Um bom programa de análise de dados depende de boas operações de dados

Se o seu processo de DataOps não for bem compreendido, isso poderá levar a inconsistências em seus dados e em seus resultados de análise.

A necessidade de um processo de DataOps forte é frequentemente subestimada – e mal compreendida quando aplicada a projetos de análise de dados. Simplificando, DataOps é DevOps (o conjunto de práticas que combina ferramentas e operações de TI) para dados – e é o processo de operacionalização de dados e de abordar a ideia central de que toda vez que você faz uma implantação ou uma mudança, você precisa estar atento dos dados que já estão em vigor e o impacto potencial das mudanças que estão sendo promovidas.

O desafio, em situações em que a atenção adequada não é dada ao processo de DataOps subjacente, é que uma série de problemas pode surgir – levando a algumas implicações sérias.

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Você faz uma mudança que interrompe algo na produção

Este é o pior pesadelo de toda equipe de dados. Pior ainda, porém, é não ter um processo para saber 1) qual mudança foi introduzida e 2) como remover o problema. Se você não tiver uma visão de quais mudanças estão sendo implantadas, não terá como resolver rapidamente o problema recém-introduzido. Este é um problema de desenvolvimento, mas rapidamente se transforma em um problema de negócios, pois você pode começar a perder seu público de negócios. Se sua base de clientes não confia em seu sistema e nos processos subjacentes (e eles começam a ver dados corrompidos em tempo real), a credibilidade de todo o seu programa de dados é questionada – e está sendo questionada sobre algo que poderia ser resolvido por um processo claro, testado e documentado.

A velocidade de entrega de melhorias

Se você não tiver um processo sólido e estiver vendo dados que não são precisos, seu tempo para corrigir problemas e fornecer melhorias será extremamente longo. O resultado? Você verá dados ruins (ou incompletos) por mais tempo. O próprio processo de implantação precisa ser visto como parte de seu programa de dados geral. Implemente uma alteração de código zero para simplesmente testar o processo de implantação. O processo em si está funcionando como deveria – ou é esse processo que está introduzindo as coisas erradas na produção?

Você removeu a capacidade de fazer um hot-fix

Os problemas surgem, é inevitável, e as equipes de desenvolvimento precisam ser capazes de entrar rapidamente e executar um hot-fix para resolver o problema imediato. O problema, porém, é que, se você não tiver um processo DataOps implementado, corre o risco de reintroduzir o mesmo bug em sua próxima implantação.

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Erro humano e custo

Não importa o quanto as pessoas sejam cautelosas, erros são cometidos. Um processo de DevOps é criado para remover o máximo possível de erros humanos do seu programa de análise de dados. Quanto menos erros humanos, mais precisos serão seus dados – e programa. As pessoas são caras e os processos podem ajudar a reduzir esse custo. Quanto mais pessoas envolvidas em uma implantação, mais caro é esse processo. Remova os aspectos manuais do seu programa de análise de dados e você terá um programa melhor, mais barato e mais rápido.

Se você não tiver certeza sobre o estado atual do seu processo de DataOps, faça essas perguntas à sua equipe. As respostas lhe dirão tudo o que você precisa saber.

1. Qual ​​é o nosso processo atual para colocar as alterações de dados em produção? É consistente e bem documentado?
2. Existem ambientes isolados de desenvolvimento e teste onde o trabalho está sendo feito?
3. As pessoas têm acesso de administrador à produção para fazer alterações? Existe um processo em vigor para impedir que as pessoas enviem suas próprias alterações para a produção (ou seja, qual é a governança entre desenvolvimento e implantação)?

Se o seu processo de DataOps não for bem compreendido, isso poderá levar a inconsistências em seus dados. Inconsistências em seus dados levam a dúvidas nas mentes de seus clientes sobre a qualidade de suas informações e que eles não podem realmente confiar no que veem como uma fonte de verdade. Construa um processo melhor e você será mais rápido, permanecerá confiável aos olhos de seu cliente e saberá que construiu uma versão única da verdade na qual pode confiar para tomar decisões críticas de negócios.