Vivemos um período de revolução na área de tecnologia: os dados são, cada vez mais, parte central dos processos de tecnologia. Por isso, esse é um insumo essencial para as atividades dos profissionais. Um bom setor de TI permite que o fluxo de dados flua, sem gargalos e interrupções.
Dentro desse contexto, pensando em minimizar problemas e garantir maior eficiência no dia a dia desse setor, surge o DataOps. Para quem deseja atuar como uma liderança de times de desenvolvimento e infraestrutura, é importante conhecer mais sobre ele, seus benefícios e sua implementação.
Vamos explicar melhor sobre o que é o DataOps e tudo sobre o assunto a seguir. Continue lendo e tire suas dúvidas.
O que é DataOps
O DataOps é a junção dos termos Data (dados) e Operations (operações). É tanto uma mudança cultural quanto uma metodologia que prioriza o fluxo adequado de dados entre os setores.
Por isso, ele é adotado em todas as etapas do desenvolvimento da solução, desde o seu planejamento e concepção até as revisões, testes e entrega para o cliente final.
Como funciona o DataOps
O DataOps é a implementação de metodologias de entrega de trabalho, no qual ocorre uma migração para modelos mais colaborativos e de maior comunicação entre os profissionais envolvidos nas atividades do dia a dia.
Isso passa desde a reformulação dos modelos de atividades, adequação dos fluxos de trabalho, uso de ferramentas de comunicação mais eficientes, automação de fluxo de dados, entre outros. Normalmente são incorporados:
- Big Data;
- Machine Learning;
- Business Intelligence.
Benefícios na adoção do DataOps
O DataOps tem sido adotado não só pelo aumento na demanda por fluxos de dados mais eficientes. Seu modelo também promove benefícios importantes que auxiliam nas rotinas das empresas. Vamos entender melhor a seguir.
Avaliação de processos
Por meio do DataOps, é possível identificar com maior clareza como estão sendo realizadas as atividades do fluxo operacional. Isso ocorre a partir da análise, inclusive, com dados, de como os projetos estão sendo produzidos.
Com isso, é possível ver o que pode ser melhorado e gerar vantagens ainda maiores para o negócio. Essa é uma das preocupações mais presentes nas rotinas dos profissionais que atuam nessa área.
Maior colaboração entre os times
Um dos pilares do DataOps é, justamente, garantir maior fluidez dos dados por meio de processos colaborativos mais eficientes. Por isso, é um modelo que prioriza equipes multidisciplinares atuando em conjunto e, principalmente, auxiliando uns aos outros no dia a dia, de acordo com as demandas.
Redução de gargalos
A própria adequação do DataOps permite que os processos internos em uma empresa sejam mais fluidos, reduzindo etapas e gargalos desnecessários. Normalmente, esses pontos de entrave no fluxo de dados tendem a estar relacionados com maiores chances de erros.
Com o DataOps, é possível evitar isso, principalmente, porque boa parte das ações são automatizadas, bem como também há uma orientação para uso de soluções integradas, que facilitem o trânsito de dados entre elas.
Diminui tempo de ciclo de mudança
Se você ainda não atua na área de TI, ou se está começando agora, vai perceber uma questão no seu dia a dia: mudanças acontecem todo o tempo. E quanto mais elas demorarem para ser devidamente implementadas, mais problemas e falhas podem ocorrer, bem como prejudicar as estratégias de uma empresa.
A adoção do DataOps otimiza os processos internos para lidar com essas questões com facilidade, o que proporciona uma maior capacidade de adaptação a eventuais transformações internas.
Mas não é só isso! Como a própria empresa consegue ter uma maior facilidade para orientar-se a dados, os gestores conseguem ser mais assertivos em suas tomadas de decisões, garantindo menos erros no dia a dia.
Implementação do DataOps
Para que o DataOps seja implementado, é importante seguir as fases que fazem parte do seu processo no dia a dia. Vamos conhecê-las a seguir.
- Fase de obtenção e coleta dos dados. Esse é um ponto que deve ser observado com cuidado, principalmente, porque precisa estar alinhado com as leis de proteção de dados vigentes;
- Fase de armazenamento e vistoria de qualidade, implementando as medidas de segurança e proteção para que eles não passem por processos de violação de dados ou riscos de cibersegurança;
- Fase de estruturação dos dados, para poderem permanecer apenas aqueles necessários e que estejam prontos para uso durante o desenvolvimento;
- Fase de testes, a fim de verificar a disponibilidade, integridade e confidencialidade dos dados;
- Fase de adaptação, na qual há a compilação, filtragem e gerenciamento dos dados, proporcionando o encaminhamento para as demais etapas do fluxo;
- Fase de administração, garantindo seu uso contínuo ao longo dos processos.
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Doutoranda em Ciências Humanas e Sociais, Mestra e Bacharel em Comunicação. Copywriter e redatora desde 2013. Pesquisadora na área de tecnologia e política. Especialista em conteúdos sobre tecnologia, saúde, empreendedorismo, gestão, entre outras. Apaixonada por café, gatos e cultura geek.