Publicado: 5 de abril de 2024
Colaboradores: Tim Mucci, Mark Scapicchio e Cole Stryker
O DataOps é um conjunto de práticas colaborativas de gerenciamento de dados destinadas a acelerar a entrega, manter a qualidade, promover a colaboração e fornecer o máximo valor dos dados. Modelado com base nas práticas de DevOps, o objetivo do DataOps é garantir que as funções de desenvolvimento anteriormente isoladas sejam automatizadas e ágeis. Enquanto o DevOps se preocupa em simplificar as tarefas de desenvolvimento de software, o DataOps se concentra em automatizar o processo de gerenciamento e análise de dados.
O DataOps aproveita a tecnologia de automação para simplificar várias funções de gerenciamento de dados. Essas funções incluem a transferência automática de dados entre diferentes sistemas sempre que necessário e a automatização de processos para identificar e lidar com inconsistências e erros nos dados. O DataOps prioriza a automação de tarefas repetitivas e manuais para liberar as equipes de dados para um trabalho mais estratégico.
A automação desses processos protege os conjuntos de dados e os torna prontamente disponíveis e acessíveis para fins de análise, ao mesmo tempo em que certifica que as tarefas sejam executadas de forma consistente e precisa para minimizar o erro humano. Esses fluxos de trabalho simplificados levam a uma entrega de dados mais rápida quando necessário, pois os pipelines automatizados podem lidar com volumes maiores de dados de forma mais eficaz. Além disso, o DataOps incentiva o teste e o monitoramento contínuos dos pipelines de dados para garantir que estejam funcionando e sejam governados corretamente.
DataOps: um guia interativo
O que é uma plataforma de dados moderna?
As tarefas manuais de gerenciamento de dados são demoradas e as necessidades dos negócios estão sempre evoluindo. Uma abordagem simplificada de todo o processo de gerenciamento de dados, da coleta à entrega, garante que uma organização seja ágil o suficiente para lidar com iniciativas desafiadoras de várias etapas. Ela também permite que as equipes de dados gerenciem o crescimento explosivo de dados enquanto desenvolvem produtos de dados.
Um dos principais objetivos do DataOps é quebrar silos abertos entre produtores de dados (usuários anteriores) e consumidores de dados (usuários posteriores) para proteger o acesso a fontes de dados confiáveis. Os silos de dados são eficazes para restringir o acesso e a análise, portanto, ao unificar os dados entre departamentos, o DataOps promove a colaboração entre as equipes que podem acessar e analisar dados relevantes para suas necessidades exclusivas. Ao enfatizar a comunicação e a colaboração entre as equipes de dados e de negócios, o DataOps aumenta a velocidade, a confiabilidade, a garantia de qualidade e a governança. Além disso, a colaboração multidisciplinar que se segue permite uma visão mais abrangente dos dados, o que pode levar a análises mais perspicazes.
Em uma estrutura de DataOps, as equipes de dados compostas por cientistas de dados, engenheiros, analistas, operações de TI, gerenciamento de dados, equipes de desenvolvimento de software e stakeholders da linha de negócios trabalham juntas para definir e atingir as metas de negócios. Portanto, o DataOps ajuda a evitar que o desafio comum de gerenciamento e entrega se torne um gargalo à medida que o volume e os tipos de dados aumentam e novos casos de uso surgem entre usuários corporativos e cientistas de dados. O DataOps envolve a implementação de processos como orquestração de pipeline de dados, monitoramento de qualidade de dados, governança, segurança e plataformas de acesso a dados de autoatendimento.
As ferramentas de orquestração de pipeline gerenciam o fluxo de dados e automatizam tarefas como cronogramas de extração, transformação de dados e processos de carregamento. Elas também automatizam os fluxos de trabalho complexos e garantem que os pipelines de dados funcionem sem problemas, economizando o tempo e os recursos das equipes de dados.
O monitoramento da qualidade dos dados oferece identificação proativa em tempo real da qualidade dos dados, garantindo que os dados usados para análise sejam confiáveis e fidedignos.
Os processos de governança garantem que os dados sejam protegidos e estejam alinhados a várias regulamentações e políticas organizacionais. Eles também definem quem é responsável por ativos de dados específicos, regulam quem tem permissões para acessar ou modificar dados e rastreiam as origens e as transformações à medida que os dados fluem pelos pipelines para uma maior transparência.
Trabalhando em conjunto com a governança, os processos de segurança protegem os dados contra acesso não autorizado, modificação ou perda. Os processos de segurança incluem a criptografia de dados, correção de pontos fracos no armazenamento ou pipelines de dados e recuperação de dados de violações de segurança.
