A cultura DataOps surgiu para que times de dados ofereçam maior agilidade e mais valor nas entregas para usuários e usuárias em todas as áreas da sua empresa.

Então, se você ainda não ouviu falar, mas deseja obter os dados certos e delegá-los para as pessoas certas na hora certa, o DataOps é a solução.

Entenda agora o que é DataOps e conheça as 6 tendências dessa prática para ficar de olho em 2021. Acompanhe!

O que é DataOps?

Inspirado pela revolução do DevOps, o DataOps veio tornar a inteligência de dados mais ágil nas empresas, conectando perfeitamente as equipes envolvidas em todo o ciclo de dados e otimizando processos.

Ou seja, é uma cultura colaborativa de gerenciamento de dados que combina as práticas de DevOps, agile e lean manufacturing para o ambiente de analytics.

Essência do DataOps: pessoas trabalhando juntas, em sistemas colaborativos. Na imagem tem cinco notebooks, alguns fones de ouvido, canetas, copos de café e mãos manuseando esses objetos.
Essência do DataOps: trabalho colaborativo. Photo by Marvin Meyer / Unsplash

Seu objetivo é melhorar a comunicação, integração e automação dos fluxos de dados entre desenvolvedores, analistas de dados e consumidores dentro das empresas modernas.

Como isso funciona na prática?

Dentro de uma cultura DataOps, todo o ciclo dos dados é realizado em um espaço virtual (como na nuvem, por exemplo), e ali os fluxos de trabalho são determinados e estruturados entre as equipes de dados, desenvolvimento e operações.

Com isso, a cultura DataOps facilita a comunicação, a colaboração e a análise em todas as etapas da cadeia dos dados, de forma contínua e confiável, até chegar ao usuário final.

Portanto, dois dos maiores objetivos do DataOps são:

  1. permitir que as equipes consigam fazer mais, com um custo menor e em tempo reduzido.
  2. melhorar a experiência do cliente e seus resultados, desenvolvendo projetos de dados de qualidade que entregam insights analíticos valiosos.

E agora que você já entendeu o que é, descubra como fazer para garantir a qualidade de um DataOps em sua organização, seus produtos e serviços.

Continue lendo para conhecer 6 tendências de DataOps para 2021 que irão ajudar você nessa jornada.

6 tendências de DataOps para ficar de olho em 2021

O termo DataOps vem sendo cada vez mais falado. Como mencionamos anteriormente, essa nova cultura expandiu a maneira como as empresas modernas pensam sobre suas equipes de análise de dados e o potencial que elas realmente têm.

E por ser uma abordagem cada vez mais aceita por apresentar melhores resultados, o cenário anda realmente mudando: grandes empresas já estão adotando o DataOps, novos domínios estão sendo explorados e várias novidades surgem todos os dias.

Como acompanhar e aplicar as melhores práticas de trabalho nas organizações para potencializar as equipes de dados da sua empresa?

Vamos ajudar você!

Aqui estão 6 das principais tendências de DataOps para o ano de 2021.

1) Transformação DataOps nas empresas

Já existem alguns fornecedores de software empresarial que comercializam ferramentas que contribuem na aplicação de DataOps nas empresas, sabia?

O ecossistema de DataOps está amadurecendo e cada vez mais organizações estão adotando a nova cultura. Com isso, as empresas modernas começam a enfrentar desafios com sua implementação, e algumas perguntas surgem:

  • como escolher o primeiro projeto para aplicar o DataOps?
  • como formular uma estratégia de DataOps de longo prazo?
  • como avaliar a prontidão da sua empresa para o DataOps?
  • como estruturar uma equipe e organizar um projeto de DataOps?

Esses desafios são uma parte natural de qualquer transformação que exige um repensar e um replanejamento de fluxos de trabalho. E, tendo isso em vista, a tendência é que, em 2021, vejamos um aumento nos serviços que trazem soluções para essas preocupações.

Como isso vai acontecer?

De início, os primeiros a adotarem o DataOps e superarem seus desafios, como a Indicium vem fazendo, poderão oferecer orientação para quem estiver iniciando.

E, a partir disso, especialistas em DataOps oferecerão serviços, como consultorias ou plataformas, que habilitam e dão suporte na transformação DataOps nas empresas modernas, automatizando fluxos de trabalho e aliviando gargalos associados a operações, desenvolvimentos e análises.

2) Capacidade de observação de dados

Você já parou para pensar que dezenas ou centenas de fontes distintas compõem o material dos pipelines de dados? E que esses dados, então, passam por processamentos, outros conjuntos de ferramentas e várias equipes distribuídas para, por fim, gerarem valor para as empresas?

