DataOps e processamento de dados não automatizados

Para garantir a colaboração e a inovação de uma empresa, especialmente no que diz respeito aos dados, o DataOps utiliza o Agile Development, para que as equipas possam trabalhar em conjunto com os utilizadores numa base de sprint e reformular recorrentemente as prioridades, se necessário, para alcançar a evolução dos requisitos e o feedback contínuo dos utilizadores. Esta é uma boa prática para responder aos requisitos de dados, porque as necessidades empresariais podem mudar frequentemente e esta metodologia ajuda todas as equipas a fazer evoluir a solução de forma constante, especialmente quando se trata de DataOps. A forma como uma solução analítica será implementada e o tempo que demorará, depende, certamente, da forma como as tarefas são organizadas, da validação contínua dos resultados, mitigação de erros e discussões de requisitos.

Como bem sabemos, o DevOps está ligado ao ciclo de vida de construção para o desenvolvimento de software. Este termo pode ser facilmente associado a DataOps, mas a metodologia DevOps é apenas um dos seus componentes. As soluções de análise de dados utilizam sempre um conjunto de tecnologias, e essas ferramentas são utilizadas por diferentes equipas na mesma solução, o que torna provável a existência de produtos de dados segregados, mas também de alguns componentes comuns que precisam de ser sincronizados. É por isso que é necessário “versionar” o código dessas soluções e, além disso, estes projetos precisam de seguir uma estrutura onde são feitas diferentes abordagens. Há um lugar onde são desenvolvidos os pipelines de dados, modelos de dados, dashboards, etc., há outro onde é testada a qualidade dos mesmos e outro, a que se chama Produção, onde é oferecida a solução aos utilizadores de negócio para que estes possam trabalhar. Ao seguir estas boas práticas, é possível reduzir os erros e melhorar a qualidade geral da solução.

Como falámos de desenvolvimento e implementação de analytics, há uma parte que está em falta, a orquestração e gestão dos pipelines de dados. É necessário ver estes pipelines como linhas de produção e, como sabemos, todas as empresas do mundo devem monitorizar cuidadosamente as suas linhas de produção, especialmente a qualidade das mesmas, a mitigação de defeitos e os tempos de eficiência. Quando falamos de pipelines de dados, referimo-nos ao lado real das operações de análise de dados. Isto significa que precisamos de monitorizar cada passo desses pipelines de dados e fazer vários tipos de testes para garantir a qualidade e a transparência dos dados. Quando se dispõe de um sistema bem concebido em torno dos pipelines de dados, cada conjunto de dados será rigorosamente verificado e, se algo estiver errado, a equipa de analytics será alertada ou notificada antes de os utilizadores de negócio sofrerem o impacto.

O valor dos dados está a aumentar e grande parte dele provém da diversidade dos dados capturados e das possibilidades de correlação. Neste contexto, as soluções de analytics estão a tornar-se cada vez mais complexas, mas também mais valiosas. Este pode ser o seu caso e, mesmo que ainda não tenha chegado a esse ponto, precisa de garantir que a sua solução é à prova de futuro, pelo que utilizará metodologias DataOps para alcançar a excelência e obter o máximo valor dos seus dados. Como mencionado anteriormente, os pipelines de dados são como linhas de produção, pelo que é fundamental garantir que são bem monitorizados e organizados. É uma questão de mentalidade e, quanto mais cedo der prioridade a DataOps, mais cedo a sua jornada de dados se tornará realidade.