DataOps: Otimizando Pipelines de Dados para Análises Mais Rápidas e Confiáveis

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

Os dados aumentam a cada segundo de cada dia, oferecendo um potencial tesouro de informações para fins analíticos. Mas, mais vezes do que gostaríamos de admitir, as análises paralisam devido a uma variedade de problemas de dados. Não temos certeza de quais dados temos acesso, de onde eles vêm ou se são confiáveis.

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

A enorme quantidade de dados produzidos, coletados e gerenciados deveria criar um ambiente de dados saudável para melhor compreensão de clientes, produtos e mercados — mas continuamos falhando.

Uma Nova Abordagem para Dados

Enfrentando esse desafio, as empresas precisam de um antídoto que ajude a derrubar os silos de informação existentes e o congestionamento de dados. O que se precisa é de uma maneira abrangente de entender e usar as ferramentas, tecnologias e conjuntos de habilidades adequados que abordem as mudanças constantes nos dados. DataOps é exatamente a abordagem a ser adotada.

DataOps abraça a natureza dinâmica dos dados, permitindo que as empresas descubram melhores maneiras de desenvolver e entregar análises em tempo real. Seguindo os passos da metodologia DevOps, DataOps é um conjunto emergente de práticas ágeis, processos e tecnologias 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 solução tecnológica única, DataOps reconhece que a resposta não pode ser encontrada apenas na compra de um certo número de licenças. É uma abordagem disciplinar completa, impulsionada por uma mentalidade que abraça olhar e gerenciar dados de forma diferente. No seu núcleo, DataOps é uma metodologia que visa otimizar 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.

Movendo-se na Velocidade da Mudança

As empresas agora têm acesso instantâneo a notícias e informações da internet e mídias sociais, e os usuários de negócios querem operar no trabalho da mesma forma que em casa — com acesso instantâneo a dados. Esse requisito exige uma abordagem mais integrada e eficiente para dados versus a abordagem semi-regular e em lote em torno da qual muitas empresas são arquitetadas.

Ficou claro que empresas que querem — ou estão começando a — operar na velocidade da mudança podem vencer tendo a informação e análise certas no momento certo. À medida que as empresas tentam acompanhar o movimento da velocidade dos dados e gerenciar a complexidade de seus próprios ambientes, tornou-se muito mais difícil melhorar a disponibilidade de dados. Os gargalos crescentes são um impulsionador principal para a adoção do DataOps. Os dados brutos e variados de entrada precisam ser moldados e formatados, e deve haver menos atrito entre as pessoas que fornecem os dados e as que os usam para tomar decisões.

DataOps muda as regras do jogo ao apoiar a empresa focada em dados, acelerando o tempo para insight e resolvendo muitos dos desafios associados ao acesso e uso de dados. A metodologia foca fortemente em melhorar a comunicação, integração e automação de fluxos de dados pela organização. Ela reúne agilidade, integração contínua e testes, adicionando uma camada de comunicação para aumentar a colaboração entre proprietários de dados, administradores de banco de dados, engenheiros de dados que constroem pipelines e processos, e consumidores de dados. O resultado é finalmente obter dados em tempo real que beneficiarão toda a organização.

Empresas progressistas estão usando arquiteturas de dados modernas para ajudar a gerenciar volumes de dados em constante expansão. Aproveitar plataformas como a nuvem, que dão às empresas agilidade, flexibilidade e maior eficiência, é a base que, quando combinada com ferramentas de integração de dados, pode automatizar a entrega e processos de dados com níveis apropriados de segurança, qualidade e metadados. Quando 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 colaborativas de gerenciamento de dados.

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

As Chaves para o Sucesso do DataOps

DataOps tem grande promessa em sua capacidade de transformar processos de dados. Para que DataOps tenha sucesso, as empresas devem seguir alguns requisitos tecnológicos.

O primeiro requisito é a integração contínua de dados. É a base para plataformas de dados modernas e a chave para alcançar análises de dados em tempo real. Em vez da abordagem ETL tradicional e visão em lote que movia dados semanal ou às vezes mensalmente, DataOps precisa de uma integração constante de mudanças incrementais de dados. Isso significa aplicar tecnologias como captura de dados alterados (CDC), que quando feita corretamente elimina a necessidade de instalação no sistema de origem. É uma forma não invasiva de capturar mudanças em dados e metadados de sistemas transacionais, bancos de dados relacionais, mainframes e aplicações e transmiti-los para onde precisam estar no processo de pipeline de dados.

É fundamental que as empresas selecionem uma solução universal, que suporte várias plataformas e permita que o processo de captura de dados alterados opere de uma perspectiva de origem e destino, o que ajudará na entrega e refinamento de dados onde e quando necessário. Isso permite que o banco de dados seja replicado, possibilitando a mudança para data warehouses e data lakes baseados em nuvem para economia de custos e agilidade, enquanto fornece pipelines de dados para suportar movimento em tempo real.

Para o sucesso do DataOps, a automação também é essencial. A implementação de plataformas modernas como nuvem e data lakes está acontecendo nas empresas, e automatizar o pipeline de dados garante geração, entrega e refinamento eficientes de dados, entregando subconjuntos analíticos a 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 considerar agilidade ao adotar novas tecnologias e implementar novos pipelines de dados. As soluções devem rodar onde necessário, seja na nuvem, on-premise ou em ambientes híbridos para manter o ritmo de "arquiteturas em movimento", que se refere à mudança constante em plataformas e formatos de dados. CDC flexível fornece infraestruturas modernas e ágeis que tornam a empresa preparada para o futuro, oferecendo as cargas de dados certas para atender aos requisitos dos usuários de negócios.

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

Estradas de Dados Limpas 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 ultrapassar a concorrência, enquanto ajuda a reduzir o tempo e o custo de entrega de dados prontos para análise a mais usuários analíticos.

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