Os dados apresentam cada vez mais importância para as organizações. Afinal, eles são utilizados para ações estratégica, análise de situações e tomadas de decisões mais assertivas, entre uma série de outras questões, impactando significativamente as empresas de TI. Por conta deles, abre-se um mercado de soluções focadas em dados para oferecer aos clientes, como a cultura DataOps.
Ao mesmo tempo, surge a necessidade de trazer mudanças internas para modernizar os desenvolvimentos, adequando-os para esse novo mercado.
Uma das necessidades atuais é trazer uma cultura DataOps. Você sabe o que é isso? Continue lendo este post e tire as suas dúvidas.
O que é DataOps?
O DataOps é uma nova abordagem para a TI, que une as áreas de desenvolvimento, operações e dados. Você, provavelmente, já havia ouvido falar antes sobre essa estratégia, não é mesmo? Nela, há o incentivo para a integração das áreas de desenvolvimento (Dev) e operações (ops).
No DataOps, temos a inserção de um terceiro componente: os dados (Data). Afinal, cada vez mais, eles são fundamentais para as operações internas das organizações. Por meio deles, é possível identificar padrões de comportamento dos clientes, analisar a conjuntura interna da empresa e tomar decisões mais assertivas, entre diversas outras ações.
Com essa abordagem, é possível trazer ao negócio:
- qualidade;
- eficiência;
- redução de erros;
- velocidade na entrega;
- valor real.
Como estruturar a equipe de DataOps?
Para que o DataOps funcione adequadamente, é importante que ele seja aplicado por uma equipe eficiente, de confiança e capaz de trazer a sua empresa para essa nova era centrada em dados.
Por isso, é importante que você acompanhe como estruturar suas equipes para estarem em consonância com essas questões no dia a dia. Vejamos, a seguir.
Dê autonomia aos colaboradores
Um dos principais pontos para trazer o contexto de DataOps à sua empresa é garantir que seus colaboradores possam ter autonomia para exercerem suas atividades no dia a dia, sem que seja preciso centralizar as decisões nas mãos dos gestores. Com isso, há agilidade na resolução de problemas e maior liberdade para criações e inovações.
Se isso já era um valor no DevOps, para o DataOps é primordial. Afinal, os profissionais terão em mãos os dados que geram tomadas de decisões ainda mais eficientes, e essa independência é um valor importante — e que poderá desafogar a liderança.
Busque por agilidade e flexibilidade
Outro ponto importante é ter flexibilidade para lidar com as questões rotineiras, sem estar preso em modelos rígidos.
Isso se torna fundamental porque, muitas vezes, os profissionais ficam presos em modelos produtivos pré-concebidos, que podem não funcionar adequadamente. Com isso, é difícil de ter os resultados esperados para a sua empresa de TI.
Quando você investe em flexibilidade, permite que seus colaboradores tenham maior autonomia para realizar suas atividades e, assim, encontrar formas de melhorar suas atuações — minimizando o risco de que as ações engessadas revertam-se em resultados desastrosos para o negócio.
Realize a integração das informações
Se estamos falando do uso de dados no dia a dia, é importante que as informações circulem entre os setores, principalmente entre desenvolvimento, operações e áreas ligadas diretamente à análise de dados.
Por isso, a empresa precisa investir em soluções que permitam aos envolvidos terem acesso facilitado às informações, sem maiores problemas. Isso pode ser feito por meio do uso de soluções integradas, que já geram a obtenção, o tratamento, a análise e o compartilhamento das informações entre todos que tenham acesso a elas.
Foque em dados
Um dos pilares do DataOps está, justamente, na transformação dos dados em um recurso de alto valor. Por isso, é importante que as equipes estejam preparadas para focar em quatro tarefas específicas relacionadas a eles:
- fornecimento;
- preparação;
- consumo.
Quais são os tipos de profissionais que compõem um time de DataOps?
Além de tudo o que falamos até aqui, os gestores de TI precisam ter em seus times os membros necessários para um bom trabalho, cumprindo funções importantes.
Vejamos, a seguir, os profissionais que não podem faltar.
Data engineer
O engenheiro de dados tem algumas funções essenciais na empresa, realizando ações estratégicas em um ambiente DataOps. Em outras palavras, ele é o responsável por:
- realizar a primeira ação dentro das operações, ou seja, verificar se o fornecimento de dados está sendo realizado de forma a garantir maior fluidez, chegando aos destinos corretos;
- construir o fluxo de dados que servirá de base para as ações dos demais colegas;
- migrar os dados para um data lake;
- adotar testes de qualidade de dados.
Analytics engineer
O engenheiro de analytics terá a função de gerar a infraestrutura de dados que permita, ao mesmo tempo, garantir maior complexidade para a análise e permitir fácil entendimento para os demais colaboradores.
Ele tem, assim, algumas funções essenciais, entre elas:
- organização dos dados para a realização das análises;
- desenvolvimento do data warehouse;
- geração de acesso aos usuários finais e analistas, para que possam encontrar os dados analisados de forma mais eficiente e intuitiva, sem perder tempo na complexidade das análises.
Analista de dados
Esse é outro profissional com papel-chave dentro das rotinas de DataOps, viabilizando o consumo de dados por parte do usuário.
Alguma de suas funções são:
- responder às perguntas de negócio;
- fazer o acompanhamento das principais métricas de Business Intelligence;
- ser o responsável pela geração da síntese de dados, de forma que o usuário possa consumi-los de maneira adequada;
- viabilizar a geração de visualização gráfica dos dados para os usuários.
Cientista de dados
O cientista de dados está intimamente ligado, muitas vezes, com projetos específicos. Portanto, ele pode não estar presente, necessariamente, nas equipes de DataOps. Contudo, quando recomendado, ele deve fazer parte dos times.
Além de trabalhar em conjunto nas funções anteriores, ele também deverá construir modelos preditivos, com a ideia de otimizar processos e criar inovações focadas em inteligência artificial e machine learning.
DataOps engineer
Esse é o responsável por cuidar dos fluxos de trabalho entre todos os profissionais, unindo as atividades relacionadas com:
- desenvolvimento ágil;
- DevOps;
- análise de dados.
Ou seja, é o gestor responsável pela articulação das funções do DataOps de forma eficiente, tendo um papel fundamental nesse processo. É isso o que permitirá, por exemplo, a adoção da Internet de Comportamentos em um futuro próximo.
Cada vez mais, os dados terão um papel fundamental nas empresas. O DataOps é uma possibilidade de trazer essa mudança cultural para os negócios. Por isso, sua adoção pode ser muito vantajosa para a organização.
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