E se voc\u00ea quer alcan\u00e7ar outro n\u00edvel e obter melhorias significativas na capacidade de produzir an\u00e1lises robustas e adapt\u00e1veis, seu planejamento precisar\u00e1 incluir o DataOps. <\/p>\n\n\n\n
O DataOps funciona combinando os conceitos do \u00c1gil, do DevOps<\/a> e do Controle de Processos Estat\u00edsticos para trazer as boas pr\u00e1ticas que v\u00e3o diluir as barreiras e complica\u00e7\u00f5es existentes entre as \u00e1reas de desenvolvimento e opera\u00e7\u00f5es anal\u00edticas.<\/p>\n\n\n\n Conversamos com os especialistas em DataOps da casa e vamos elencar dicas preciosas para agilizar a implementa\u00e7\u00e3o deste manifesto na sua empresa. <\/p>\n\n\n\n Acredite: sua corpora\u00e7\u00e3o pode aderir o DataOps hoje, de forma r\u00e1pida, simples e sem preju\u00edzos. <\/p>\n\n\n\n A not\u00edcia ainda fica melhor: n\u00e3o \u00e9 preciso deixar as ferramentas que sua equipe j\u00e1 usa para tr\u00e1s. <\/p>\n\n\n\n Antes de listar os benef\u00edcios, vamos fazer um combinado, okay?! O modelo DataOps \u00e9 capaz de trazer uma s\u00e9rie de vantagens para as empresas. Mas lembre-se que isso vai depender do processo, do projeto e das necessidades que cada neg\u00f3cio tem.<\/p>\n\n\n\n Ent\u00e3o, para deixar claro que o DataOps pode gerar resultados significativos em todas as ind\u00fastrias, vamos apresentar 4 resultados que mostram como esse investimento vale muito a pena. <\/p>\n\n\n\n Aten\u00e7\u00e3o:<\/strong> \u00c9 importante lembrar que aqui estamos falando sobre processos relacionados a dados <\/em>– e n\u00e3o qualquer processo.<\/p>\n\n\n\n Quando falamos dos processos de uma empresa, muitas vezes eles n\u00e3o s\u00e3o t\u00e3o anal\u00edticos quanto deveriam ser. <\/p>\n\n\n\n O DataOps promete solucionar esse problema, otimizando os seus processos ligados a dados – ou criando, caso n\u00e3o exista – para garantir uma entrega mais eficiente e, a\u00ed sim, uma vantagem competitiva.<\/p>\n\n\n\n O DataOps est\u00e1 ligado diretamente aos squads interdisciplinares. E o que s\u00e3o esses squads? Na verdade, \u00e9 uma equipe com v\u00e1rios profissionais de \u00e1reas distintas trabalhando ao mesmo tempo em fases diferentes do seu projeto.<\/p>\n\n\n\n O grande diferencial fica a cargo da integra\u00e7\u00e3o das atividades necess\u00e1rias para o sucesso de um projeto. Por isso o modelo de squad \u00e9 t\u00e3o importante. <\/p>\n\n\n\n Essa troca rica de ponta a ponta, incluindo o cliente, que vai gerar valor para o neg\u00f3cio. A palavra de ordem aqui \u00e9 colabora\u00e7\u00e3o<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n Gerenciamento de processos<\/strong>: \u00e9 a partir da\u00ed que o DataOps consegue reduzir a taxa de erro. <\/p>\n\n\n\n Ele gera processos mais automatizados, com governan\u00e7a de dados, versionamento e ainda promove melhoria cont\u00ednua no que diz respeito a dados.<\/p>\n\n\n\n \u00c9 assim que se torna poss\u00edvel identificar os erros existentes e prever os futuros. Isso permite ajustes r\u00e1pidos e certeiros e eleva consideravelmente a qualidade.<\/p>\n\n\n\n Em muitas companhias, o longo tempo de ciclo \u00e9 um dos motivos para a an\u00e1lise falhar em melhorar a tomada de decis\u00e3o baseada nos dados. <\/p>\n\n\n\n Isso \u00e9 resultado de novas an\u00e1lises dependerem de processos obsoletos, manuais e, na maioria das vezes, demorados.<\/p>\n\n\n\n A cria\u00e7\u00e3o de um processo de compila\u00e7\u00e3o sem interven\u00e7\u00e3o manual – e com menor quantidade de erros – acelera exponencialmente o tempo do ciclo de mudan\u00e7a. <\/p>\n\n\n\n Testes para validar e monitorar novas an\u00e1lises permitem a implanta\u00e7\u00e3o com confian\u00e7a. <\/p>\n\n\n\n Lembre-se<\/strong>: quando voc\u00ea tem certeza, pode implantar e integrar novas an\u00e1lises de forma muito mais r\u00e1pida e eficiente.<\/p>\n\n\n\n\n\n Somente com base em testes \u00e9 poss\u00edvel saber se algo est\u00e1 funcionando corretamente. N\u00e3o seria diferente com an\u00e1lises de dados. <\/p>\n\n\n\n S\u00e3o os testes que v\u00e3o apontar os erros poss\u00edveis e os ajustes necess\u00e1rios. E \u00e9 isso que vai elevar consideravelmente a qualidade.