Já está bastante claro a importância dos dados nos dias de hoje.

E à medida que as empresas amadurecem no uso de dados para a tomada de decisões, uma nova área vem ganhando destaque, DataOps.

DataOps visa ajudar as organizações a superar obstáculos em seus processos de análise de dados. Mas o que exatamente é essa prática e como ela pode ajudar as empresas a aproveitar melhor os dados? É exatamente o que vamos trazer agora para você.

Boa leitura.

O Que é DataOps?

DataOps é uma abordagem para a gestão de pipelines de dados, baseada em práticas de DevOps, que se concentra na agilidade, qualidade e confiabilidade na entrega de dados.

É uma forma de otimizar os fluxos de trabalho dos pipelines de dados, do desenvolvimento à entrega, com o objetivo de torná-los mais rápidos, confiáveis e escaláveis. Isso é alcançado através da automação de tarefas repetitivas, monitoramento contínuo e colaboração estreita entre equipes de desenvolvimento de software e de dados.

DataOps é o resultado da aplicação dos princípios do DevOps ao ciclo de vida dos dados. A ideia básica em DataOps é: “se você construir um sistema em torno dos dados – que automatize muito do monitoramento, implantação e colaboração – sua produtividade aumenta, seus clientes ficam muito mais felizes e você acaba fazendo um trabalho melhor”.

DataOps se concentra em três processos:

1- Redução de Erros, o que melhora a confiança nos dados. 
2- Ciclo de Vida de Desenvolvimento, que envolve a rapidez com que você pode obter novos modelos, novos conjuntos de dados e novas visualizações, da concepção do problema até a produção. Este aspecto envolve tanto velocidade quanto risco.
3- Aumento da Produtividade da Equipe, com redução do número de reuniões e aumento da colaboração.

Todos os processos definidos anteriormente são mensuráveis. Por exemplo, você deve analisar métricas que respondam às seguintes perguntas:

  • Quanto trabalho sua equipe está fazendo?
  • Com que frequência as coisas estão “quebrando”?
  • Quão rápido você está colocando coisas novas em produção?

Como Implementar DataOps

A implementação de DataOps envolve vários passos, incluindo:

Definição de Processos: Defina os processos e fluxos de trabalho para os pipelines de dados, incluindo a integração, validação, teste e implantação.

Automatização: Automatize tarefas repetitivas para melhorar a eficiência e a precisão. Isso inclui a automação de testes, implantações e atualizações.

Colaboração: Crie uma equipe cross-funcional de desenvolvimento de software e de dados para trabalhar juntos na criação, manutenção e monitoramento dos pipelines de dados.

Monitoramento: Monitore o desempenho de cada pipeline de dados para identificar problemas e oportunidades de melhoria.

Feedback: Implemente um sistema de feedback para permitir que as equipes de desenvolvimento de software e de dados possam compartilhar informações e soluções em tempo real.

Cultura: Fomente uma cultura de experimentação, inovação e melhoria contínua para garantir que todos estejam sempre procurando formas de tornar cada pipeline de dados mais eficiente e eficaz.

A implementação de DataOps é um processo contínuo e pode levar algum tempo. No entanto, a implementação correta pode melhorar significativamente a qualidade, confiabilidade e agilidade na entrega de dados.

DataOps x MLOps

DataOps é uma abordagem de gerenciamento de dados que tem como objetivo aumentar a velocidade, qualidade e eficiência do ciclo de vida dos dados. DataOps se concentra em automatizar e otimizar processos de coleta, armazenamento, processamento e distribuição de dados.

Já MLOps é uma extensão do DataOps que se concentra especificamente no gerenciamento do ciclo de vida dos modelos de aprendizado de máquina (Machine Learning). Isso inclui tarefas como o treinamento, o teste e o monitoramento de modelos, bem como a implementação e o gerenciamento de modelos em produção.

Enquanto DataOps pode ser responsabilidade de um Engenheiro de Dados ou de um Engenheiro DataOps, MLOps é responsabilidade do Engenheiro de Machine Learning.

Ferramentas de DataOps

Algumas das principais ferramentas de DataOps incluem:

  • Apache Airflow: um sistema de orquestração de pipelines de dados baseado em tarefas.
  • AWS Glue: um serviço de ETL da Amazon que permite a criação, execução e gerenciamento de pipelines de dados.
  • Talend: uma plataforma de integração de dados que oferece ferramentas para coletar, integrar e distribuir dados.
  • Apache Nifi: um sistema de fluxo de dados de código aberto para automatizar a movimentação e o tratamento de dados.
  • StreamSets: uma plataforma de gerenciamento de dados que permite a criação, execução e monitoramento de pipelines de dados.
  • DataKitchen: uma plataforma de automação em DataOps.

Caso de Uso

E aqui está um exemplo de caso de uso para implementar DataOps na prática:

Identificação das necessidades de dados: A primeira etapa é compreender as necessidades de dados da empresa. Isso pode incluir a definição de KPIs, o entendimento do fluxo de dados e a identificação dos dados críticos para o negócio.

Criação de pipelines de dados: Uma vez que as necessidades de dados são conhecidas, é hora de criar pipelines de dados para coletar, processar e distribuir os dados. Isso pode ser feito usando uma ferramenta de integração de dados, como Apache Airflow ou Talend.

Automatização de processos: A próxima etapa é automatizar processos como a validação de dados, a geração de relatórios e a distribuição de dados. Isso pode ser feito usando scripts ou ferramentas de automação, como Apache Nifi.

Monitoramento e otimização de pipelines de dados: É importante monitorar continuamente o desempenho dos pipelines de dados para identificar problemas e oportunidades de otimização. Isso pode ser feito usando ferramentas de monitoramento, como Amazon CloudWatch.

Colaboração e documentação: Por fim, é importante promover a colaboração entre equipes e documentar processos para garantir a transparência e a escalabilidade. Isso pode ser feito usando ferramentas de colaboração, como Confluence, e a criação de documentação detalhada dos processos de dados.

Este é apenas um exemplo geral de como implementar DataOps na prática. O processo pode variar de acordo com a complexidade dos dados e as necessidades específicas da empresa.

Conclusão

DataOps pode ser uma abordagem poderosa para qualquer empresa e vale a pena dedicar um tempo para entender a estrutura e seus benefícios.

Mas a coisa mais importante a lembrar é que esta prática é sobre colaboração. Trata-se de construir uma cultura em que os profissionais de dados trabalhem em conjunto com as partes interessadas para produzir resultados orientados por dados com mais rapidez e eficiência.

Equipe DSA

Referências:

Formação Engenheiro DataOps

The Seven Steps to Implement DataOps

What DataOps is exactly