DataOps:o antídoto para pipelines de dados congestionados

DataOps é um conjunto emergente de práticas, processos e tecnologias ágeis para criar e aprimorar pipelines de dados e análises para melhor atender às necessidades de negócios.

Os dados continuam aumentando a cada segundo de cada dia, dando-nos um potencial tesouro de informações para escolher para fins analíticos. Mas mais vezes do que gostaríamos de admitir, as análises travam devido a uma variedade de problemas de dados. Não temos certeza de quais dados temos acesso, de onde vêm os dados ou se são confiáveis.

Em um mundo ideal, poderíamos ter acesso sob demanda e confiança nos dados disponíveis, tanto para análises corporativas gerais quanto para insights de projetos específicos para tomar decisões de negócios que nos mantivessem à frente dos concorrentes. A realidade é que o número crescente de fontes de dados, plataformas e aplicativos criaram um congestionamento de dados significativo e obstáculos na maioria das organizações.

A enorme quantidade de dados produzidos, coletados e gerenciados deve criar um ambiente de dados saudável para melhor compreensão de clientes, produtos e mercados – mas continuamos aquém.

Uma nova abordagem aos dados

Ao enfrentar esse desafio, as empresas precisam de um antídoto que ajude a quebrar os silos de informações existentes e o congestionamento de dados. O que é necessário é uma maneira abrangente de entender e usar as ferramentas, tecnologias e conjuntos de habilidades adequados para lidar com as constantes mudanças nos dados. DataOps é apenas a abordagem a ser adotada.

O DataOps adota a natureza dinâmica dos dados, permitindo que as empresas descubram melhores maneiras de desenvolver e fornecer análises em tempo real. Seguindo os passos da metodologia DevOps, o DataOps é um conjunto emergente de práticas, processos e tecnologias ágeis para construir e aprimorar pipelines de dados e análises para melhor atender às necessidades de negócios.

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Embora algumas empresas afirmem que existe uma única solução de tecnologia, a DataOps reconhece que a resposta não pode ser encontrada apenas no pedido de um determinado número de licenças ou licenças. É uma abordagem de disciplina completa, impulsionada por uma mentalidade que abraça a visão e o gerenciamento de dados de maneira diferente. DataOps, em sua essência, é uma metodologia que visa agilizar todos os elementos que afetam as operações de dados para aumentar os resultados de negócios, implementando processos e várias tecnologias que suportam essa nova perspectiva e princípios de dados.

Movimentando na velocidade da mudança

As empresas agora têm acesso instantâneo a notícias e informações da Internet e das mídias sociais, e os usuários empresariais desejam operar no trabalho da mesma forma que fazem em casa – com acesso instantâneo aos dados. Esse requisito exige uma abordagem mais integrada e eficiente dos dados em comparação com a abordagem semirregular, em lote, em torno da qual muitas empresas são arquitetadas.

Ficou claro que as empresas que querem – ou estão começando – a operar na velocidade da mudança podem vencer tendo as informações e análises certas no momento certo. À medida que as empresas tentam acompanhar a velocidade do movimento de dados e gerenciar a complexidade de seus próprios ambientes, tornou-se muito mais difícil melhorar a disponibilidade de dados. Os gargalos crescentes são o principal fator para a adoção do DataOps. As fontes de dados brutos e de entrada precisam ser moldadas e formatadas, e é preciso haver menos atrito entre as pessoas que fornecem os dados e as pessoas que os usam para tomar decisões.

O DataOps muda as regras do jogo apoiando a empresa focada em dados, acelerando o tempo para obter insights e resolvendo muitos dos desafios associados ao acesso e uso de dados. Ele reúne agilidade, integração contínua e testes enquanto adiciona uma camada de comunicação para aumentar a colaboração entre proprietários de dados, administradores de banco de dados, engenheiros de dados que estão construindo pipelines e processos e consumidores de dados. beneficiar toda a organização.

