O que é DataOps?

O DataOps é um conjunto de práticas colaborativas de gerenciamento de dados projetadas para acelerar a entrega, manter a qualidade, promover o alinhamento entre equipes e gerar o máximo de valor a partir dos dados. Modelado a partir do DevOps, seu objetivo é tornar as funções de dados anteriormente isoladas mais automatizadas, ágeis e consistentes.

Semelhante à forma como o DevOps simplifica as tarefas de desenvolvimento de software, o DataOps se concentra na orquestração de processos de gerenciamento de processos de análise de dados. Isso inclui a transferência automática de dados entre sistemas, a identificação e lidar com erros e inconsistências e a redução do trabalho manual repetitivo.

Por meio de fluxos de trabalho, o DataOps ajuda a melhorar a disponibilidade de dados e acelerar a entrega em data lakes, data warehouses, produtos de dados e plataformas de análise. Também enfatiza os testes e o monitoramento contínuos para garantir que pipelines forneçam dados precisos e em tempo hábil para as aplicações downstream — desde plataformas de business intelligence (BI) até cargas de trabalho de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML).

Substituindo stacks de dados isolados por fluxos de trabalho unificados de ponta a ponta que suportam uma ampla gama de casos de uso, o DataOps garante que dados de alta qualidade cheguem a todos os cantos da empresa de forma rápida e consistente.

As empresas modernas funcionam com base em insights em tempo real. No entanto, com os dados crescendo a uma velocidade sem precedentes e os modelos de aprendizado de máquina exigindo conjuntos de dados de alta qualidade para serem executados, os processos legados estão tendo dificuldades para acompanhar o ritmo. Se não forem resolvidas, essas restrições podem criar gargalos que levam a interrupções de dados, dashboards obsoletos, pipelines com falhas e previsões imprecisas de ML. Até mesmo uma simples alteração de esquema em um sistema de origem pode quebrar todo um painel de análise se as equipes não estiverem alinhadas ou se os fluxos de trabalho não forem automatizados.

O DataOps ajuda a remover essas restrições. Ao automatizar fluxos de trabalho repetitivos e melhorar a qualidade de dados, ele acelera o tempo até o insight e fortalece os pipelines de dados.

No downstream, o DataOps oferece aos usuários corporativos e consumidores de dados acesso confiável às informações, em vez de dependerem de solicitações ad hoc às equipes de dados. No upstream, ele garante que engenheiros de dados trabalhem com fluxos previsíveis, cientistas de dados tenham dados de treinamento consistentes e analistas acessem conjuntos de dados selecionados com mais rapidez.

Na verdade, estima-se que o mercado de plataformas de DataOps cresça de US$ 3,9 bilhões em 2023 para US$ 10,9 bilhões até 2028, à medida que as organizações migram de iniciativas isoladas para práticas de DataOps em toda a empresa. Esse crescimento rápido é impulsionado pelos benefícios mais amplos do DataOps:tomada de decisão mais rápida, maior qualidade de dados e pipelines de análise de dados resilientes que podem se adaptar às necessidades de negócios em tempo real.

O DataOps é frequentemente discutido juntamente com o DevOps, dada sua dependência dos mesmos princípios fundamentais: eficiência, automação, colaboração e melhoria contínua. No entanto, apesar do DNA semelhante, os dois aplicam esses conceitos de maneira diferente.

O DevOps se concentra no desenvolvimento de software. Ele ajuda as equipes de engenharia a entregar o software mais rapidamente por meio de integração contínua e entrega contínua (CI/CD). O objetivo do DevOps é simplificar o ciclo de construção-teste-implementação de aplicação e serviços.

O DataOps se concentra em fluxos de trabalho de dados. Em vez de otimizar a implementação de código, ele orquestra pipelines de dados ao longo de todo o ciclo de vida dos dados, desde a ingestão e transformação até a validação e entrega.

As metodologias ágeis sustentam ambas as disciplinas, enfatizando a iteração, os ciclos de feedback e a entrega frequente de valor. Assim como as equipes de DevOps enviam códigos com frequência, as equipes de DataOps usam o desenvolvimento ágil para atualizar pipelines ou lançar produtos de dados em incrementos menores e mais confiáveis, refinando fluxos de trabalho com base em métricas em tempo real. 

A CI/CD desempenha um papel de suporte no DataOps, especialmente porque a automação impulsiona o controle de versões, testes e implementação de pipelines de dados. Isso incentiva a repetibilidade e a qualidade em ambientes de produção.

A maneira mais simples de traçar a linha: o DevOps acelera a entrega de software. DataOps acelera a entrega de dados. Ambos se baseiam em princípios de automação e integração contínua, mas resolvem problemas diferentes para diferentes stakeholders.

O DataOps é desenvolvido com base em um conjunto claro de princípios que definem o funcionamento das operações de dados modernas. Esses princípios orientam como as equipes de dados trabalham, como os fluxos de trabalho de dados se expandem e como as informações migrar de forma confiável em toda a empresa.

Para fornecer dados de alta qualidade em escala, o DataOps depende de um ciclo de vida que orienta como as informações migrar de inputs brutos para resultados utilizáveis. Esse ciclo de vida segue cinco estágios principais:

• ingestão
• Orquestre
• Validar
• Implemente
• Monitorar

A ingestão de dados extrai dados brutos de fontes de dados internas e externas para ambientes centralizados, como data lakes ou data warehouses. Processos de integração de dados, como extrair, transformar, carregar (ETL), consolidam informações em formatos consistentes, criando um ponto de partida confiável para análise de dados e aprendizado de máquina.

As ferramentas de orquestração automatizam e sequenciam os fluxos de trabalho de dados. Durante esse estágio, ocorre a transformação de dados, na qual os conjuntos de dados são limpos, estruturados e preparados para análise. O alinhamento do esquema e as atualizações de metadados ajudam a manter a consistência em todo o ciclo de vida dos dados.

