Quando você trabalha com data analytics, seu objetivo é resolver um problema. E enquanto isso, vários outros problemas aparecem. Diante desses entraves, existem ferramentas para encontrar diferentes soluções. Uma delas é a metodologia DataOps para analytics.

De acordo com a Gartner, trata-se de uma prática colaborativa de gerenciamento de dados. Ela foca na melhoria da comunicação, integração e automação de fluxos de dados entre gerenciadores e consumidores de dados.

Dessa forma, o DataOps para analytics busca a otimização do fluxo de trabalho e dos resultados como um todo. E, assim como o DevOps, ele leva a essência da colaboração, mas para os projetos relacionados aos dados.

Princípios do DataOps para Analytics

O DataOps valoriza, principalmente, a entrega de insights de forma contínua. Com isso, busca deixar o cliente a par do que acontece. Garantindo assim, que os resultados tragam valor para ele e para o negócio.

Há também uma busca por aumentar as potencialidades da análise, e as metas são definidas em torno disso. Assim, elas levam o projeto a progredir da melhor forma, de acordo com a necessidade dele mesmo e dos clientes.

Além disso, as práticas em um projeto que utiliza a metodologia DataOps para analytics são feitas buscando resultados que possam ser reproduzidos depois. Os pipelines analíticos são importantíssimos, pois são vistos como um retrato dos feedbacks acerca do processo.

Como funciona o DataOps para Analytics

Trata-se de uma transformação totalmente orientada por análises. Já que essa é a nova regra do mercado. É necessário que os projetos evoluam para oferecerem melhores resultados, e é por isso que o Data Ops para analytics existe.

O DataOps atua junto das arquiteturas de dados modernas, dos novos serviços relacionados à inteligência artificial e de outras técnicas avançadas de ciência e análise de dados. Possibilita, assim, o uso completo destas, contribuindo também para a alfabetização de dados nas organizações.

Ajuda, inclusive, no uso de novas infraestruturas, ainda um pouco confusas para algumas empresas. Um exemplo são automações de data warehouses, criação de data lake, streaming de dados e outras ferramentas que ampliam a disponibilidade de dados.

O DataOps considera o pipeline de dados, ou seja, o processo de análise completo, como uma sequência de operações. Dessa forma, todas elas fazem parte de um fluxo de integração e entrega contínua (CI/CD).

Benefícios do DataOps para Analytics

O objetivo é agilizar todas as etapas do projeto. Desde seu desenvolvimento, até a manutenção. O DataOps para analytics, acaba por melhorar a forma de gerenciar os dados e a criação de soluções, de forma que tudo isso se alinhe melhor aos objetivos definidos.

E claro, por ser baseado nas metodologias ágeis, o DataOps traz diversos benefícios oriundos destas. Como tornar as equipes mais colaborativas e melhorar a comunicação. Além da implantação de soluções mais rápidas e diminuição do custo dos projetos.

A utilização dessa metodologia também gera uma solução muito importante para as pessoas que trabalham com analytics. Ela democratiza e facilita o acesso aos dados para quem precisa utilizá-los em seu trabalho, com segurança.

Além disso, o DataOps para analytics também faz com que a responsabilidade pelos resultados seja compartilhada por toda a equipe. Além de possibilitar a reaplicação do que funciona bem e a correção dos erros cometidos em projetos futuros.

E no que diz respeito aos dados, essa metodologia contribui para a melhora da qualidade deles em todo o pipeline. Isso faz com que as análises, e os resultados como um todo, sejam mais precisos e confiáveis.

Como implementar o DataOps para analytics

A cultura data driven, como um todo, funciona da seguinte forma: apenas a ferramenta não garante os resultados. É preciso que haja mudanças culturais e organizacionais. É daí que vem a maior parte do sucesso quando se adota algo neste sentido.

Para trabalhar com DataOps para analytics, é necessário ter uma base de conhecimentos em carregamento e teste, modelagem e orquestração de dados. Além de conhecimentos em Git, CI/CD, contêineres e bancos de dados. E claro, as linguagens de programação.

Dessa forma, é importante que seu time esteja minimamente capacitado, tecnicamente. A partir daí, começa o treinamento para a adoção das práticas ágeis. Caso não haja estes requisitos, é necessário que alguém, com a devida expertise, auxilie a equipe.

É importante, também, ter em mente que a aplicação de metodologias ágeis não vai ser a solução completa e instantânea para seus problemas. Uma vez que práticas novas envolvem experimentação, aprendizado e progresso à medida que os processos acontecem.

Clientes Qlik saem na frente

Implementar o DataOps para analytics fica muito mais fácil se você já tem um parceiro com experiência no assunto. É por isso que quem tem Qlik Data Integration leva vantagem. Ele proporciona insights mais rápidos e melhores, já com o auxílio dessa ferramenta.

O Qlik Data Integration permite uma abordagem de DataOps que facilita a descoberta e a disponibilidade dos dados prontos para analytics em tempo real. Isso significa automatizar o streaming de dados (CDC), o refinamento, a catalogação e a publicação.

O Qlik Data Integration se integra totalmente com Tableau, Power BI e outras ferramentas de analytics. Facilitando processos como streaming de dados em tempo real (CDC), automação de data warehouse, criação de data lake gerenciado, entre outras possibilidades.

Expertise em DataOps para Analytics

Por se tratar de uma metodologia recente no mercado, tudo fica muito mais fácil se você tem quem te mostre o caminho das pedras. Quem tem expertise no assunto, acaba acertando muito mais, e conseguindo resultados melhores.

E é claro, contar com um especialista, garante que você não cometa erros no processo de adoção da ferramenta. É por isso que nós estamos aqui, com tona a nossa expertise em projetos de dados à sua disposição.

A ADITI está há mais de 10 anos no mercado, orientando e realizando grandes processos de data analytics. Trabalhamos com os melhores profissionais e com as melhores ferramentas para te ajudar a aproveitar todo o potencial dos dados na sua organização.

Conte conosco para conduzir seu projeto relacionado a DataOps para Analytics. Nossa equipe de especialistas está à sua disposição para tirar dúvidas e entender melhor o seu projeto. Entre em contato e surpreenda-se com as nossas soluções.