O conceito de DataOps inaugurou uma nova forma de gerenciamento de dados na internet com a integração de recursos de Inteligência Artificial (IA). Com essa solução, é possível criar um sistema que aprende lições que podem ser usadas para otimizar o gerenciamento digital de informações.
- O que é DataOps?
- DevOps: ciclo de vida
- Engenharia de dados e diferença entre DevOps e DataOps
- Data science (ciência de dados)
- Benefícios
Com o DataOps, é possível desenvolver softwares, sites e soluções tecnológicas voltadas para o aprimoramento e eficiência de sistemas de gerenciamento de dados.
Usada amplamente por profissionais de TI, uma plataforma de DataOps tende a reduzir os custos com o gerenciamento de dados, além de acelerar o processamento de informações.
O que é DataOps?
O DataOps é resultado do desdobramento do Manifesto Ágil de 2001 que provocou mudanças estruturais no desenvolvimento de softwares. O documento, criado por 17 profissionais de TI, estabeleceu diretrizes para a criação de softwares, que mais tarde serviu de orientação para o surgimento de plataformas de DataOps.
A primeira citação do termo em um trabalho acadêmico aconteceu em 2017, no estudo “3 Reasons Why DataOps Is Essential for Big Data Success”, produzido por Lenny Liebmann.
Na prática, uma plataforma de DataOps busca formas de acelerar o gerenciamento de análises de dados. Essas informações podem ser transformadas em gráficos, banco de dados e modelos de tabelas de compilamento de dados.
DevOps: ciclo de vida
Plataformas DevOps representam um conceito de desenvolvimento de softwares que pretende acelerar o ciclo de vida de construção de soluções digitais usando a automação de processos.
Dessa forma, sistemas DeVOps são construídos com recursos de TI que exploram uma implantação contínua de software. Essa implantação é automatizada e totalmente integrada à plataforma.
Engenharia de dados e diferença entre DevOps e DataOps
O conceito de DevOps foi criado em 2008 pelos programadores Andrew Clay Shafer e Patrick Debois. No entanto, o termo DataOps somente foi citado pela primeira vez em 2009 na Bélgica, durante o evento DevOpsDays.
Também conhecido como um conjunto de práticas de desenvolvimento de softwares, o DevOps representa uma colaboração entre equipes de desenvolvimento e de operações em TI.
Por outro lado, DataOps pode ser entendido como um conceito que não deve ser resumido somente a sistemas de gerenciamento de dados. O termo é abrangente e não está associado a uma ferramenta, ou linguagem específica, e faz parte da engenharia de dados.
Data science (ciência de dados)
Plataformas de DataOps usam a ciência de dados de um sistema de desenvolvimento Ágil, para atingir mais eficiência e eficácia no gerenciamento de dados. Esse sistema permite, por exemplo, a inserção colaborativa de novas informações, através de sprints.
Essas análises colaborativas servem para atualização constante da plataforma de DataOps, que usa inovação para criar novos bancos de dados, adaptando funções e tarefas de acordo com a evolução do projeto.
Benefícios
O gerenciamento de dados em plataformas DataOps possibilita o aprimoramento contínuo do software através da análise de informações inseridas no sistema. Além dessa aprendizagem automatizada, o conceito apresenta outros benefícios, como:
- Colaboração entre a equipe de TI;
- Segurança;
- Qualidade;
- Acesso simplificado ao banco de dados;
- Fácil usabilidade do sistema;
- Otimização de dados disponíveis.
Uma equipe de TI pode ser responsável pela implantação de DataOps. Um dos preceitos para o funcionamento da plataforma, a integração entre bancos de dados, será essencial para o gerenciamento inteligente de informações.
A integração do sistema consiste ainda em testes com os dados, além de traçar os objetivos do DataOps, que usarão os dados brutos para criar análises para criar soluções digitais.
Sistemas que utilizam DataOps representam a evolução tecnológica no gerenciamento de dados. Simplificando processos de análises de informações, plataformas DataOps podem ser uma nova tendência que se consolidará em empresas influenciando em decisões estratégias do negócio.
