Arquitetura DataOps: cinco componentes principais e como começar

DataOps é uma abordagem colaborativa para o gerenciamento de dados que combina a agilidade do DevOps com o poder da análise de dados. O objetivo é simplificar o processamento, a análise e a ingestão de dados, automatizando e integrando vários fluxos de trabalho de dados. Uma arquitetura DataOps é a base estrutural que dá suporte à implementação dos princípios de DataOps em uma organização. Ela engloba os sistemas, ferramentas e processos que permitem que as empresas gerenciem seus dados de forma mais eficiente e eficaz.

Neste artigo:

• Arquitetura de dados legados versus arquitetura DataOps
• 5 componentes-chave de uma arquitetura DataOps
• Como adotar uma arquitetura DataOps

As arquiteturas de dados legados, que têm sido amplamente utilizadas há décadas, são geralmente caracterizadas por sua rigidez e complexidade. Esses sistemas normalmente consistem em ambientes isolados de armazenamento de dados e processamento, com processos manuais e colaboração limitada entre as equipes. Como resultado, eles podem ser lentos, ineficientes e propensos a erros.

Desafios das arquiteturas de dados legadas

Alguns dos principais desafios associados às arquiteturas de dados legados incluem:

• Falta de flexibilidade: as arquiteturas de dados tradicionais geralmente são rígidas e inflexíveis, dificultando a adaptação às mudanças nas necessidades comerciais e a incorporação de novas fontes de dados ou tecnologias.
• Processamento de dados lento: devido à natureza manual de muitos fluxos de trabalho de dados em arquiteturas legadas, o processamento de dados pode ser demorado e consumir muitos recursos.
• Silos de dados: arquiteturas legadas frequentemente resultam no armazenamento e processamento de dados em ambientes isolados, o que pode limitar a colaboração e dificultar a geração de insights abrangentes.
• Qualidade de dados: a falta de automação e gestão de dados em arquiteturas legadas pode levar a problemas de qualidade, como dados incompletos, imprecisos ou duplicados.

Como uma arquitetura de DataOps lida com esses desafios

A arquitetura DataOps supera os desafios impostos pelas arquiteturas de dados legados de várias maneiras:

• Maior flexibilidade: o design modular da arquitetura DataOps permite a fácil integração de novas fontes de dados, ferramentas e tecnologias, permitindo que as organizações se adaptem rapidamente às necessidades comerciais em constante mudança.
• Processamento de dados mais rápido: ao automatizar fluxos de trabalho e aproveitar tecnologias modernas de processamento de dados, a arquitetura DataOps acelera a transformação, análise e a ingestão de dados.
• Colaboração aprimorada: o DataOps enfatiza a colaboração multifuncional, quebrando barreiras entre as equipes de dados e permitindo que elas trabalhem juntas de forma mais eficaz.
• Qualidade de dados aprimorada: o uso de automação e gestão de dados na arquitetura de DataOps ajuda a garantir a segurança, a conformidade e a qualidade de dados.

1. Fontes de dados

As fontes de dados são a espinha dorsal de qualquer arquitetura DataOps. Isso inclui diversos bancos de dados, aplicações, APIs e sistemas externos dos quais os dados são coletados e ingeridos. As fontes de dados podem ser estruturadas ou não estruturadas e podem residir no local ou na nuvem.

Uma arquitetura de DataOps bem projetada deve lidar com os desafios de integrar dados de várias fontes, garantindo que sejam limpos, consistentes e precisos. A implementação de verificações de qualidade de dados, criação de perfis e catalogação são essenciais para manter uma visão precisa e atualizada dos ativos de dados da organização.

2. Ingestão e coleta de dados

A ingestão de dados envolve o processo de aquisição de dados de várias fontes e sua introdução no ambiente DataOps. Esse processo pode ser realizado usando uma variedade de ferramentas e técnicas, como processamento em lote, streaming ou ingestão em tempo real.

Em uma arquitetura de DataOps, é fundamental ter um processo de ingestão de dados eficiente e escalável que possa lidar com dados de diversas fontes e formatos. Isso requer a implementação de ferramentas e práticas robustas de integração de dados, como validação, limpeza e gerenciamento de metadados. Essas práticas ajudam a garantir que os dados que estão sendo ingeridos sejam precisos, completos e consistentes em todas as fontes.

