Livia Nonato

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DataOps: saiba o que é

A área de Ciência de Dados está em constante crescimento. Muito se fala sobre coletar e analisar dados, independente do segmento. Nesse sentido, é importante buscar formas de simplificar esse processo. Com esse objetivo, surgiu o DataOps. Quer saber mais sobre isso? No post de hoje te explicamos.

A abordagem DataOps tem ganhado visibilidade em empresas que buscam organizar o seu ciclo de dados. E isso porque esta é uma metodologia automatizada que se aplica a processos.

Sendo assim, geralmente é usada por analistas de dados, times de Big Data e cientistas de dados.

A grande vantagem dessa metodologia é facilitar o entendimento dessas informações.

Com isso, você consegue melhorar a qualidade da análise e reduz o tempo do ciclo de dados. Essa é mais uma das tendências previstas para o ano de 2021.

Ficou curioso para saber como o DataOps ajuda a sua empresa? Continue a leitura do texto.

O que é DataOps?

Pense na dinâmica de uma indústria. E aí, imaginou?! Esse é um bom exemplo para entender o que é e como funciona o DataOps. Aliás, vamos por passos.

Para chegar a um produto final, primeiro é preciso uma matéria-prima bruta. Depois, ela passa por vários processos de acordo com a finalidade. E, por fim, chega ao consumidor como um produto lapidado.

E é esse mesmo processo que ocorre com um sistema analítico de dados. Sendo assim, em uma análise, os dados vêm de diferentes origens e seguem para vários processos adicionais.

Então, ao final, se tornam relatórios, gráficos, modelos e indicadores.

Simplificando um pouco mais, a metodologia DataOps é utilizada para facilitar a análise de dados.

Assim, especialistas definem o DataOps como a implementação de boas práticas no processo de análise, que tem como objetivo romper com as dificuldades e as complicações entre as áreas de desenvolvimento e de operações analíticas.

Entendendo a metodologia

Com esse cenário conseguimos entender o conceito de DataOps. Mas é preciso lembrar que ele é composto por algumas referências para chegar à sua abordagem de análise.

Essa metodologia combina outros conceitos e os complementa. Os principais são: a metodologia ágil ou agile (método que busca a gestão e otimização de fluxos de trabalhos no contexto da tecnologia), o DevOps e o Controle de Processos Estatísticos (CPE).

Então, o DataOps utiliza a estrutura de coleta, desenvolvimento e testes contínuos característicos dessas referências. Mas tem como foco os sistemas analíticos.

Para isso, ele considera a arquitetura do fluxo de dados. Ou seja, analisa de forma contínua esses fluxos – que nada mais é do que a parte operacional.

E acompanha toda a série de etapas de processamento de dados – definição do que chamamos de data pipeline.

Contribuições do DataOps

Essa é uma prática bastante pertinente em tempos de Analytics e Machine Learning. Além disso, o DataOps está integrado ao contexto de crescimento de outras tecnologias.

Como a Internet das Coisas (IoT) e a Inteligência Artificial (IA). Sendo assim, quando bem aplicada, a metodologia soluciona problemas de pequenas, médias e grandes empresas.

Especialmente para pequenas empresas é um método importante. E isso porque geralmente essas empresas contam com silos de dados. Ou seja, com pequenos bancos de dados descentralizados.

Como, por exemplo, os dados armazenados em planilhas do Excel ou em ferramentas de análise como o Power BI e similares.

Nesse contexto, com a organização de um fluxo de dados, você consegue unir e analisar as informações de maneira simples. O DataOps aplica o Controle Estatístico de Processos.

Dessa forma, os dados são inseridos em um sistema operacional com monitoramento e verificação constante.

Assim, você evita que as suas informações se percam em diferentes plataformas. E ainda tem maior controle de possíveis falhas e erros no seu sistema analítico.

Agora vamos falar sobre algumas das aplicações do DataOps que podem ser úteis em sua empresa. Continue a leitura.

Aplicações do DataOps

O DataOps está inserido em todo o ciclo de vida dos dados. Desde a preparação, passando pela segmentação dos dados, até a criação de relatórios.

Sendo assim, consegue desenvolver um modo de trabalho multifuncional. Que alinha a equipe de análise de dados com a de operações. Tudo isso em benefício de tecnologia da informação.

A aplicação da metodologia envolve cientistas de dados, analistas e usa fontes múltiplas de dados.

Também conta com a contribuição de outras tecnologias, métodos e conceitos de gestão direcionados aos seus sistemas. E ainda envolve o conhecimento de profissionais da engenharia de dados.

O DataOps também reúne diversas possibilidades de aplicação. Dentro da área analítica ele pode ser útil à coleta e aquisição dos dados, à transformação e segurança.

Além disso, é usado para dados de backups, limpezas de sistemas e armazenamento.

Então, você amplia a qualidade de análise dos dados e entrega uma performance de processos melhor para a sua empresa e os seus clientes.

Portanto, o mais importante benefício do DataOps é oferecer a visualização dos principais processos que impactam o seu empreendimento.

Assim, você consegue enxergar o valor de cada um deles a partir do seu sistema analítico. E isso contribui (e muito) na tomada de decisões estratégicas em um negócio.

Outras possibilidades

Ainda há uma importante vantagem. Esse sistema analítico também pode se beneficiar da coleta de dados na telefonia em nuvem. Pois é, por meio do VoIP, você tem a possibilidade de integrar a sua plataforma de voz a metodologia de análise de dados.

Sendo assim, pode utilizar a sua base de dados em ligações para definir ações necessárias à sua empresa.

Viu só como essa tendência pode ser eficaz ao seu negócio. Por isso é importante estar de olhos abertos ao DataOps.

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Curtiu esse conteúdo? Então continue acompanhando o blog da Nvoip. Assim, você não perde nenhuma novidade do mundo VoIP. Até a próxima.

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