Ao adicionar o autoatendimento de acesso aos dados, os processos de DataOps permitem que as partes interessadas posteriores, como analistas de dados e usuários corporativos, acessem e explorem os dados com mais facilidade. O autoatendimento do acesso reduz a dependência da TI para a recuperação de dados e a automatização das verificações de qualidade dos dados leva a análises e insights mais precisos.
O DataOps usa a filosofia de desenvolvimento Agile para trazer velocidade, flexibilidade e colaboração ao gerenciamento de dados. Os princípios que definem o Agile são o desenvolvimento iterativo e a melhoria contínua com base no feedback e na adaptabilidade, com o objetivo de agregar valor aos usuários com antecedência e frequência.
O DataOps pega emprestados esses princípios fundamentais da metodologia Agile e os aplica ao gerenciamento de dados. O desenvolvimento iterativo consiste em criar algo em pequenas etapas, obter feedback e fazer ajustes antes de passar para a próxima etapa. Em DataOps, isso se traduz em dividir os pipelines de dados em etapas menores para desenvolvimento, teste e implementação mais rápidos. Isso permite uma entrega mais rápida de insights de dados (comportamento do cliente, ineficiências de processos, desenvolvimento de produtos) e dá às equipes de dados espaço para se adaptarem às necessidades em constante mudança.
O monitoramento contínuo e o feedback sobre os pipelines de dados permitem melhorias contínuas, garantindo que o fornecimento de dados permaneça eficiente. O ciclo de iteração facilita lidar com novos recursos de dados e mudanças nos requisitos do usuário ou nas necessidades de negócios, garantindo que o processo de gerenciamento de dados permaneça relevante. As alterações nos dados são documentadas usando um sistema de controle de versão, como o Git, para rastrear as modificações de modelos de dados e permitir reversões mais simples.
A colaboração e a comunicação são fundamentais para o Agile e o DataOps reflete isso. Engenheiros, analistas e equipes de negócios trabalham em conjunto para definir metas e garantir que os pipelines forneçam valor comercial na forma de dados confiáveis e utilizáveis. Os stakeholders, os cientistas de TI e os de dados têm a oportunidade de agregar valor ao processo em um ciclo de feedback contínuo para ajudar a resolver problemas, criar produtos melhores e fornecer insights de dados confiáveis.
Por exemplo, se o objetivo é atualizar um produto para agradar e encantar os usuários, a equipe de DataOps pode examinar os dados organizacionais para obter insights sobre o que os clientes estão procurando e usar essas informações para aprimorar a oferta do produto.
O DataOps promove a agilidade dentro de uma organização ao promover a comunicação, automatizar processos e reutilizar dados em vez de criar algo do zero. A aplicação dos princípios de DataOps em pipelines melhora a qualidade dos dados e libera os membros da equipe de dados de tarefas demoradas.
A automação pode lidar rapidamente com testes e fornecer observabilidade de ponta a ponta em todas as camadas do stack de dados, portanto, se algo der errado, a equipe de dados será alertada imediatamente. Essa combinação de automação e observabilidade permite que as equipes de dados resolvam proativamente os incidentes de downtime, muitas vezes antes que esses incidentes possam afetar os usuários ou as atividades posteriores.
Como resultado, as equipes de negócios têm dados de melhor qualidade, enfrentam menos problemas e podem criar confiança na tomada de decisões baseada em dados em toda a organização. Isso leva a ciclos de desenvolvimento mais curtos para produtos de dados e a uma abordagem organizacional que adota a democratização do acesso aos dados.
Com o aumento do uso de dados, surgem desafios regulatórios na forma como esses dados são usados. Regulamentações governamentais, como o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (GPDR) e a Lei de Privacidade do Consumidor da Califórnia (CCPA), complicaram a forma como as empresas podem lidar com dados e quais tipos de dados podem coletar e usar. A transparência do processo que vem com o DataOps lida com as preocupações com a governança e a segurança, fornecendo acesso direto aos pipelines para que as equipes de dados possam observar quem está usando os dados, para onde os dados estão indo e quem tem permissões anteriores ou posteriores.
Quando se trata de implementação, o DataOps começa com a limpeza dos dados brutos e o desenvolvimento de uma infraestrutura de tecnologia que os torne disponíveis.
Depois que uma organização tem seus processos de DataOps em execução, a colaboração é fundamental. O DataOps enfatiza a colaboração entre equipes de negócios e de dados, promovendo a comunicação aberta e eliminando os silos. Como no desenvolvimento de software Agile, os processos de dados são divididos em partes menores e adaptáveis para que a iteração seja mais rápida. A automação é usada para simplificar os pipelines de dados e minimizar os erros humanos.