3. Armazenamento de dados

Uma vez que os dados são ingeridos, eles devem ser armazenados em uma plataforma de armazenamento de dados adequada que possa suportar o volume, a variedade e a velocidade dos dados que estão sendo processados. As plataformas de armazenamento de dados podem incluir bancos relacionais tradicionais, bancos NoSQL, data lakes ou serviços de armazenamento em nuvem.

Uma arquitetura DataOps deve considerar as implicações de desempenho, escalabilidade e custo da plataforma de armazenamento de dados escolhida. Também deve abordar questões relacionadas à segurança de dados, privacidade e conformidade, especialmente ao lidar com dados sensíveis ou regulamentados.

4. Processamento de dados e transformação

O processamento de dados e a transformação envolvem a manipulação e a conversão de dados brutos em um formato adequado para análise, modelagem e visualização. Isso pode incluir operações como filtragem, agregação, normalização e enriquecimento, bem como técnicas mais avançadas, como aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural.

Em uma arquitetura DataOps, o processamento de dados e a transformação devem ser automatizados e simplificados usando ferramentas e tecnologias capazes de lidar com grandes volumes de dados e transformações complexas. Isso pode envolver o uso de pipelines, plataformas de integração ou frameworks de processamento de dados.

5. Modelagem de dados e computação

A modelagem de dados e computação envolvem a criação de modelos analíticos, algoritmos e cálculos que permitem às organizações obter insights e tomar decisões baseadas em dados. Isso pode incluir análise estatística, aprendizado de máquina, inteligência artificial e outras técnicas avançadas de análise.

Um aspecto fundamental de uma arquitetura DataOps é a capacidade de desenvolver, testar e implementar modelos de dados e algoritmos de forma rápida e eficiente. Isso requer a integração de plataformas de ciência de dados, ferramentas de gerenciamento de modelos e sistemas de controle de versão que facilitam a colaboração e a experimentação entre cientistas de dados, analistas e engenheiros.

Implementar uma arquitetura de DataOps pode ser uma tarefa complexa e desafiadora, principalmente para organizações com ecossistemas de dados grandes e diversos. No entanto, seguindo uma abordagem estruturada e concentrando-se nos principais componentes descritos acima, as organizações podem criar e implementar com sucesso um ambiente DataOps:

1. Avalie o estado atual: comece avaliando a infraestrutura de dados, os processos e as práticas existentes na sua organização. Identifique os pontos fortes e fracos da sua abordagem atual e identifique as áreas onde é possível fazer melhorias.
2. Defina o estado alvo: desenvolva uma visão clara do que você deseja alcançar com sua arquitetura DataOps e estabeleça um conjunto de objetivos e metas que se alinhem com a estratégia geral e as prioridades da sua organização.
3. Identifique o stack de tecnologia: determine as ferramentas, tecnologias e plataformas que formarão a base de sua arquitetura DataOps. Isso pode envolver a pesquisa e a avaliação de várias opções, bem como considerar fatores como escalabilidade, desempenho e custo.
4. Desenvolva um framework de gestão de dados: estabeleça políticas, procedimentos e diretrizes para gerenciar dados durante o ciclo de vida, garantindo que os requisitos de qualidade, segurança e conformidade sejam atendidos.
5. Implemente a integração e a automação de dados: simplifique e automatize os processos de ingestão de dados, processamento e transformação, usando tecnologias que suportem o manuseio eficiente e preciso de grandes volumes de dados.
6. Promova a colaboração e a comunicação: incentive a cooperação e a colaboração entre os profissionais de dados, incluindo engenheiros, cientistas e analistas. Implemente ferramentas e práticas que facilitem a comunicação, o compartilhamento de conhecimentos e a resolução conjunta de problemas.
7. Monitore e melhore continuamente: implemente ferramentas de monitoramento e análise que permitam rastrear o desempenho da sua arquitetura DataOps e identificar áreas em que melhorias podem ser feitas. Aperfeiçoe e otimize continuamente seus processos e práticas para garantir que seu ambiente DataOps permaneça ágil, eficiente e resiliente.