As empresas progressivas estão usando arquiteturas de dados modernas para ajudar a gerenciar os volumes de dados em constante expansão. Aproveitar plataformas como a nuvem, que dão agilidade, flexibilidade e maior eficiência às empresas é a base que, quando combinada com ferramentas de integração de dados, pode automatizar a entrega de dados e processos com níveis adequados de segurança, qualidade e metadados. Quando o DataOps é adicionado à mistura, as organizações criam o alinhamento interno que, com a tecnologia certa, suporta análises de dados em tempo real e abordagens de gerenciamento de dados colaborativos.

A adoção do DataOps ajuda a acelerar o tempo para obter insights e aborda como lidar com a grande variedade e velocidade dos dados. No entanto, a metodologia, por sua natureza, levantará questões, como o que é necessário para operar na velocidade da mudança com sucesso?

As chaves para o sucesso do DataOps

O DataOps é uma grande promessa em sua capacidade de transformar processos de dados. Para que o DataOps seja bem-sucedido, as empresas devem seguir alguns requisitos de tecnologia.

O primeiro requisito é a integração contínua de dados. É a base para plataformas de dados modernas e a chave para obter análises de dados em tempo real. Em vez da abordagem tradicional de ETL e visualização em lote que movia dados semanalmente ou às vezes mensalmente, o DataOps precisa de uma integração constante de alterações incrementais de dados. Isso significa aplicar tecnologias como change data capture (CDC), que quando feito corretamente elimina a necessidade de instalação do sistema de origem. É uma maneira não invasiva de capturar alterações em dados e metadados de sistemas transacionais, bancos de dados relacionais, sistemas de mainframe e aplicativos e transmiti-los para onde eles precisam estar no processo de pipeline de dados.

É fundamental que as empresas selecionem uma solução universal, que dê suporte a várias plataformas e permita que o processo de captura de dados de alterações opere a partir de uma perspectiva de origem e destino, o que ajudará na entrega e refinamento de dados onde e conforme necessário. Isso permite que o banco de dados seja replicado, permitindo a migração para data warehouses e data lakes baseados em nuvem para economia de custos e agilidade, ao mesmo tempo em que fornece pipelines de dados para dar suporte à movimentação em tempo real.

Para o DataOps ter sucesso, a automação também é essencial. A implementação de plataformas modernas, como nuvem e data lakes, está acontecendo na empresa, e a automatização do datapipeline garante geração, entrega e refinamento eficientes de dados, ao mesmo tempo em que fornece subconjuntos de análise para diferentes usuários de negócios. Ao automatizar cargas de trabalho heterogêneas e distribuídas, fornecemos aos usuários informações confiáveis ​​que os ajudarão a tomar as melhores decisões no momento certo.

As organizações precisam levar em consideração a agilidade ao adotar novas tecnologias e implementar novos pipelines de dados. As soluções devem ser executadas onde necessário, seja na nuvem, on-premise ou em ambientes híbridos para manter o ritmo das “arquiteturas em movimento”, que se refere à constante mudança de plataformas e formatos de dados. O CDC flexível fornece infraestruturas ágeis e modernas que preparam uma empresa para o futuro, oferecendo as cargas de dados certas para atender aos requisitos dos usuários de negócios.

A última peça a ser considerada é a confiança, um dos aspectos mais importantes do DataOps e que vem dos metadados. Os usuários devem ser capazes de saber de onde vêm os dados, como foram transformados e quando e quem os alterou. Isso é alcançado com tecnologias como um catálogo de dados, que ajuda os usuários a encontrar dados rapidamente. Ele também fornece linhagem de dados, que é crucial, pois fornece aos usuários o contexto para ajudar a entender onde os dados foram capturados, como foram transformados e confirma a validação. Essas informações dão aos usuários a confiança de que todos os movimentos de dados foram registrados corretamente.

Limpar caminhos de dados à frente

Embora esteja em sua infância, a adoção do DataOps aliviará muitos dos problemas de congestionamento relacionados a dados que impedem as organizações de superar a concorrência, ao mesmo tempo em que ajuda a reduzir o tempo e o custo de fornecer dados prontos para análise para mais usuários de análise.

Quando executado com sucesso, o DataOps permite que as empresas melhorem a produtividade, simplifiquem e automatizem processos, aumentem a produção de dados e criem maior colaboração entre as equipes, permitindo que os negócios operem na velocidade da mudança.