Por que DataOps Robusto Impulsiona Análises de Dados Confiáveis

Se seu processo de DataOps não é bem compreendido, pode levar a inconsistências nos seus dados e nos resultados das suas análises.

A necessidade de um processo forte de DataOps 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 operacionalizar dados e abordar a ideia central de que toda vez que você faz um deploy ou uma mudança, precisa estar atento aos dados já existentes e ao impacto potencial das mudanças promovidas.

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

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Você envia uma mudança que quebra algo em produção

Este é o pior pesadelo de qualquer equipe de dados. Pior ainda é não ter um processo para saber 1) que mudança foi introduzida e 2) como remover o problema. Se você não tem visibilidade do que está sendo implantado, não tem recurso para resolver rapidamente o problema recém-introduzido. Isso é um problema de dev, mas rapidamente vira problema de negócio: você pode começar a perder sua audiência de negócio. Se sua base de clientes não confia no seu sistema e nos processos subjacentes (e começam a ver dados corrompidos em tempo real), a credibilidade de todo seu programa de dados é questionada — por algo que poderia ser resolvido por um processo claro, testado e documentado.

A velocidade de entrega para melhorias

Se você não tem um processo sólido, e está vendo dados imprecisos, seu tempo para corrigir problemas e entregar melhorias será extremamente longo. O resultado? Você ficará olhando para dados ruins (ou incompletos) por mais tempo. O processo de deploy precisa ser visto como parte do seu programa de dados geral. Implemente uma mudança de código zero para testar o processo de deploy. O processo em si está funcionando como deveria — ou é esse processo que está introduzindo as coisas erradas em produção?

Você removeu a capacidade de fazer hot-fix

Problemas surgem, é inevitável, e equipes de dev precisam poder intervir rapidamente e fazer um hot-fix para resolver o problema imediato. O problema é que, sem um processo DataOps, você corre o risco de reintroduzir o mesmo bug no próximo deploy.

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Erro humano e custo

Não importa o quão cautelosos sejam, erros acontecem. Um processo DevOps é construído para remover o máximo possível de erro humano do seu programa de análise de dados. Menos erro humano, dados mais precisos — e programa. Pessoas são caras, e processos podem reduzir esse custo. Quanto mais pessoas envolvidas em um deploy, mais caro é o processo. Remova aspectos manuais do seu programa de análise de dados, e você terá um programa melhor, mais barato e mais rápido.

Se você não tem certeza sobre o estado atual do seu processo DataOps, pergunte à sua equipe estas questões. As respostas dirão tudo que você precisa saber.

1. Qual é nosso processo atual para colocar mudanças de dados em produção? É consistente e bem documentado?
2. Existem ambientes isolados de desenvolvimento e teste onde o trabalho é feito?
3. Pessoas têm acesso admin à produção para fazer mudanças? Existe um processo para impedir que pessoas empurrem suas próprias mudanças para produção (ou seja, qual é a governança entre desenvolvimento e deploy)?

Se seu processo DataOps não é bem compreendido, pode levar a inconsistências nos seus dados. Inconsistências nos dados levam a dúvidas na mente dos clientes sobre a qualidade de suas informações e de que não podem confiar no que veem como fonte de verdade. Construa um processo melhor, e você irá mais rápido, permanecerá confiável aos olhos do cliente, e saberá que construiu uma única versão da verdade na qual pode confiar para tomar decisões críticas de negócio.