Criar uma cultura baseada em dados também é uma etapa crucial. Investir na alfabetização de dados capacita os usuários a aproveitar os dados de forma eficaz, criando um ciclo de feedback contínuo que reúne insights para melhorar a qualidade dos dados e priorizar as atualizações da infraestrutura de dados.
O DataOps trata os dados em si como um produto, portanto, é crucial que os stakeholders estejam envolvidos no alinhamento dos KPIs e no desenvolvimento de acordos de nível de serviço (SLAs) para dados críticos desde o início. Chegar a um consenso sobre o que se considera bons dados dentro da organização ajuda a manter as equipes concentradas no que importa.
Ferramentas de automação e autoatendimento capacitam os usuários e melhoram a velocidade da tomada de decisões. Em vez de as equipes de operações atenderem às solicitações pontuais das equipes de negócios, o que retarda a tomada de decisões, os stakeholders dos negócios sempre têm acesso aos dados de que precisam. Ao priorizar a alta qualidade dos dados, as empresas garantem insights confiáveis para todos os níveis da organização.
Aqui estão algumas das melhores práticas associadas à implementação:
- Defina padrões de dados com antecedência: defina regras semânticas claras para dados e metadados desde o início.
- Monte uma equipe de DataOps diversificada: monte uma equipe com várias habilidades técnicas e experiências.
- Automatize para obter eficiência: aproveite as ferramentas de ciência de dados e business intelligence (BI) para automatizar o processamento de dados.
- Elimine os silos: estabeleça canais de comunicação claros, incentive diversas equipes a compartilhar dados e conhecimentos, empregue ferramentas de integração e automação de dados para eliminar os silos e gargalos.
- Projete a escalabilidade: crie um pipeline de dados que possa crescer e se adaptar ao aumento dos volumes de dados.
- Validação integrada: integre loops de feedback para validar continuamente a qualidade dos dados.
- Experimente com segurança: utilize ambientes descartáveis para imitar a produção e fazer uma experimentação segura.
- Melhoria contínua: adote uma abordagem "enxuta", concentrando-se nas melhorias contínuas de eficiência.
- Meça o progresso continuamente: estabeleça padrões de referência e acompanhe o desempenho durante todo o ciclo de vida dos dados.
Esse estilo de vida foi projetado para melhorar a qualidade dos dados, acelerar a análise de dados e promover a colaboração em toda a organização.
Esta etapa envolve a colaboração entre negócios, produtos e engenharia para definir métricas de qualidade e disponibilidade de dados.
Aqui, engenheiros e cientistas de dados criam produtos de dados e modelos de aprendizado de máquina que irão alimentar as aplicações.
Esta etapa se concentra em conectar o código e os produtos de dados com o stack de tecnologia existente de uma organização. Por exemplo, integrar um modelo de dados com uma ferramenta de automação de fluxo de trabalho para execução automática.
Testes rigorosos garantem que a precisão dos dados esteja alinhada às necessidades do negócio. Os testes podem envolver a verificação da integridade e da completude dos dados e a adesão dos dados às regras de negócios.
Primeiro, os dados são migrados para um ambiente de teste para validação. Uma vez validados, os dados podem ser implementados no ambiente de produção para serem usados por aplicações e analistas.
A aplicação adequada de ferramentas e tecnologia apoia a automação necessária para ter sucesso com o DataOps. A automação empregada em cinco áreas críticas ajuda a estabelecer uma prática sólida de DataOps dentro de uma organização. Além disso, como o DataOps é um framework abrangente para o gerenciamento de dados em toda a organização, as melhores ferramentas aproveitarão a automação e outros recursos de autoatendimento que oferecem mais liberdade e insights para as equipes de DataOps.
A implementação de ferramentas é uma forma de mostrar o progresso na adoção do DataOps, mas a implementação bem-sucedida do processo requer uma visão organizacional abrangente. É improvável que uma empresa que se concentre em um único elemento em detrimento de outros veja qualquer benefício na implementação de processos de DataOps. As ferramentas não substituem o planejamento, as pessoas e os processos contínuos; elas existem para apoiar e sustentar uma cultura já sólida de dados em primeiro lugar.
Aqui estão as áreas que mais se beneficiam da automação:
O DataOps depende, em primeiro lugar, da arquitetura de dados da organização. Os dados são confiáveis? Estão disponíveis? Os erros podem ser detectados rapidamente? É possível fazer alterações sem interromper o pipeline de dados?
