Um framework de DataOps é um conjunto estruturado de práticas, processos, funções e tecnologias para operacionalizar princípios de DataOps. Quando implementado de forma eficaz, um framework de DataOps ajuda as organizações a melhorar a velocidade, precisão, confiabilidade e governança das operações de gerenciamento e análise de dados..
O conceito mais amplo de DataOps (abreviação de operações de dados) é um conjunto de práticas colaborativas de gerenciamento de dados inspiradas nas metodologias de DevOps e ágeis utilizadas no desenvolvimento de software e em operações de TI (como integração contínua e entrega contínua). Ele enfatiza a colaboração, a automação e a qualidade para acelerar e simplificar o fornecimento de dados para obter dados confiáveis e prontos para análise. O DataOps trata os dados como um ativo estratégico (também conhecido como produto de dados) que deve ser continuamente gerenciado, governado e monitorado para maximizar o valor de negócios.
Resumindo, o DataOps é a disciplina abrangente, enquanto os frameworks de DataOps fornecem os métodos estruturados para colocar essa disciplina em ação. A arquitetura de DataOps e as ferramentas de DataOps dão vida ao framework em ambientes do mundo real.
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Os volumes de big data estão crescendo rapidamente. Inteligência artificial (IA), aprendizado de máquina (ML) e análise de dados exigem conjuntos de dados de alta qualidade e confiáveis. E os silos de dados estão se aprofundando.
Esses desafios não podem ser resolvidos apenas com data lakes ou ferramentas de processamento de dados: as operações e o gerenciamento de dados subjacentes precisam de uma reescrita. O DataOps oferece uma abordagem estruturada que enfatiza a automação, colaboração, governança e melhoria contínua.
No entanto, transformar o conceito de DataOps em formas de trabalho totalmente operacionais e imponíveis é complicado, especialmente desde o início. Os frameworks de DataOps fornecem as práticas, processos, funções e tecnologias essenciais para implementar o DataOps de forma eficiente e consistente ao longo do ciclo de vida dos dados.
Sem um framework, as implementações de DataOps correm o risco de criar inconsistências entre as equipes, desalinhamento com as metas organizacionais e novos problemas e gargalos de qualidade.
Os frameworks de DataOps ajudam as organizações a orquestrar vários componentes essenciais do gerenciamento de dados e análise de dados:
O DataOps permite a automação e a orquestração de fluxos de trabalho de dados em todas as etapas do pipeline de dados, incluindo integração de dados, ingestão de dados, processamento de dados, armazenamento de dados e análise de dados.
Ao sequenciar essas atividades, o DataOps garante que os dados sejam migrados e processados de forma eficiente, para que estejam rapidamente disponíveis para análise. A automação também reduz tarefas repetitivas (como extração, transformação e carregamento de dados) e o risco de erros humanos.
Um aspecto fundamental da orquestração de dados é sua capacidade de gerenciar dependências. Esse recurso ajuda a garantir que os dados sejam processados na ordem correta e que quaisquer alterações ou atualizações em uma etapa não afetem negativamente os processos posteriores.
Os frameworks de DataOps ajudam a estabelecer estruturas claras de gestão de dados. A gestão de dados ajuda a garantir que os dados sejam precisos, consistentes e seguros. Ela estabelece as políticas, os procedimentos e as normas que regem como os dados são coletados, armazenados, gerenciados e usados dentro de uma organização.
O gerenciamento da qualidade de dados é parte fundamental da governança de dados. Concentra-se especificamente nas práticas para aprimorar e manter a qualidade dos dados de uma organização, que podem incluir validação de dados, limpeza dedados e a imposição das normas de dados.
A integração contínua e a implementação contínua (CI/CD) facilitam o desenvolvimento e a implementação rápidos e iterativos de projetos de dados. Adotadas da engenharia de software, as práticas de CI/CD envolvem a automação dos processos de construção, teste e implementação, para que as equipes de dados possam identificar e resolver rapidamente problemas e entregar novas funcionalidades e melhorias.
Dois aspectos importantes da CI/CD são o controle de versão e os testes automatizados:
O monitoramento e a observabilidade de dados ajudam as equipes de dados a identificar e lidar com problemas nos fluxos de dados de forma proativa. Eles facilitam a coleta, análise e visualização de registros de pipelines de dados, eventos e métricas (como tempos de processamento dedados, utilização de recursos e taxas de erro).
Esse rastreamento ajuda as equipes de dados a extrair insights sobre o desempenho e a integridade dos fluxos de trabalho de dados para identificar melhor os gargalos e otimizar o desempenho dos pipelines. Ao monitorar o acesso a dados e padrões de uso, a observabilidade de dados também pode ajudar as organizações a manter a conformidade com regulamentos de privacidade de dados (como o GDPR) e identificar possíveis riscos de segurança de dados.
Por meio de ferramentas, processos e práticas compartilhadas, o DataOps quebra silos e incentiva a colaboração entre equipes(engenharia de dados, ciência de dados e análise de dados), para que todos tenham acesso consistente a dados confiáveis quando necessário.
A colaboração é viabilizada por outro subproduto do DataOps: a funcionalidade de autoatendimento. Esse recurso fornece aos usuários corporativos dashboards e outras ferramentas para tomada de decisão baseada em dados em tempo real.
O DataOps também incentiva uma cultura de melhoria contínua e inovação. Ao colaborar estreitamente, as equipes podem identificar e lidar mais facilmente com os gargalos e ineficiências em seus pipelines de dados e fluxos de trabalho.
