A Ciência de Dados amadurece e cresce a cada dia, à media que as empresas compreendem a importância de usar análise de dados em suas estratégias corporativas. Com esse crescimento, além da demanda atual por Cientistas de Dados, Engenheiros de Dados, Engenheiros de Machine Learning e Engenheiros de IA, novas funções começam a surgir nesse universo. E o Engenheiro DataOps é uma delas. Neste artigo, vamos explicar o que é DataOps e o que faz um Engenheiro DataOps. Leia o artigo até o final para compreender o que vem por aí.

O Que é DataOps?

DataOps é uma metodologia automatizada, orientada a processos, usada por equipes analíticas e de dados, para melhorar a qualidade e reduzir o tempo de ciclo da análise de dados. Embora o DataOps tenha começado como um conjunto de práticas recomendadas, ele agora amadureceu e se tornou uma abordagem nova e independente da análise de dados. O DataOps se aplica a todo o ciclo de vida dos dados, da preparação dos dados aos relatórios, e reconhece a natureza interconectada da equipe de análise de dados e das operações de tecnologia da informação.

O DataOps incorpora a metodologia Agile para reduzir o tempo de ciclo do desenvolvimento de análises, alinhado às metas de negócios. 

O termo DataOps surgiu com a mesma ideia do DevOps. O DevOps se concentra na entrega contínua, aproveitando os recursos de TI sob demanda e automatizando o teste e a implantação de softwares e aplicações. Essa fusão do desenvolvimento de software e das operações de TI melhorou a velocidade, a qualidade, a previsibilidade e a escala da engenharia e implantação de software. Emprestando métodos do DevOps, o DataOps procura trazer esses mesmos aprimoramentos para a análise de dados. 

O DataOps utiliza o Controle Estatístico do Processo (CEP) para monitorar e controlar o pipeline de análise de dados. Com o CEP em vigor, os dados que fluem através de um sistema operacional são constantemente monitorados e verificado. Se ocorrer uma anomalia, a equipe de análise de dados poderá ser notificada por meio de um alerta automatizado.

O DataOps não está vinculado a uma tecnologia, arquitetura, ferramenta, linguagem ou estrutura específica. As ferramentas que suportam o DataOps promovem colaboração, orquestração, qualidade, segurança, acesso e facilidade de uso.

Atividades Principais do DataOps

Aqui estão as atividades principais do DataOps:

  • – Estabelecer medições de progresso e desempenho em todas as etapas do fluxo de dados. Sempre que possível, avaliar os tempos do ciclo de fluxo de dados.
  • – Definir regras para uma camada semântica abstraída. Garantir que todos estejam “falando o mesmo idioma” e concordem com o que os dados (e metadados) são e não são.
  • – Incluir loops de feedback humano orientados para a melhoria contínua. Os consumidores devem poder confiar nos dados, e isso só pode vir com validação incremental.
  • – Automatizar o maior número possível de estágios do fluxo de dados, incluindo BI, Data Science e Análise.
  • – Usar informações de desempenho, identificar gargalos e otimizá-los. Isso pode exigir investimento em hardware básico ou automação de uma etapa de Ciência de Dados fornecida anteriormente por humanos no processo.
  • – Estabelecer disciplina de governança, com foco especial no controle de dados bidirecional, propriedade dos dados, transparência e rastreamento abrangente da linhagem de dados em todo o fluxo de trabalho.
  • – Processo de design para crescimento e extensibilidade. O modelo de fluxo de dados deve ser projetado para acomodar volume e variedade de dados. Garantir que as tecnologias facilitadoras tenham um preço acessível para escalar com o crescimento de dados corporativos. 

O Que é um Engenheiro DataOps?

A missão de um Engenheiro DataOps é garantir que os Cientistas de Dados possam se concentrar na engenharia de recursos e construção de modelos sem ter que se preocupar com infraestrutura. Para cumprir essa missão, eles precisam de conhecimentos em Ciência de Dados e operações de sistemas de produção. Seu trabalho se divide em três tarefas principais:

Build – Os Engenheiros DataOps criam software de automação para operar os sistemas de armazenamento de dados, notebooks de Ciência de Dados, treinamento distribuído, repositório de modelos, repositório de recursos, entrega contínua, entrega de modelos e monitoramento.

Operar – Os Engenheiros DataOps garantem que os sistemas de IA de produção estejam disponíveis, escaláveis ​​e com bom desempenho. Os modelos preditivos exigem grandes quantidades de dados e computação e, portanto, são caros e demorados. Os Engenheiros DataOps são especialistas em aprendizado de algoritmos e infraestrutura e qualificados de maneira exclusiva para reduzir o tempo de treinamento do modelo, geralmente por um fator de 10 ou mais.

Evangelizar – Os Engenheiros DataOps evangelizam as melhores práticas e ferramentas entre as equipes de Ciência de Dados para melhorar a produtividade e evitar erros comuns.