Automatizar tarefas de curadoria de dados, como limpeza, transformação e padronização de dados, garante dados de alta qualidade em todo o pipeline da análise de dados, eliminando erros manuais rapidamente para liberar os engenheiros de dados para trabalhos mais estratégicos.
A automatização da captura de metadados e do rastreamento de linhagem cria uma compreensão clara da origem dos dados, de como eles são transformados e de como são usados. Essa transparência é crucial para a governança de dados e ajuda os usuários a entender a confiabilidade dos insights de dados. Os processos de DataOps usam cada vez mais metadados ativos como uma abordagem para gerenciar informações sobre os dados. Ao contrário dos metadados tradicionais, que geralmente são estáticos e isolados, os metadados ativos são dinâmicos e integrados ao stack de dados para fornecer uma visão mais rica e contextual dos ativos de dados.
Quando se trata de governança de dados, a automação impõe regras de qualidade de dados e controles de acesso nos pipelines. Isso reduz o risco de erros ou acesso não autorizado, melhorando a segurança e a conformidade dos dados.
A automação de tarefas como a desduplicação e a sincronização dos dados em vários sistemas garante uma fonte única de verdade para as principais entidades do negócio, como clientes ou produtos, que são a chave para um gerenciamento de dados eficaz. Isso elimina inconsistências e melhora a confiabilidade dos dados para análises e relatórios.
A automação também capacita os usuários corporativos com ferramentas de autoatendimento para acesso e exploração de dados. Ao aplicar a automação às interações de autoatendimento, os usuários podem encontrar e preparar os dados de que precisam sem depender da TI, acelerando a tomada de decisões baseada em dados em toda a organização.
Com uma plataforma de DataOps forte, as organizações podem resolver problemas ineficientes de geração e processamento de dados e melhorar a má qualidade dos dados causada por erros e inconsistências. Estas são as principais funções que essas plataformas oferecem:
Ingestão de dados: geralmente, a primeira etapa no ciclo de vida dos dados começa com a ingestão deles em um data lake ou data warehouse para transformá-los em insights utilizáveis por meio do pipeline. As organizações precisam de uma ferramenta competente que possa lidar com a ingestão em grande escala. À medida que uma organização cresce, é necessária uma solução eficiente para a ingestão de dados.
Orquestração de dados: o volume e o tipo de dados nas organizações continuarão crescendo, e é importante gerenciar esse crescimento antes que ele fique fora de controle. Recursos infinitos são impossíveis, portanto, a orquestração de dados se concentra na organização de várias tarefas de pipeline em um único processo de ponta a ponta que permite que os dados sejam migrados de forma previsível por uma plataforma quando e onde forem necessários, sem precisar que um engenheiro codifique manualmente.
Transformação de dados: a transformação de dados é onde os dados brutos são limpos, manipulados e preparados para análise. As organizações devem investir em ferramentas que agilizem a criação de modelos complexos e os gerenciem de forma confiável à medida que as equipes se expandem e o volume de dados aumenta.
Catálogo de dados: um catálogo de dados é como uma biblioteca com todos os ativos de dados dentro de uma organização. Ele organiza, descreve e torna os dados fáceis de serem encontrados e entendidos. Em DataOps, um catálogo de dados pode ajudar a criar uma base sólida para operações de dados tranquilas. Os catálogos de dados servem como um único ponto de referência para todas as necessidades de dados.
Observabilidade de dados: sem observabilidade de dados, uma organização não está implementando uma prática adequada de DataOps. A observabilidade protege a confiabilidade e a precisão dos produtos de dados que estão sendo produzidos e disponibiliza dados confiáveis para os usuários anteriores e posteriores.
O DataOps se baseia em cinco pilares da observabilidade de dados para monitorar a qualidade e evitar o downtime. Ao monitorar os cinco pilares, as equipes de DataOps obtêm uma visão geral da integridade dos seus dados e podem lidar proativamente com os problemas que afetam sua qualidade e confiabilidade. As melhores ferramentas de observabilidade devem incluir linhagem automatizada para que os engenheiros possam entender a integridade dos dados de uma organização em qualquer ponto do ciclo de vida.
Quando os dados foram atualizados pela última vez? Os dados estão sendo ingeridos imediatamente?
Os valores dos dados estão dentro dos limites aceitáveis? Os dados estão formatados corretamente? Os dados são consistentes?
Há algum dado faltando? Todos os dados foram ingeridos com sucesso?
Qual é a estrutura atual dos dados? Houve alguma mudança na estrutura? As mudanças são intencionais?
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