No dinâmico campo da Ciência de Dados, a função do Engenheiro DataOps emergiu como uma peça chave. Este artigo visa explorar o papel do Engenheiro DataOps, suas habilidades essenciais, responsabilidades diárias, ferramentas e frameworks utilizados, e a importância de uma capacitação especializada.

Boa leitura.

O Que é DataOps?

DataOps, uma abreviação de “Data Operations”, é uma metodologia automatizada, orientada por processos, que visa melhorar a qualidade e reduzir o ciclo de vida dos sistemas de análise de dados.

Inspirada nas filosofias do DevOps e do Agile, o DataOps foca na colaboração e comunicação entre Analistas de Dados, Engenheiros de Dados, Cientistas de Dados e profissionais de operações de TI, com o objetivo de melhorar a coordenação e a agilidade na gestão de dados.

Essa abordagem enfatiza a automação de processos de dados, a integração contínua e a entrega contínua (CI/CD) de dados e insights, buscando reduzir os tempos de ciclo, aumentar a eficiência e garantir a qualidade e a confiabilidade dos dados.

Além de sua orientação para a automação e eficiência, DataOps também prioriza a governança de dados e a conformidade regulatória, garantindo que os dados sejam gerenciados de maneira segura e responsável. Isso é especialmente relevante em um contexto onde o volume, a velocidade e a variedade de dados estão aumentando exponencialmente e as regulamentações de dados estão se tornando mais rigorosas.

Ao implementar práticas de DataOps, as empresas podem acelerar o tempo de entrega de soluções de dados, melhorar a qualidade dos dados e insights gerados, e ao mesmo tempo manter a conformidade com as normas regulatórias. Isso resulta em uma maior capacidade de resposta às necessidades de negócios e uma melhor tomada de decisão baseada em dados.

Quem é o Engenheiro DataOps?

O Engenheiro DataOps é um profissional especializado na aplicação de práticas de DevOps ao ciclo de vida dos dados. O Engenheiro DataOps é um profissional especializado na interseção entre operações de dados (Data Operations ou DataOps) e engenharia de software.

Essa função é essencial no gerenciamento e otimização de fluxos de dados dentro de uma organização, garantindo que os dados sejam acessíveis, confiáveis e utilizáveis para análise e tomada de decisão. 

Importância no Cenário Atual

Com a crescente demanda por tomada de decisão baseada em dados e as aplicações de IA cada vez mais comuns, as empresas buscam otimizar o fluxo de dados, desde a coleta até a análise. O Engenheiro DataOps desempenha seu trabalho exatamente na orquestração desses processos, garantindo que os dados sejam confiáveis, acessíveis e utilizados eficientemente.

Principais Habilidades

Aqui está uma lista nas principais habilidades desse perfil profissional:

  • Entendimento de Ciclo de Vida de Dados: Conhecimento aprofundado de como os dados são coletados, processados, armazenados e analisados.
  • Automação de Processos: Habilidade para automatizar fluxos de trabalho de dados e processos de integração.
  • Conhecimento em Infraestrutura de Dados: Proficiência em tecnologias de armazenamento e processamento de dados.
  • Práticas de DevOps: Familiaridade com CI/CD, containerização e configuração de infraestrutura como código (IaC).
  • Segurança de Dados e Compliance: Entendimento das práticas de segurança de dados e regulamentações relevantes.

Atribuições no Dia a Dia

Aqui está uma lista nas principais atribuições desse perfil profissional no dia a dia:

  • Desenvolvimento de Pipelines de Dados: Criação e gerenciamento de pipelines de dados eficientes e automatizados.
  • Monitoramento e Otimização: Monitoramento contínuo de sistemas de dados e implementação de melhorias.
  • Colaboração com Equipes de Dados: Trabalho em conjunto com Cientistas de Dados, Analistas e Engenheiros de Dados para otimizar o uso de dados.
  • Implementação de Práticas de DevOps em Dados: Aplicação de metodologias ágeis e práticas de DevOps no manuseio de dados.

Ferramentas e Frameworks Comuns

Aqui está uma lista das principais ferramentas e dos principais frameworks usados por Engenheiros DataOps:

  • Linguagens de Programação: Python, Scala, Java.
  • Ferramentas de Orquestração de Dados: Apache Airflow, Luigi.
  • Plataformas de Big Data: Databricks, Apache Spark.
  • Ferramentas de Processamento e Integração de Dados: Airbyte, DBT, SQL.
  • Tecnologias de Containerização: Docker, Kubernetes.
  • Ferramentas de CI/CD: Jenkins, GitLab CI.
  • Plataformas de Cloud Computing: AWS, Azure, Google Cloud Platform

A Importância da Capacitação Especializada

A capacitação de alto nível, como a oferecida pela Formação Engenheiro DataOps da Data Science Academy, pode ser sua porta de entrada nesta carreira. A Formação oferece conhecimento teórico e prático abrangente, cobrindo desde os fundamentos de DataOps até as tecnologias e práticas avançadas. Com um foco na aplicação prática e resolução de problemas reais, a Formação prepara os alunos para enfrentar os desafios do cenário atual de dados.

Conclusão

O Engenheiro DataOps é um profissional indispensável na era moderna da Ciência de Dados. Com um conjunto de habilidades diversificado e a capacidade de otimizar o fluxo de dados em uma organização, eles desempenham um papel fundamental na promoção de uma cultura de dados ágil e eficiente.

À medida que o campo de dados continua a evoluir, a demanda por esses profissionais especializados certamente crescerá, tornando a capacitação em DataOps uma jornada valiosa.

Equipe DSA