Entenda as principais diferenças entre DevOps x DataOps
O DevOps surgiu para revolucionar a área de desenvolvimento de softwares. O DataOps, por outro lado, surgiu para transformar a área de data science e analytics.
Quer entender mais sobre esse mundo? Vem com a gente!
Leia até o fim e descubra o que são DevOps e DataOps, qual a diferença entre eles e, a partir dessas definições, descubra como melhorar a qualidade e agilidade das entregas na sua empresa. Vamos lá!
O que é DevOps?
O DevOps (software development e software operation) refere-se a uma nova cultura de desenvolvimento de software que engloba o conjunto de práticas desenvolvidas para melhorar a integração e a colaboração entre as equipes de desenvolvimento e de operações nas empresas.
Com isso, estimula-se a união desses times e, assim, eles podem colaborar para desenvolver, testar, implantar e, também monitorar softwares e aplicativos com mais qualidade e controle.
Por que DevOps tornou-se uma necessidade nos negócios modernos?
Tradicionalmente, as áreas de desenvolvimento e operações são setores diferentes, que possuem motivações e atribuições distintas. Por isso, muitas vezes, a comunicação entre essas duas áreas acaba sendo um grande desafio para os negócios.
E por que isso ocorre?
Na prática, o cotidiano dessas áreas equipes funciona assim:
Os desenvolvedores são responsáveis pela entrega de valor na forma de funcionalidades em aplicações, enquanto as equipes de operações responsabilizam-se por manter a estabilidade dessas aplicações.
Ou seja, numa gestão tradicional, é muito comum que haja uma colisão entre essas equipes. Com isso, elas acabam avançando em direções opostas, e, como consequência, prejudicam o andamento, a qualidade e a entrega dos projetos. E o DevOps surgiu justamente para solucionar isso!
Partindo do princípio da colaboração entre as equipes de desenvolvimento e a de operação, o DevOps assume que todos os projetos de software devem ser geridos em conjunto por essas duas equipes, garantindo que as entregas sejam contínuas, rápidas e eficientes.
Mas por que o DevOps é considerado uma cultura?
O DevOps é considerado como uma nova cultura de gestão de projetos porque tem como base os seguintes pilares:
- Integração contínua: alterações de código realizadas em um repositório central, para, então, as criações e testes serem automatizados e executados.
- Entrega contínua: implantação automatizada e frequente de novas versões.
- Feedback contínuo: feedbacks frequentes em todas as fases.
Ou seja, é uma cultura que agrega mais valor aos negócios e aumenta a capacidade das empresas de responder às mudanças por meio de entregas rápidas e de alta qualidade ao permitir que as equipes se concentrem na criação de código, eliminando sobrecargas e erros humanos.
O que é DataOps?
Nunca ouviu falar em DataOps? Acompanhe, vamos explicar tudo sobre essa revolução para você!
Inspirada pela revolução do DevOps, o DataOps nasceu para acelerar a inteligência de dados nas empresas, por meio da colaboração e otimização de processos em projetos de dados.
Como isso funciona na prática?
O DataOps conecta perfeitamente as equipes envolvidas em todo o ciclo de dados, com o objetivo de usar e explorar o valor dos dados das empresas, com rapidez e em níveis de governança apropriados.
Voltada à colaboração entre desenvolvedores, analistas de infraestrutura, equipes de apoio e especialistas em dados, a cultura DataOps reúne a ciência de dados e a engenharia de dados com o conceito DevOps.
Explicamos!
O DataOps insere o ciclo dos dados de uma empresa em um espaço virtual e determina fluxos de trabalho estruturados entre as equipes de dados, desenvolvimento e operações, facilitando a comunicação, a colaboração e a análise de dados em todas as etapas da cadeia, de forma contínua e confiável, até o usuário final.
Portanto, o maior objetivo do DataOps é desenvolver projetos de dados de qualidade que satisfaçam as necessidades das empresas, entregando insights analíticos valiosos, em tempo reduzido.
DevOps x DataOps: qual é a diferença?
Agora que você já conhece DevOps e DataOps, vamos entender qual a diferença entre eles?
Sob uma perspectiva geral, o DevOps contempla a engenharia de software, enquanto DataOps navega nas áreas da engenharia de dados, analytics, data science e business intelligence (BI).
Por sua vez, do ponto de vista de qualidade, o DevOps tem foco na revisão dos códigos, testes contínuos e monitoramento. Os processos de DataOps, por outro lado, adicionam uma camada complementar às etapas tradicionais do DevOps.
Isso porque DataOps incluem a orquestração e a aplicação de testes nos pipelines de dados. Com isso, há uma separação entre os ambientes de desenvolvimento e de dados das áreas de operação e produção. Além disso, DataOps também preocupam-se mais com a governança de dados e com o controle de processos em relação aos DevOps.
Em resumo, as duas áreas têm o mesmo objetivo, que é integrar equipes e realizar entregas sem erros e de forma contínua para os clientes. A grande diferença é que o DataOps vai adicionar mais etapas, com foco nos processos de dados.
Entenda melhor as diferenças abaixo:
- DevOps tem foco no desenvolvimento, integração e na entrega contínua de softwares.
Fases do processo DevOps:
Desenvolvimento > Construção > Teste > Entrega > Administração
- DataOps tem foco na criação e no desenvolvimento de produtos robustos de dados.
Fases do processo DataOps:
Análise > Desenvolvimento > Orquestração
> Teste > Entrega > Orquestração > Administração
A cultura DataOps na Indicium
Assim como o DevOps está revolucionando o desenvolvimento de softwares modernos, o DataOps está transformando os processos para a criação de produtos e projetos eficientes de dados.
Na Indicium, estamos sempre nos atualizando e utilizando as melhores e mais avançadas tecnologias do mercado. Por isso, nossas equipes são ágeis e voltadas à cultura DataOps.
O resultado? Projetos de qualidade, eficientes, que entregam valor no cotidiano dos nossos clientes.
Quer revolucionar a sua empresa com DataOps?
Confie em quem entende do assunto. Entre em contato conosco e saiba mais!
Bianca Santos
Redatora
