DataOps: A solução para otimizar o ciclo de vida dos dados

Grandes empresas tendem a se concentrar em tecnologias de Big Data usadas para construir aplicações inovadoras. Algumas dessas empresas são obcecadas por Kakfa, Hadoop, Spark e Kubernetes, mas falham em prover acesso suficiente à dados, bibliotecas de software e também às ferramentas que um cientista de dados necessita. O objetivo principal de um cientista de dados é resolver problemas por meio de algoritmos de Machine Learning e Deep Learning, mas até conseguir isso, o profissional pode transitar por uma jornada com várias frustrações. Para resolver problemas, o cientista de dados precisa encontrar fontes úteis de dados que geralmente não são documentadas. Quando encontra estas fontes, o cientista pode esbarrar na questão da permissões de acesso e até aí já perdeu um tempo considerável. Uma forma de solucionar esse problema enfrentado não só por um cientista de dados, mas por qualquer outro profissional que trabalha na área específica da manipulação de dados é implantar uma metodologia chamada DataOps.

O Gartner define DataOps como “uma prática colaborativa de gerenciamento de dados focada em melhorar a comunicação, a integração e a automação de fluxos de dados entre gerenciadores de dados (engenheiros de dados, arquitetos de dados, administradores de dados) e consumidores de dados (cientistas de dados, analistas de negócios, equipes de negócios) em uma organização”.

DataOps visa melhorar e otimizar o ciclo de vida dos dados em termos de rapidez e qualidade e usa a tecnologia para automatizar a concepção, implantação e gerenciamento da entrega de dados. Serve como um orquestrador tecnológico para o seu projeto. Ele compartilha com o DevOps o objetivo de colocar a colaboração no centro do projeto.

Algumas práticas são comuns ao DevOps e DataOps, vejamos:

• Automação – Integração Contínua e Entrega Contínua
• Testes unitários
• Gerenciamento de ambientes
• Gerenciamento de versões
• Monitoramento

Essas práticas favorecem a comunicação e a colaboração entre equipes, permitem uma implantação mais rápida dos projetos e também a redução de custos. As principais distinções entre DevOps e DataOps são:

• DevOps oferece automação e agilidade, mas mostra limitações quando se trata de criar aplicativos destinados a processar dados em tempo real.
• Os projetos de Data & Analytics significam criar e manter pipelines de dados (ou fluxos de dados). Um pipeline de dados representa um fluxo de dados, desde sua concepção até seu consumo. Os dados vêm de uma extremidade do pipeline, passam por várias etapas de preparação e processamento para sair sob a forma de modelos, relatórios e painéis. Esse pipeline é o aspecto “Operações” (Ops) da análise de dados.
• Outras diferenças vêm das especificidades dos projetos de ciência de dados:
  • Repetibilidade dos resultados;
  • Monitoramento de desempenho do modelo, pois os modelos podem mudar rapidamente, dependendo dos dados usados;
  • Exposição de modelos para usuários;

Se você realmente deseja se beneficiar dos recursos do DevOps e do DataOps, precisará de um orquestrador de tecnologias. Isso irá auxiliá-lo a:

• Gerenciar os dados da extração ao consumo – incluindo armazenamento, preparação, processamento e visualização;
• Implantar projetos de Data & Analytics, pois todas as tecnologias necessárias são reunidas, atualizadas e disponíveis, como por exemplo, ElasticSearch, PostgreSQL, MySQL, Java, Scala, Jupyter, Docker, MongoDB etc.;
• Proporcionar a colaboração e a comunicação entre os profissionais de dados e negócios dentro da empresa;

Ainda tem dúvidas se você precisa de DataOps? Mudaremos a ordem das perguntas listadas acima. Vejamos. você sabe:

• De onde vêm seus dados e o que isso significa?
• Onde todos os seus dados residem atualmente?
• Se todos dentro da sua organização (de cientistas e analistas de dados a gerentes de negócios) tem acesso aos dados de que precisam e quando precisam?

Se você não conseguir responder (ou não tiver certeza das respostas) uma das perguntas acima, sugerimos que você, sem dúvida, precisa do DataOps!

E como começar a implementar DataOps?

Como você provavelmente suspeitou, não há uma abordagem única para implementar o DataOps em sua organização. A falta de acesso aos dados pode criar um obstáculo insuperável à inovação. O acesso a dados de autoatendimento e a infraestrutura para suportá-lo são essenciais. As aplicações de Machine Learning e Deep Learning exigem novos dados constantemente para aprenderem e refinarem seus modelos de aprendizagem. Portanto, qualquer empresa que se esforça para estar na vanguarda precisa que seus conjuntos de dados estejam prontamente disponíveis.

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