Testes automatizados verificam os dados quanto à integridade, consistência e precisão. O controle estatístico de processos pode detectar em tempo real, garantindo que os conjuntos de dados atendam às business rules definidas antes de migrarem para ambientes de produção.

Os produtos de dados validados são entregues a usuários corporativos, analistas de dados e modelos de aprendizado de máquina. A entrega deve permanecer previsível e rápida para dar suporte à tomada de decisões em tempo real e aos pipelines de análise downstream.

As ferramentas de observabilidade monitoram o desempenho do pipeline, o tempo de atividade e a qualidade dos dados. Métricas e ciclos de feedback ajudam as equipes a identificar gargalos e otimizar fluxos de trabalho de ponta a ponta, reforçando a melhoria contínua.

Uma plataforma de DataOps fornece os recursos necessários para alimentar fluxos de trabalho de dados em escala. Normalmente, as plataformas combinam mecanismos de orquestração, frameworks de observabilidade e ferramentas DataOps para formar stacks de dados, permitindo análises de big data, cargas de trabalho de aprendizado de máquina escaláveis e entrega confiável de dados em ambientes de produção.

Os principais recursos de uma plataforma de DataOps incluem:

• Ingestão de dados escalável: extrai dados brutos de diversas fontes para armazenamento centralizado ou baseado na nuvem com esforço manual mínimo, reduzindo gargalos iniciais no pipeline de dados.

• Transformação de dados de alta qualidade: limpa, estrutura e prepara dados em escala para que os conjuntos de dados estejam prontos para casos de uso em tempo real e cargas de trabalho de aprendizado de máquina. Também mantém a qualidade de dados consistente em toda a empresa.

• Visibilidade de metadados confiável: rastreia a linhagem, o esquema e o contexto para que os conjuntos de dados permaneçam rastreáveis e confiáveis. Essa visibilidade melhora a governança e mantém a linhagem clara em toda a empresa. 

• Segurança de gestão de dados: define controles de acesso e políticas de governança que protegem informações confidenciais, garantindo conformidade e acesso seguro para os stakeholders autorizados.

• Observabilidade de dados em tempo real: fornece insights sobre métricas de qualidade de dados, desempenho dos pipelines e integridade do sistema, ajudando as equipes a detectar problemas com antecedência e manter pipelines de análise de dados confiáveis.

• Orquestração automatizada de fluxo de trabalho: sequencia tarefas e remove trabalho manual repetitivo, permitindo que equipes de operações e engenheiros de DataOps se concentrem em atividades de maior valor, enquanto melhoram a escalabilidade e a eficiência.

DataOps não é uma implementação única. Em vez disso, é um modelo operacional iterativo que evolui junto com as mudanças nas necessidades de negócios. Uma implementação prática geralmente inclui cinco etapas:

Identifique fontes de dados atuais, infraestrutura de dados, fluxos de trabalho e gargalos. Esclareça o que a empresa precisa com base na tomada de decisões baseada em dados.

Reúna engenheiros de dados, cientistas de dados, analistas de dados e operações de TI. A propriedade clara pode ajudar a garantir que não haja lacunas nos fluxos de trabalho.

Documente fluxos de trabalho de dados, estabeleça KPIs mensuráveis e implemente políticas de governança. O controle de versão pode ajudar a rastrear alterações em ambientes.

Automatize a ingestão, a validação e a transformação sempre que possível. Use ferramentas de monitoramento e dashboards para acompanhar o desempenho em tempo real e a saúde do pipeline.

Use ciclos de feedback para apoiar a melhoria contínua, garantindo escalabilidade sem interromper os ambientes de produção.

Mesmo estratégias fortes de DataOps enfrentam desafios do mundo real. Quatro considerações comuns podem influenciar o sucesso a longo prazo:

Conforme os ambientes de dados se tornam mais distribuídos e automatizados, o DataOps está deixando de ser uma prática de suporte e se tornando uma camada arquitetônica central. Várias forças estão acelerando essa mudança, incluindo:

• Plataformas de DataOps gerenciadas: ambientes baseados em nuvem reduzem as barreiras à adoção, fornecendo orquestração, monitoramento e governança integrados. Esses recursos tornam as ferramentas de DataOps mais fáceis de implementar e manter.

• Arquiteturas de malha de dados: as malhas de dados usam metadados ativos para conectar fontes de dados distribuídas sem grande trabalho de integração, melhorando a governança e o acesso em ambientes híbridos e multinuvem .

• Modelos de dados orientados por domínio: os princípios de malha de dados permitem a propriedade descentralizada, onde os domínios de negócios desenvolvem e mantêm os produtos de dados que fornecem. Esse modelo oferece suporte a colaboração, controles de acesso e metas de autoatendimento.

• Automação orientada por IA: o aprendizado de máquina automatiza cada vez mais tarefas como enriquecimento de metadados e alinhamento de esquemas, permitindo que os pipelines se ajustem com base no desempenho em tempo real.

• Entrega de dados em tempo real: streaming de baixa latência e validação contínua podem ajudar a suportar ambientes de análise de dados e aprendizado de máquina onde insights imediatos geram valor de negócios.

• Sincronização de dados edge-to-cloud: o DataOps sincroniza cada vez mais os fluxos de dados de  edge e nuvem, oferecendo suporte ao processamento de baixa latência sem sacrificar a governança centralizada, a linhagem ou os controles de qualidade.

• ESG integridade de dados: À medida que os requisitos de sustentabilidade e conformidade aumentam, o DataOps oferece suporte a fluxos de trabalho rastreáveis e linhagem auditável para gerenciamento de dados e relatórios responsáveis.