanças transformacionais.
Uma transição para a nuvem e a adoção de DataOps ampliam as chances de lançar produtos ou serviços com sucesso, para conquistar mercados rapidamente.
A administração DataOps agrega eficiência em atividades essenciais de uma entidade moderna como:
- Alinhamento dos serviços;
- Automatização de tarefas;
- Avaliação produtiva;
- Construção de BI;
- Contribuição de diferentes setores;
- Potencialização da análise para deliberações;
- Redução de erros.
O DataOps favorece as operações ao melhorar a comunicação e diminuir os atritos informacionais.
2. Segurança e conformidade com DataOps
Os fluxos criados com gestão de dados incluem a possibilidade de múltiplos testes.
Imagine testar servidores específicos, para armazenar dados do e-mail corporativo? Nesse exemplo, os testes estimulados por DataOps podem verificar falhas de segurança, tempo de acesso, entre outros pontos.
DataOps otimiza a padronização produtiva, integrando as rotinas de produtividade dos diferentes níveis de uma grande companhia.
Também são uniformizados com DataOps métodos para modelar dados, códigos e sistemas que integram dados. Isso facilita a identificação de falhas e adoção corretiva em tempo útil.
Assim, o DataOps visa simplificar o armazenamento, justificando a utilização de um único ambiente virtual seguro para armazenar, em vez de trabalhar com diversas fontes de dados que atrasam o ritmo produtivo.
Os conjuntos de tecnologias integradas e orientadas por dados, assim como as práticas padronizadas em conformidade, asseguram métodos ágeis de engenharia de software para evoluir a cultura data driven corporativa.
3. Transformação digital
DataOps é uma transformação cultural, tecnológica e digital. Transforma a utilização de dados e eleva o patamar tecnológico de uma corporação, que se torna segura nas decisões baseadas em comportamentos reais.
Uma das missões do DataOps é encorajar investimentos e práticas laborais, evoluindo a inteligência estratégica com a transformação digital. Por causa de IA e informações no real time, analistas entendem o verdadeiro panorama dos processos produtivos antes, durante e depois das deliberações.
Na gestão DataOps, a transformação digital possibilita aos gestores automatizarem acessos, seja em fontes de dados na nuvem ou local.
Dados privados e sensíveis são controlados com IA para permitir ou não acessibilidade conforme cada usuário, em uma eficaz governança.
Quais os passos para implementar DataOps?
Não existe uma fórmula mágica para a implementação de DataOps ser um sucesso, logo de início.
Cada ambiente laboral deve lidar com diferentes rotinas e processos operativos, para extrair o melhor do lado prático de DataOps.
Todavia, ao seguir algumas regras para os passos essenciais da implantação DataOps, as chances de errar serão reduzidas. Por isso, preste atenção em cada detalhe que forma um nó na construção de uma grande rede para a gestão DataOps.
Então, como trazer os princípios e seus benefícios para o ambiente laboral? Siga as 6 etapas abaixo. Busque a proatividade em cada uma das fases para garantir um melhor desempenho.
1. Aplicar a fase de testes
Nos fluxos de dados, é prudente implementar fases de testes para controlar as avaliações. Assim, há aumento na qualidade das informações tratadas, reduzindo erros e a manutenção para a precisão dos resultados analíticos.
2. Usar ferramentas de versionamento
As soluções de versionamento de código facilitam a manter o ordenamento dos dados. Elas incentivam práticas para automatizar tarefas como entrega de códigos ou integração. Nesse ponto, o DataOps precisa do DevOps para aprimorar a produção das ferramentas.
Dispor múltiplos ambientes de trabalho
Se não prejudicam a produção, as constantes experimentações ambientais geram muitos frutos. É válido incentivar a produtividade de diferentes modos, ao tomar medidas para simplificar, incentivando as ferramentas e os ambientes virtuais ou físicos.
Esse é um jeito de desenvolver sistemas de trabalho que seguem as diretrizes do DataOps, que almejam elevar os padrões do modern workplace incessantemente. Mude quantas vezes for necessário até sentir segurança para garantir um excelente desempenho.
Unificar e reciclar
Dentro de uma companhia, a indicação é não usar códigos diferentes ou segregação de múltiplas plataformas. Padronizar e estruturar dados se trata de um passo de sucesso para situações que envolvem visualizações, relatórios, previsões e modelagem.
Com a união e reciclagem de processos úteis para aprimorar operações, o DataOps evolui e marca presença no protagonismo da cultura organizacional.
Em diversas situações distintas uma só análise pode ser utilizada. Com fluxos de dados parametrizados, os modelos analíticos proveitosos são resgatados com facilidade. Isso incentiva a reciclagem produtiva e o ganho de tempo analítico.
Armazenar com simplicidade
Sistemas de armazenamentos complicados não servem para empresas que buscam agilidade. É primordial armazenar nos modelos simples de operar até para quem desconhece linguagens de programação.
Google e Microsoft oferecem Cloud as a Service, que atraem negócios de todos os portes por serem fáceis e seguros de armazenar dados.
Então, opte pelo armazenamento em nuvem. Em armazenagens locais existem gastos e riscos que colocam em xeque a segurança, sem contar a complexidade operativa da manutenção.
Projetar todas as etapas antes de implementar
Tecnologias modernas do DataOps para terem garantia de efetividade devem ser projetadas do zero, desde o início de um projeto.
Essa dica é imprescindível para capacitar gestores de dados, aprimorar a segurança, reduzir custos ou atritos e fornecer melhores condições para trabalhar com análises.
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Saiba como utilizar DataOps para evoluir no mercado
Ao unir os princípios com as fases fundamentais para implementar DataOps, a sua companhia tem um excelente futuro produtivo. Essa união agrega competitividade tecnológica para disputar mercados como os grandes players.
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