<\/p>\n\n\n\n N\u00e3o pense que estamos falando em testes manuais! Eles seriam demorados e trabalhosos demais. Automatizar \u00e9 o melhor caminho para alcan\u00e7ar a musculatura necess\u00e1ria para garantir a entrega cont\u00ednua e a gera\u00e7\u00e3o de valor para o neg\u00f3cio.<\/p>\n\n\n\n O c\u00f3digo fonte \u00e9 o respons\u00e1vel por transformar dados em insights valiosos. Al\u00e9m disso, \u00e9 ele que controla todo o pipeline da an\u00e1lise de dados. E, como j\u00e1 falamos, de forma automatizada. <\/p>\n\n\n\n Para isso acontecer com efici\u00eancia, \u00e9 necess\u00e1rio que a empresa tenha arquivos organizados e controlados. Ent\u00e3o, voc\u00ea vai precisar de uma ferramenta para ajudar o armazenamento e o gerenciamento de altera\u00e7\u00f5es no c\u00f3digo. <\/p>\n\n\n\n Esse controle impede erros e problemas durante o caminho. Tamb\u00e9m diminui os esfor\u00e7os desnecess\u00e1rio do time, otimizando tempo e custo.<\/p>\n\n\n\n Essas a\u00e7\u00f5es permitem que o squad de DataOps fa\u00e7a seus testes e modifica\u00e7\u00f5es sem correr grandes riscos.<\/p>\n\n\n\n Com a experimenta\u00e7\u00e3o e a prototipa\u00e7\u00e3o, o time pode gerir erros de maneira bastante eficiente. Se o resultado n\u00e3o for alcan\u00e7ado, basta fazer os ajustes necess\u00e1rios, prototipar r\u00e1pido e seguir o projeto sem preju\u00edzo de investimento e tempo. <\/p>\n\n\n\n A Governan\u00e7a est\u00e1 intimamente ligada ao DataOps. <\/p>\n\n\n\n Ela est\u00e1 presente em todo o processo: desde a implementa\u00e7\u00e3o at\u00e9 manter documenta\u00e7\u00f5es com padr\u00f5es e nomenclaturas, padr\u00f5es de arquitetura, dicion\u00e1rios de dados.<\/p>\n\n\n\n Al\u00e9m disso, o DataOps p\u00f5e fim aos silos, promovendo uma esteira fluida<\/p>\n\n\n\n de entregas cont\u00ednuas e um olhar focado na seguran\u00e7a e privacidade dos dados – t\u00f3pico cada vez mais latente com a proximidade da implementa\u00e7\u00e3o da LGPD.<\/p>\n\n\n\n Estamos falando de equipes que trabalham de forma integrada. Como isso funciona na pr\u00e1tica?<\/p>\n\n\n\n Cada membro trabalha em cima do trabalho realizado pelo outro colaborador. Assim, a esteira fui de maneira cont\u00ednua. Bom, o caminho mais l\u00f3gico para isso \u00e9 a reutiliza\u00e7\u00e3o do c\u00f3digo. <\/p>\n\n\n\n Aten\u00e7\u00e3o:<\/strong> Para isso, basta componentizar as funcionalidades para que elas sejam utilizadas, reutilizadas e compartilhadas pelos integrantes do squad.<\/p>\n\n\n\n Se voc\u00ea sentiu notas de \u00c1gil nesse prato, est\u00e1 absolutamente certo! <\/p>\n\n\n\n Vimos bastante as pr\u00e1ticas \u00e1geis no pipeline de an\u00e1lise de dados. Agora \u00e9 a hora de uma dica importante sobre ele: <\/p>\n\n\n\n precisa ser projetado com exibilidade em termos de tempo de execu\u00e7\u00e3o<\/strong><\/p>\n\n\n\n Elenque todas as condi\u00e7\u00f5es e par\u00e2metros que ser\u00e3o inseridas em cada fase. Assim, voc\u00ea vai parametrizar e quantificar os esfor\u00e7os do seu time para um dia, uma sprint e at\u00e9 o final do projeto.<\/p>\n\n\n\n Mais uma dica:<\/strong> seu cliente vai gostar de ter essa visibilidade toda tamb\u00e9m.<\/p>\n\n\n\n Mudar d\u00f3i. E muitas vezes gera uma certa inseguran\u00e7a. <\/p>\n\n\n\n Tentar, testar e, vez ou outra, recome\u00e7ar do zero fazem parte do processo. N\u00e3o tem como romantizar, nem adianta ficar com medo de que aconte\u00e7a uma interrup\u00e7\u00e3o nos sistemas de produ\u00e7\u00e3o ou que dados de baixa qualidade cheguem aos usu\u00e1rios.<\/p>\n\n\n\n O DataOps vem justamente para acabar com essa realidade de trabalhar com medo. Ele promove um ambiente seguro e isso \u00e9 bem motivador e inspirador para o time e para os stakeholders tamb\u00e9m. <\/p>\n\n\n\n A orquestra\u00e7\u00e3o dos dados <\/a>e os testes controlando e monitorando os dados v\u00e3o garantir a qualidade.<\/p>\n\n\n\nVantagens do DataOps <\/h2>\n\n\n\n
Avalia seu processo<\/h3>\n\n\n\n
Melhora a colabora\u00e7\u00e3o<\/h3>\n\n\n\n
Diminui as taxas de erros<\/h3>\n\n\n\n
Diminui o tempo do ciclo de mudan\u00e7a<\/h3>\n\n\n\n
7 passos para construir seu ambiente DataOps <\/h2>\n\n\n\n
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