Então, como as equipes podem impedir que dados não compatíveis ou que contenham erros corrompam a análise?

Uma das tendências de DataOps para 2021 pode ser a solução para esse desafio e ela se chama capacidade de observação de dados, que tem como objetivo a integração de testes, monitoramentos e alertas em tempo real durante a orquestração do pipeline de dados.

Assim, as equipes envolvidas têm a capacidade de visualizar as operações dando apenas uma “olhadinha” ou, quando for necessário, também podem detalhar os pormenores e averiguar tudo a fundo.

3) DataGovOps

A governança é o próximo grande passo para automação de DataOps.

As avaliações tradicionais da qualidade dos dados são importantes, mas, por consumirem muito tempo e muitos recursos, quando concluídas, refletem apenas um resultado desatualizado.

Em 2021, as empresas modernas começarão a adotar o DataGovOps (governança dos dados) como um conjunto de fluxos automatizados executados como parte da implantação contínua de analytics.

E como o DataGovOps vai funcionar?

Se alguém violar as políticas, seja adicionando uma tabela a um banco de dados ou exportando dados confidenciais do ambiente de testes, um alerta automatizado pode ser encaminhado para o membro apropriado da equipe de governança de dados.

O código e os acessos dos profissionais associados ao desenvolvimento são armazenados no ambiente de controle, fornecendo um histórico completo de auditoria.

Sendo assim, o DataGovOps promove ativamente o uso seguro de dados com automações que melhoram sua governança, ao mesmo tempo em que libera analistas de dados e cientistas de tarefas manuais dispendiosas.

4) Ascensão do DataOps Engineer

Já ouviu falar do DataOps Engineer?

Essa é uma função relativamente nova em muitas organizações de dados, que segue os passos dos DevOps Engineers da indústria de software.

A procura por DataOps Engineers está aumentando gradativamente e essa posição vem se tornando uma das mais bem remuneradas dentro da equipe de análise de dados.

Mas quais são as funções dessa profissão?

Engenheiros ou engenheiras de DataOps fazem a implantação contínua dessa cultura no fluxo de análise de dados. Entre suas inúmeras funções, estão:

  • fornecer aos cientistas de dados ferramentas para instanciar ambientes de desenvolvimento sob demanda.
  • automatizar o pipeline de operações de dados.
  • criar plataformas de teste e monitoramento de dados.

Em síntese, por meio das automações proporcionadas pelas ferramentas, o DataOps Engineer elimina os gargalos dos fluxos de dados, provocando um aumento de grande relevância na produtividade da equipe de dados.

5) Ambiente de desenvolvimento self-service

Outra tendência em DataOps para ficar de olho em 2021 é a automação de ambientes de desenvolvimento com self-service (ou autoatendimento), uma iniciativa que pretende reduzir o período de criação do ambiente, que às vezes leva meses, para dias ou até mesmo horas.

Esses ambientes sob demanda são chamados de kitchens e eles incluem tudo que um analista ou cientista de dados precisa para realizar seu trabalho, como:

  • conjunto de ferramentas completo
  • microsserviços reutilizáveis
  • segurança
  • conjuntos de dados predefinidos
  • integração com os fluxos de trabalho de equipe
  • implantação contínua automatizada
  • capacidade de observação
  • governança

Além disso, uma das principais vantagens desses ambientes é o self-service, ou seja, podem ser criados sob demanda por qualquer usuário autenticado.

6) Expansão do cenário de ferramentas DataOps

Algumas organizações tentam implementar DataOps do zero usando ferramentas de DevOps ou de fluxo de trabalho tradicionais. Essas abordagens, no entanto, ignoram os requisitos específicos de que a automação de análise de dados necessita.

Por esse motivo, em 2021, espera-se que novas ferramentas e soluções de DataOps cheguem ao mercado, e que elas atendam, de fato, às necessidades exclusivas de profissionais de dados, ou seja, sem foco nas áreas de desenvolvimento ou operações.

Invista em DataOps

Agora que você já conhece os inúmeros benefícios ao implantar uma cultura de DataOps na sua empresa, chegou a hora de colocar a mão na massa!

No atual período de incertezas em que vivemos, você já deve estar ciente de que a tomada de decisão com base em dados é agora mais necessária do que nunca.

Trabalho colaborativo remoto, também é a essência do DataOps. Na imagem: notebook em cima de um sofá de couro marrom, na tela mostra um planejamento de projetos em alguma plataforma. Também estão em cima do sofá um HD externo, a capa do notebook e na ponta as pernas da uma pessoa.
Trabalho colaborativo remoto. Photo by XPS / Unsplash

Por isso, invista em DataOps na sua empresa!

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