Conforme o volume, a variedade e a velocidade dos dados aumentam, as organizações não podem depender de métodos tradicionais de gerenciamento de dados. Em vez disso, precisam de novas soluções capazes de obter insights que fornecem valor ao setor de atividades ao mesmo tempo em que satisfazem as expectativas crescentes das partes interessadas.
De acordo com análises no recente relatório Rethink Data da Seagate, o DataOps — uma combinação de "dados" e "operações” — é o elo perdido nas redes de informações acionáveis, oferecendo uma solução para alguns dos problemas mais urgentes enfrentados pelas equipes de TI e proprietários de empresas. Como parte do panorama mais amplo de gerenciamento de dados, o DataOps ajuda as organizações a realizar o valor ideal desse recurso corporativo essencial.
DataOps definido
Embora 33% das empresas tenham planos para aumentar a capacidade e 30% deram início ao processo de implementação, apenas 10% das empresas em todas as regiões e setores implementaram completamente estratégias de DataOps.
Em comparação com o apelo amplo dos outros esforços de transformação digital — 48% das empresas adotaram estratégias multinuvem pública — as implantações de DataOps estão atrasadas. Em grande parte, isso resulta de uma posição única do DataOps na pilha de TI: embora ele use as novas tecnologias e processos em desenvolvimento, é melhor definido como uma disciplina de dados emergente que conecta consumidores e criadores para aprimorar a colaboração e capacitar a inovação.
Para alcançar esse objetivo, as implantações de DataOps costumam usar uma combinação de tecnologias de IA e ML, além de funcionalidades de extrair-carregar-transformar (ELT) para coletar e correlacionar dados de diferentes fontes. Implementado de maneira eficaz, o DataOps oferece uma vantagem competitiva significativa.
Conectando consumidores de dados e criadores de dados
A função principal do DataOps é conectar consumidores de dados — tomadores de decisões de negócios — com criadores de dados, para capacitar a tomada de decisões corporativa.
Os criadores de dados comuns incluem máquinas, como dispositivos IoT e endpoint, com a equipe responsável por coletar e inserir formulários, documentos e outros dados estruturados importantes. O mercado de destino inclui gerentes operacionais — qualquer pessoa em uma organização que seja encarregada de tomar decisões de negócios. Aqui, é importante observar que os criadores de dados, geralmente, não enxergam o panorama completo da produção de dados, embora os consumidores não precisarem realmente de dados, mas de informações acionáveis.
Fechar essa lacuna é a função principal do DataOps. Ao correlacionar dados díspares de serviços de nuvem, núcleo e borda — todos produzidos por criadores diferentes — as iniciativas eficazes de DataOps podem sintetizar insights acionáveis que são aplicáveis a grupos específicos de consumidores de dados.
Implantação de DataOps
As implantações de DataOps oferecem benefícios significativos para organizações. Comentários recentes da firma de pesquisa Gartner concordam: "Ao introduzir técnicas de DataOps de uma maneira focada, os líderes de dados e análise podem criar uma mudança para a entrega mais rápida, flexível e confiável de pipelines de dados".
As estruturas organizacionais, entretanto, costumam apresentar desafios para os esforços de DataOps. Considere que 47% das empresas agora dizem utilizar vários aplicativos de backup e recuperação em toda a empresa. Embora essas implantações díspares façam sentido para funções geograficamente separadas, o DataOps eficaz depende da combinação desses sistemas de dados em uma só entidade gerenciável. Como observado em um relatório do Software Development Times, estruturas preexistentes de DevOps podem ajudar nessa transição graças ao framework estabelecido de metodologias iterativas ágeis.
Além disso, apesar das similaridades no nome, DataOps não é o DevOps para dados. Essa disciplina emergente representa uma nova maneira de abordar e interagir com dados para fornecer valor de longo prazo. Em vez de assumir a abordagem focada no problema usada pelas implantações de DevOps, o DataOps opera na direção oposta, obtendo novas respostas de conjuntos de dados existentes para estreitar o foco corporativo e fornecer insight acionável.
Solucionando silos
Embora a tecnologia forme a principal barreira em potencial entre empresas e DataOps eficaz, os desafios humanos com relação a comunicação e cultura de local de trabalho também podem afetar a implementação. Os silos são a representação mais comum desse problema. As equipes trabalhando em projetos especializados muitas vezes ficam relutantes em compartilhar o controle de conjuntos de dados cruciais, levando ao armazenamento, gerenciamento e análise de dados em silos.
Para resolver esse problema, é preciso uma estratégia de dados global concentrada em padrões, arquitetura e gerenciamento que englobem toda a empresa. Para implantações de DataOps em grande escala, isso significa retornar funções chave de volta à alçada da TI, permitindo que todas as equipes acessem os mesmos pools de dados e iniciativas de DataOps acessíveis globalmente para fornecer valor sob demanda.
DataOps é o futuro
Segundo a pesquisa Rethink Data, 42% das organizações globais dizem agora que as implantações de DataOps são "muito importantes", enquanto 23% as consideram "extremamente importante” — e apenas 1% argumente que essas iniciativas não são nem um pouco importantes para o futuro das operações de negócios.
Como resultado, não é descabido dizer que, assim como suas contrapartes de DevOps, as soluções de DataOps não só vieram para ficar, como assumirão uma função crucial no futuro da tomada de decisão corporativa sob demanda. Diferentemente das implantações de DevOps, entretanto, o DataOps é essencial para sua função como tecido conjuntivo entre criadores de dados e consumidores de dados, permitindo que a equipe e as partes interessadas obtenham máximo valor de ativos de informação.
Com coleta, armazenamento e análise de dados em zettabytes de escala agora criando desafios sistêmicos e operacionais para capturar valor corporativo completo, o DataOps oferece uma forma simples, segura e econômica de ativar o potencial inerente das conexões de dados em escala.
Leia mais sobre como as empresas podem colocar mais dados de negócio para trabalhar no relatório Rethink Data da Seagate.
