DataOps busca simplificar processos ao remover os silos de dados para acelerar os projetos de Machine Learning e Analytics de uma empresa.
A metodologia ágil se tornou presente nas empresas que investem em inovação e isso tem incentivado muitas delas a incorporar o DataOps, tendência emergente que influencia as decisões estratégicas de uma companhia e gera impacto na qualidade das entregas.
Como explica este artigo do Data Hackers, comunidade brasileira de Data Science, o DataOps combina os conceitos “Ágil, DevOps e Controle de Processos Estatísticos e os aplica nos processos analíticos”. Ou seja, acelera e deixa mais produtivos os projetos de Machine Learning e Analytics.
Mas se o DevOps foca na complexidade da tecnologia, esta nova tendência busca justamente o contrário: simplificar os processos de modelagens para que eles se tornem gerenciáveis e a empresa consiga implementar uma cultura orientada a dados.
Pense no seguinte: a sua empresa deve possuir bancos de dados descentralizados, mas quando eles não estão gerenciados, será preciso reunir requisitos sobre eles, modelá-los, criar um relatório e distribuí-los entre os times responsáveis pelo desenvolvimento de um projeto.
A proposta do DataOps é fazer com que o time consiga enxergar os principais processos que impactam a organização, entender o valor de cada um deles para remover os silos de dados e assim centralizá-los, mas sem abrir mão das ideias que impactam a empresa como um todo.
Ou seja, é conseguir transferir dados de forma ágil entre vários ambientes, mantendo a eficiência e satisfazendo o cliente com a entrega contínua de insights.
Se você quiser entender mais sobre a importância do DataOps e os desafios e benefícios que a tendência traz para os negócios, a comunidade Data Hackers preparou um podcast sobre o assunto:
O que é preciso para ter uma equipe DataOps?
Uma coisa é certa: você não vai precisar contratar especialistas, afirma Ellen Friedman, co-autora da ferramenta MapR (plataforma que fornece acesso a uma variedade de fontes de dados de um único cluster de computador), em entrevista ao site CIO.
Se a sua empresa já tem uma equipe DevOps, provavelmente o mesmo time pode ser usado para o DataOps. Friedman destaca que é preciso identificar pessoas (engenheiros ou cientistas) que tenham treinamento em dados e entender qual projeto se enquadra nessa metodologia.
Até porque é preciso criar uma meta bem definida para evitar ruídos de comunicação entre os colaboradores. Quando eles estão alinhados com o problema, o objetivo é o mesmo: a resolução. Isso traz mais eficiência, melhor uso do tempo e novas experiências aos envolvidos.
Principais destaques desta matéria:
- DataOps foca em trazer agilidade aos projetos de Machine Learning e Analytics;
- Ao contrário do DevOps, metodologia busca simplificar processos e manter a entrega contínua de insights;
- Tendência traz melhor eficiência, uso do tempo e novas experiências para os times.
