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09/14/2020
Por
MJV Team

DataOps: 7 passos para construir seu ambiente

Nunca se falou tanto em dados como hoje! É verdade que, antes da pandemia, ele já colocava suas garrinhas de fora e tomava de assalto tudo que era reunião. Com o distanciamento social, gerado pelo avanço da Covid-19, isso foi apenas potencializado.

O consumo e a produção de dados através da rede explodiram. E alcançaram uma nova ordem de grandeza exponencial. E incalculável, é claro!

Nessa jornada, o vencedor é aquele que sabe tratar e interpretar melhor os dados que orbitam seu negócio. 

Fica claro que não é possível ir a lugar algum sem Ciência de Dados

E se você quer alcançar outro nível e obter melhorias significativas na capacidade de produzir análises robustas e adaptáveis, seu planejamento precisará incluir o DataOps. 

O DataOps funciona combinando os conceitos do Ágil, do DevOps e do Controle de Processos Estatísticos para trazer as boas práticas que vão diluir as barreiras e complicações existentes entre as áreas de desenvolvimento e operações analíticas.

Conversamos com os especialistas em DataOps da casa e vamos elencar dicas preciosas para agilizar a implementação deste manifesto na sua empresa. 

Acredite: sua corporação pode aderir o DataOps hoje, de forma rápida, simples e sem prejuízos. 

A notícia ainda fica melhor: não é preciso deixar as ferramentas que sua equipe já usa para trás. 

Vantagens do DataOps 

Antes de listar os benefícios, vamos fazer um combinado, okay?! O modelo DataOps é capaz de trazer uma série de vantagens para as empresas. Mas lembre-se que isso vai depender do processo, do projeto e das necessidades que cada negócio tem.

Então, para deixar claro que o DataOps pode gerar resultados significativos em todas as indústrias, vamos apresentar 4 resultados que mostram como esse investimento vale muito a pena. 

Atenção: É importante lembrar que aqui estamos falando sobre processos relacionados a dados – e não qualquer processo.

Avalia seu processo

Quando falamos dos processos de uma empresa, muitas vezes eles não são tão analíticos quanto deveriam ser. 

O DataOps promete solucionar esse problema, otimizando os seus processos ligados a dados  – ou criando, caso não exista – para garantir uma entrega mais eficiente e, aí sim, uma vantagem competitiva.

Melhora a colaboração

O DataOps está ligado diretamente aos squads interdisciplinares. E o que são esses squads? Na verdade, é uma equipe com vários profissionais de áreas distintas trabalhando ao mesmo tempo em fases diferentes do seu projeto.

O grande diferencial fica a cargo da integração das atividades necessárias para o sucesso de um projeto. Por isso o modelo de squad é tão importante. 

Essa troca rica de ponta a ponta, incluindo o cliente, que vai gerar valor para o negócio. A palavra de ordem aqui é colaboração.

Diminui as taxas de erros

Gerenciamento de processos: é a partir daí que o DataOps consegue reduzir a taxa de erro. 

Ele gera processos mais automatizados, com governança de dados, versionamento e ainda promove melhoria contínua no que diz respeito a dados.

É assim que se torna possível identificar os erros existentes e prever os futuros. Isso permite ajustes rápidos e certeiros e eleva consideravelmente a qualidade.

Diminui o tempo do ciclo de mudança

Em muitas companhias, o longo tempo de ciclo é um dos motivos para a análise falhar em melhorar a tomada de decisão baseada nos dados. 

Isso é resultado de novas análises dependerem de processos obsoletos, manuais e, na maioria das vezes, demorados.

A criação de um processo de compilação sem intervenção manual – e com menor quantidade de erros – acelera exponencialmente o tempo do ciclo de mudança. 

Testes para validar e monitorar novas análises permitem a implantação com confiança. 

Lembre-se: quando você tem certeza, pode implantar e integrar novas análises de forma muito mais rápida e eficiente.

DataOps: o futuro chegou para ficar

7 passos para construir seu ambiente DataOps 

  1. Adicione dados e testes lógicos

Somente com base em testes é possível saber se algo está funcionando corretamente. Não seria diferente com análises de dados. 