Um sistema típico de IA em produção consiste em componentes de diferentes fornecedores ou projetos de código aberto, e as organizações precisam montar vários deles para criar um sistema de ponta a ponta.

A montagem de todas essas peças em um sistema de produção confiável e de nível empresarial é uma tarefa desafiadora. Na maioria das vezes, há equipes de operações em silos trabalhando em cada peça, usando seu próprio conjunto de máquinas estaticamente particionadas. Isso é altamente ineficiente em termos de utilização de recursos da máquina e custos operacionais. Em vez disso, os Engenheiros DataOps podem aproveitar uma plataforma, que permite escolher todos os componentes necessários, como repositórios de dados, notebooks de Ciência de Dados, treinamento distribuído, implantação contínua e gerenciamento de código-fonte de um catálogo e executá-los em um conjunto compartilhado de computação. Isso reforça a consistência operacional e as políticas em todos os componentes, garante que as melhores práticas de segurança e gerenciamento de mudanças sejam seguidas e automatiza muitas tarefas operacionais, como instalação, atualização, recuperação de falhas e dimensionamento elástico.

Como o Engenheiro DataOps Pode Ser Comparado a Outros Perfis em Data Science?

Aqui está:

Engenheiro de Dados: eles são um tipo de arquiteto de dados estendido. Além de saber como gerenciar um banco de dados de um Data Warehouse e um Data Lake, eles devem poder gerenciar tecnologias de Big Data, mas também gerenciar fluxos de ingestão de dados. Eles são os que devem disponibilizar os dados para os outros atores da cadeia DataOps.

Analista de Dados: eles são os responsáveis pela limpeza dos dados e por relatório/visualização. Portanto, eles devem ser capazes de criar imagens, limpar os dados, programar e criar estatísticas e módulos de aprendizado de máquina para poder estimar, por exemplo, números futuros.

Cientista de Dados: são os especialistas no campo dos negócios e que possuem habilidades em estatística, aprendizado de máquina e matemática, a fim de extrair inteligência de dados.

Engenheiro de Machine Learning: esse perfil deve ter habilidades em Engenharia de Software, a fim de associar modelos de Machine Learning a aplicações analíticas.

Engenheiro de Inteligência Artificial: esse possui os conhecimentos dos dois perfis anteriores e trabalha no desenvolvimento de aplicações avançadas de IA.

Engenheiro DataOps: sua função é fornecer uma plataforma unificada entre todas as partes interessadas e orquestrar o pipeline de dados e o controle automatizado da qualidade dos dados.

As pessoas estão falando sobre DataOps. As empresas estão comercializando produtos e serviços DataOps. E as organizações estão adotando o DataOps para melhorar a eficiência, a qualidade e o tempo de ciclo de suas análises de dados. Você, como profissional antenado com as necessidades do mercado, precisa estar atento a esse movimento.

Ferramentas do Engenheiro DataOps

DataOps é uma nova abordagem para o ciclo de vida de dados de ponta a ponta, que aplica novos processos e metodologias à análise de dados. As ferramentas usadas por Engenheiros DataOps variam, mas aqui listamos as principais separadas por categoria:

1. Orquestração de pipeline de dados: o DataOps precisa de um fluxo de trabalho direcionado que contenha todas as etapas de acesso, integração, modelo e visualização de dados no processo de produção analítica de dados. Para esta tarefa, ferramentas como AirFlow, Apache Oozie e o Reflow são as mais comuns.

2. Teste automatizado, qualidade e alertas e qualidade da produção: o DataOps testa e monitora automaticamente a qualidade da produção de todos os dados e artefatos no processo de produção analítico de dados, além de testar as alterações de código durante o processo de implantação. O Enterprise Data Foundation fornece ferramentas open-source que ajudam nesta etapa.

3. Automação de implantação e criação de sandbox de desenvolvimento: o DataOps move continuamente o código e a configuração dos ambientes de desenvolvimento para a produção. Jenkins e Meltano são as ferramentas principais aqui.

4. Implantação do modelo de Ciência de Dados: as equipes de Data Science orientadas a DataOps criam ambientes de desenvolvimento reproduzíveis e movem modelos para a produção. Alguns chamam isso de “MLOps” ou “ModelOps. Aqui as opções são muitas: ParallelM, MLFlow, Studio.ML, Kubeflow, entre outras.

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Engenheiros DataOps devem dominar sistemas operacionais, especialmente Linux, o AirFlow (plataforma de gerenciamento de workflow) e devem conhecer muito bem o Docker e ferramentas de orquestração de containers, como Kubernetes, além de ferramentas para servir os modelos com TensorFlow, PyTorch e Apache Spark. E claro, devem dominar Cloud Computing.


E então, acredita que o perfil Engenheiro DataOps é para você? Quer ajuda na sua capacitação? Fique atento ao que vem por aí na DSA!

Referências:

The Seven Steps to Implement DataOps

DataOps é a Chave Para o Sucesso em Machine Learning e IA

The DataOps Engineer Rises