Dataops: a evolução da ciência de dados

Por Roberto Marcio

A aceleração dos processos de inovação e a utilização de ferramentas que antes eram consideradas opcionais, e que hoje estão intimamente ligadas ao desempenho das equipes que estão trabalhando à distância, dão um toque especial ao século 21, que têm promovido transformações tão rápidas a ponto de surgirem novidades a todo instante. Em uma delas, o DataOps mostra o quão ágil a evolução na metodologia de entrega de dados, trazendo resultados cada vez mais  assertivos para os negócios, e diversos setores da economia fazem seu uso para tratamento de dados, que por sua vez contribui para o aprendizado da máquina para, por exemplo, monitorar as atividades próprias e de concorrentes, tudo em tempo real. 

Não sendo propriamente uma tecnologia, mas uma metodologia, acelera a entrega de dados, garantindo a qualidade e a acuracidade das informações. 

Ela segue os princípios da DevOps, porém aplicadas em times de Big Data e consegue unificar fluxos de trabalho relacionados a análise de dados e pode significar considerável crescimento na capacidade de equipes extraírem valores de suas bases de dados. 

Além disso, também ajuda a diminuir os processos manuais que resultam na queda de produtividade.

Ter uma boa equipe de trabalho impulsiona os resultados

O DataOps requer uma equipe analítica e de dados, que pode garantir melhoria, qualidade e redução no tempo do ciclo de análise de dados, o que interfere diretamente na performance. Ele oferece uma redução no tempo na elaboração de um projeto de captação de informações. Engenheiros e cientistas de dados conseguem, juntos, destrinchar as informações à medida que elas chegam a todo instante. 

No time formado para trabalhar com DataOps tem especialistas em dados, que oferecem suporte ao cenário de dados e às práticas recomendadas de desenvolvimento, engenheiros de dados, que fornecem suporte ad hoc e de sistema para BI, analytics e aplicativos de negócios e engenheiros de dados principais, que são desenvolvedores que trabalham em produtos e produtos voltados para o cliente.

Sua atuação é destacada nas empresas como solução para excesso de dados na rede

Para as empresas, fundamentalmente qual a sua utilidade para melhorar seus serviços? A aplicação da metodologia DataOps no machine learning tem sido intensificada à medida que a máquina evolui com as informações obtidas por ela. Ou seja,um estilo de organização é útil para qualquer trabalho orientado a dados, facilitando o aproveitamento dos benefícios oferecidos pela construção de um data fabric global  

De certo é que a parte humana de todo o processo conta muito, já que analistas e engenheiros de dados se tornam peças chave em diversas áreas de especialização em equipes de DataOps, que  incluem bancos de dados, integração, dados para processar orquestração, implantação de política de dados, integração de dados e modelo e segurança de dados e controles de privacidade.

O tratamento dos dados: colaboradores “criam” condições para uma melhor tomada de decisão?

A pandemia do coronavírus fez acelerar o uso de recursos tecnológicos para compreender melhor esse consumidor que está na rede, seus desejos e necessidades. 

Para isso, as empresas começaram a adotar sistemas de coletas e análise de dados com o objetivo de criar estratégias de vendas ou até mesmo para a sua própria administração. Acontece que o volume de dados é tamanho que se faz necessários ter a sua disposição softwares capazes de interpretar todos os detalhes para se transformar em um material estratégico para o negócio. 

O DataOps, por sua vez, aprimora essa união de operações, gerenciando bancos de dados descentralizados, criados por pequenos times. Essa descentralização de dados é um motor para uma implementação da cultura data driven business.

Vale destacar que para cada ambiente, são necessários diferentes processos para implantação dessas técnicas e conceitos. Segundo a TOTVs, sua implementação pode gerar testes autônomos nos fluxos de dados, ferramentas de versionamento de código, múltiplos ambientes de trabalho, reciclagem e unificação, parametrização de processos, armazenamentos simples. Tudo isso em uma escala que sua empresa encontrará para a sua necessidade.

Saiba mais:
https://www.hitachivantara.com/pt-br/insights/dataops-insights/dataops/what-is-dataops.html
https://www.mjvinnovation.com/pt-br/blog/dataops-o-que-e-quais-vantagens/ 

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