São os testes que vão apontar os erros possíveis e os ajustes necessários. E é isso que vai elevar consideravelmente a qualidade.

Não pense que estamos falando em testes manuais! Eles seriam demorados e trabalhosos demais. Automatizar é o melhor caminho para alcançar a musculatura necessária para garantir a entrega contínua e a geração de valor para o negócio.

  1. Use um sistema de controle de versão

O código fonte é o responsável por transformar dados em insights valiosos. Além disso, é ele que controla todo o pipeline da análise de dados. E, como já falamos, de forma automatizada. 

Para isso acontecer com eficiência, é necessário que a empresa tenha arquivos organizados e controlados. Então, você vai precisar de uma ferramenta para ajudar o armazenamento e o gerenciamento de alterações no código. 

Esse controle impede erros e problemas durante o caminho. Também diminui os esforços desnecessário do time, otimizando tempo e custo.

  1. Ramificar e mesclar

Essas ações permitem que o squad de DataOps faça seus testes e modificações sem correr grandes riscos.

Com a experimentação e a prototipação, o time pode gerir erros de maneira bastante eficiente. Se o resultado não for alcançado, basta fazer os ajustes necessários, prototipar rápido e seguir o projeto sem prejuízo de investimento e tempo. 

  1. Foque na Governança

A Governança está intimamente ligada ao DataOps. 

Ela está presente em todo o processo: desde a implementação até manter documentações com padrões e nomenclaturas, padrões de arquitetura, dicionários de dados.

Além disso, o DataOps põe fim aos silos, promovendo uma esteira fluida

de entregas contínuas e um olhar focado na segurança e privacidade dos dados – tópico cada vez mais latente com a proximidade da implementação da LGPD.

  1. Reutilizar e componentizar

Estamos falando de equipes que trabalham de forma integrada. Como isso funciona na prática?

Cada membro trabalha em cima do trabalho realizado pelo outro colaborador. Assim, a esteira  fui de maneira contínua. Bom, o caminho mais lógico para isso é a reutilização do código. 

Atenção: Para isso, basta componentizar as funcionalidades para que elas sejam utilizadas, reutilizadas e compartilhadas pelos integrantes do squad.

  1. Parametrize seu processamento

Se você sentiu notas de Ágil nesse prato, está absolutamente certo! 

Vimos bastante as práticas ágeis no pipeline de análise de dados. Agora é a hora de uma dica importante sobre ele: 

precisa ser projetado com exibilidade em termos de tempo de execução

Elenque  todas as condições e parâmetros que serão inseridas em cada fase. Assim, você vai parametrizar e quantificar os esforços do seu time para um dia, uma sprint e até o final do projeto.

Mais uma dica: seu cliente vai gostar de ter essa visibilidade toda também.

  1. Trabalhe sem medo

Mudar dói. E muitas vezes gera uma certa insegurança. 

Tentar, testar e, vez ou outra, recomeçar do zero fazem parte do processo. Não tem como romantizar, nem adianta ficar com medo de que aconteça uma interrupção nos sistemas de produção ou que dados de baixa qualidade cheguem aos usuários.

O DataOps vem justamente para acabar com essa realidade de trabalhar com medo. Ele promove um ambiente seguro e isso é bem motivador e inspirador para o time e para os stakeholders também. 

A orquestração dos dados e os testes controlando e monitorando os dados vão garantir a qualidade.

Lembre-se: é importante que o processo seja sempre revisto visando eliminar os possíveis erros. Mas tenha em mente que erros acontecem – e que também constroem inteligência de negócio. 

Dica: Quando isso acontecer, é necessário agilidade e habilidade para corrigir o erro e o processo de forma que isso não se repita. (Novos erros virão, mas não o mesmo!)

O ecossistema está constantemente em evolução, é quase um organismo vivo. Com o passar do tempo, mesmo aquilo que funcionava perfeitamente pode parar de funcionar ou perder qualidade por conta de mudanças. Isso é natural. A agilidade é o diferencial que você precisa para manter o fluxo contínuo. 

Dados são inevitáveis. Crie um ambiente seguro e ágil para ver o valor todo que eles são capazes de gerar para o seu negócio.  

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