As organizações que implementam efetivamente um framework de DataOps bem-sucedido podem ter os seguintes benefícios:
Adotar um framework de DataOps pode melhorar significativamente a qualidade de dados e a precisão de uma organização. As práticas e ferramentas de DataOps (incluindo plataformas de DataOps) ajudam a estabelecer e impor procedimentos robustos de gestão, observabilidade e transformação de dados.
Esses processos ajudam a garantir que os dados sejam consistentes, precisos e prontos para atender às necessidades dos diversos stakeholders. Dados de alta qualidade, por sua vez, levam a insights mais precisos e confiáveis, que podem impulsionar melhores resultados e tomada de decisão.
O DataOps ajuda a garantir que os dados certos sejam entregues às equipes certas no momento certo. Ao otimizar e automatizar os processos de gerenciamento de dados e análise de dados, o DataOps permite que as equipes processem e analisem dados brutos de forma rápida e eficiente, levando a um tempo mais rápido para obter insight.
Essa aceleração pode proporcionar uma vantagem competitiva significativa, pois as organizações podem responder rapidamente às mudanças nas condições do mercado e às necessidades dos clientes.
Os frameworks de DataOps ajudam as organizações a aumentar a eficiência e otimizar os recursos das equipes de dados, ao agilizar os processos de dados e usar a automação para reduzir o trabalho manual repetitivo. Isso permite que os engenheiros de dados e as equipes de operações se concentrem em atividades de maior valor.
Uma implementação bem-sucedida de DataOps ajuda as equipes de dados a gastar menos tempo resolvendo problemas de qualidade de dados ou pipelines e mais tempo em tarefas estratégicas.
Também promove ciclos de colaboração e feedback e ajuda a garantir que os dados usados em toda a organização sejam de alta qualidade e confiáveis. O resultado é uma organização mais ágil, que pode se adaptar melhor às mudanças nos requisitos de negócios e aproveitar novas oportunidades.
Os frameworks de DataOps ajudam a acelerar e simplificar as implementações de DataOps. Embora os frameworks variem de acordo com a organização, os elementos típicos e as etapas incluem:
Um primeiro passo comum em um framework de DataOps é avaliar os recursos e o cenário de dados atuais da organização. Essa avaliação normalmente examina fontes de dados, sistemas, aplicações, pipelines e armazenamentos de dados, além das pessoas, processos e fluxos de trabalho que os apoiam em todo o ciclo de vida dos dados.
O objetivo é identificar quaisquer lacunas ou ineficiências nas práticas existentes de gerenciamento de dados e análise de dados e determinar as áreas em que as práticas de DataOps podem proporcionar o maior impacto nos negócios.
Depois que o estado atual da empresa e seus recursos de dados forem avaliados, a próxima etapa é definir uma estratégia e um roteiro de DataOps que descreva metas claras, casos de uso priorizados e marcos mensuráveis. Essa etapa também inclui a identificação de pessoas, processos, ferramentas e tecnologias necessárias para operacionalizar os componentes de DataOps, como orquestração, governança e observabilidade.
Um framework de DataOps adequado deve oferecer suporte à melhoria iterativa, lidando com necessidades de curto prazo (como confiabilidade dos pipelines e qualidade de dados) e metas de longo prazo (como iniciativas de IA e análise de dados avançada).
Para implementar efetivamente um framework de DataOps, é essencial estabelecer equipes de DataOps dedicadas (ou incorporar funções de DataOps em equipes existentes).
Os membros da equipe podem vir de várias funções, como engenheiros de dados, cientistas de dados, analistas de dados e usuários finais, para garantir uma abordagem colaborativa e multifuncional. Essas equipes são responsáveis por implementar, gerenciar e otimizar continuamente as operações de gerenciamento de dados e análise de dados de maneira iterativa.
Com as necessidades de negócios e as responsabilidades da equipe definidas, as organizações devem estabelecer práticas de gerenciamento de dados, hardware e software para apoiar suas metas de DataOps.1
Este processo inclui decisões sobre como os dados serão adquiridos, a transformação de dados realizada e os dados modelados; quais plataformas de dados serão utilizadas (por exemplo, data warehouses, data lakes e data lakehouses); e quais ferramentas serão adotadas para orquestração, observabilidade e governança. É crítico que essas práticas e ferramentas ofereçam suporte à escalabilidade à medida que os volumes de dados e as necessidades de negócios evoluem.
Também é importante estabelecer estruturas claras de gestão de dados que definam as funções, responsabilidades e processos para gerenciar e usar dados confidenciais de maneira consistente e em conformidade.
Essas estruturas de governança devem ser incorporadas diretamente nos processos de DataOps, na estratégia de dados e nos fluxos de dados para ajudar a garantir que os dados permaneçam de alta qualidade, consistentes, seguros e em conformidade durante todo o ciclo de vida. Diretrizes para controles de acesso, formatos de dados, linhagem de dados, gerenciamento de dados mestres (MDM), metadados e convenções de nomenclatura podem ser aplicadas por meio da automação.
A operacionalização do DataOps é um processo contínuo que exige monitoramento constante e iteração para garantir o desempenho e os resultados ideais. As equipes de dados devem implementar práticas e ferramentas para monitorar o desempenho e a integridade dos pipelines de dados (incluindo dimensões como esquema, linhagem e volume), identificar e lidar com problemas ou gargalos à medida que surgem e refinar continuamente as práticas de DataOps para melhorar a tomada de decisão e impulsionar a criação de valor.
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1 “Good practices for the adoption of DataOps in the software industry,” IOP Publishing, 2020.