DataOps para analytics

O potencial transformador de acelerar dados prontos para analytics e insights

Transformação orientada por anaytics – quebrando o obstáculo operacional com o DataOps

A transformação orientada por dados é uma necessidade para os CIOs e CDOs de hoje e provavelmente permanecerá assim por muito tempo. As arquiteturas de dados modernas, juntamente com os novos serviços de IA e as técnicas avançadas de ciência de dados, estão possibilitando o uso completo do analytics em toda a organização e a alfabetização de dados.

Embora a nova infraestrutura – como data warehouses e data lakes na nuvem – e as novas tecnologias, como o streaming de dados, permitam às empresas aumentar significativamente a disponibilidade dos dados, essa não é a única peça do quebra-cabeça. Você ainda precisa abordar um componente importante (as pessoas) e os processos para tornar os dados sempre disponíveis e prontos para analytics.

Seus processos precisam mudar – para oferecer maior agilidade, menor tempo até o valor e dados em tempo real para os usuários em todas as áreas da sua organização. Felizmente, o DataOps está aqui para ajudar.

“O foco real e os benefícios do DataOps são uma alavanca para a mudança organizacional, para orientar o comportamento e permitir a agilidade.”

“Innovation Insight for DataOps”, Gartner¹

O que é DataOps para analytics?

O Gartner define o DataOps como “uma prática colaborativa de gerenciamento de dados focada em melhorar a comunicação, integração e automação dos fluxos de dados entre o gerenciamento de dados e os consumidores em uma organização.” 1

É uma metodologia que abrange a adoção de modernas tecnologias de integração, os processos que transformam os dados do estado bruto para o pronto para analytics e as equipes que trabalham com dados. O objetivo é alinhar os dois lados da equação de entrega de dados. Os requisitos do gerente de dados para controle, transparência e auditabilidade. E a necessidade do usuário de negócios por dados prontos para analytics em tempo real – para, finalmente, extrair o maior valor para a empresa.

Como o DataOps pode afetar sua organização?

A transformação orientada por dados requer uma abordagem ágil em toda a cadeia de suprimento de dados, desde sua infraestrutura até seus processos e pessoas. O DataOps ajuda você a reunir todos esses elementos, reduzindo os tempos do ciclo e aumentando o desempenho com o potencial de transformar sua organização de várias maneiras:

1. Um impulso na alfabetização de dados

A alfabetização de dados está rapidamente se tornando uma iniciativa estratégica para CIOs, CDOs e outros executivos de nível de diretoria. Metade da batalha é fechar a lacuna de habilidades. A outra metade é tornar os dados confiáveis da forma mais fácil possível para acessar, usar e extrair informações – para todo o espectro de usuários. A integração e o gerenciamento modernos de dados podem acelerar esse processo, centralizando o controle e democratizando o acesso.

2. Processos analíticos mais rápidos e ágeis

Para se tornar verdadeiramente orientado por dados, a agilidade e os insights em tempo real são essenciais. O DataOps permite que você mova os dados conforme são alterados, em tempo real. A automação de tarefas manuais reduz o tempo do ciclo de analytics, liberando recursos para um foco de nível superior. E as soluções de integração flexíveis permitem que a equipe de TI altere uma fonte ou um destino sem interromper a infraestrutura – para que você possa permanecer ágil à medida que a tecnologia evolui.

3. Democratização de dados

O DataOps permite disponibilizar universalmente dados controlados e governados. Em vez de limitar os insights analíticos aos cientistas de dados, você pode estendê-los a um amplo conjunto de usuários da linha de negócios com experiência focada. E isso inclui usuários nas linhas de frente e nas demais áreas dos negócios – por meio de dispositivos móveis, IoT e em qualquer ponto da interação do cliente – ajudando a otimizar as operações e as experiências do cliente.

4. Governança contínua no decorrer do ciclo de vida da entrega de dados

Catálogos de dados inteligentes, índices de dados e outras ferramentas permitem à equipe de TI projetar um processo moderno de governança com os controles de acesso necessários para evitar a variabilidade e o caos nas decisões com dados. E a equipe de TI pode alcançar escala e agilidade deixando dados em data lakes, data warehouses e outros repositórios on-premise e na nuvem. Isso fornece aos usuários acesso oportuno a dados prontos para a empresa, enquanto oferecem garantia de qualidade com designações de função e responsabilidade que trazem mais dados corretos para as pessoas certas no momento certo.

5. Colaboração mais ampla

O DataOps torna mais rápido e fácil que cientistas de dados e analistas de negócios unam forças – e que unidades de negócios distintas colaborem na análise de dados e no compartilhamento de resultados. De fato, o DataOps é um ótimo veículo para criar o desejado alinhamento de negócios/TI, o que tende a ser ilusório à medida que as empresas crescem. E, ao contrário das forças-tarefa tradicionais que lidam com questões de nicho, o DataOps afeta toda a organização, fornecendo dados valiosos para todos os usuários de negócios quando eles precisam, de maneira consumível e controlada.

Habilitando o DataOps para dados prontos para analytics com o Qlik

A Plataforma de Integração de Dados da Qlik (anteriormente Attunity) automatiza o streaming, a catalogação e a publicação de dados em tempo real para encontrar e liberar rapidamente dados prontos para analytics — e agir com base neles.
  • Streaming de dados em tempo real (CDC)

    Amplie dados corporativos para transmissões ao vivo para permitir analytics e microsserviços modernos com uma solução simples, em tempo real e universal.
  • Automação ágil de data warehouse

    Projete, crie, implemente e gerencie rapidamente data warehouses criados na nuvem sem codificação manual.
  • Criação de data lake gerenciado

    Automatize processos complexos de ingestão e transformação para fornecer data lakes atualizados continuamente e prontos para analytics.

1. Gartner, Innovation Insight for DataOps, Nick Heudecker, Ted Friedman, Alan Dayley, 27 de dezembro de 2018

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