Na última década, o uso de ferramentas para análises de dados vem crescendo exponencialmente e apenas se intensificou com a pandemia em 2020.
Durante esse período de turbulência, empresas enxergaram a necessidade de tomar decisões cada vez mais rápidas e assertivas para superar as situações adversas que viviam e para manter o negócio “rodando”. Por isso, passaram a adotar ferramentas de analytics para analisar o cenário atual da empresa e, por meio de dados extraídos, embasarem e nortearem a tomada de decisões para o futuro, porém poucas estavam preparadas para trabalhar com eles (os dados).
Você deve estar se perguntando: como assim não estavam preparadas?
Um momento de incertezas e mudanças constantes aliada a necessidade de tomar decisões rápidas, acabou forçando uma preparação de dados sem um controle automatizado dos processos, gerando muito gasto para mantê-los em uma operação.
A quantidade de tempo que uma equipe de dados necessita para manter e garantir a qualidade de um pipeline de dados costuma chegar a 80% do tempo do time. Sim, este é um cenário comum de empresas que não utilizam o DataOps.
Afinal, o que é DataOps?
DataOps é um método que unifica os conceitos de Agile, DevOps e Lean (manufatura enxuta).
Segundo a Gartner, DataOps é uma prática colaborativa de gerenciamento de dados que enfatiza a comunicação, colaboração, automação de fluxos de dados que visa entregar valor de forma rápida e previsível, sempre gerenciando as mudanças de dados. Ele usa tecnologias para automatizar o design, implantação e gerenciamento de entrega de dados com níveis apropriados de governança de dados e usa metadados para melhorar a usabilidade e o valor dos dados em um ambiente dinâmico.
Em outras palavras, o DataOps tem como objetivo reduzir o tempo gasto pelos times na manutenção do pipeline de dados, gerar insights mais qualificados e em maior velocidade, e aprimorar continuamente o desempenho e as operações analíticas por meio do controle do ciclo de vida de análise de dados, aplicação de práticas de agilidade para orquestrar ferramentas, códigos e infraestrutura. Isso se dá, porque a prática reconhece a interdependência de todo o processo analítico, o que aporta um diferencial grande competitivo perante aos concorrentes.
O que é necessário para implantar DataOps?
O fator primordial na implementação do DataOps são as pessoas.
É fundamental transformar a equipe de dados em uma equipe de alto desempenho. Para que isso ocorra, é necessário revisar metodologias e processos nos fluxos de trabalho da organização, bem como, desenvolver no time de dados uma nova abordagem de criação e publicação das análises e implantar uma cultura voltada a dados (data driven).
Seu negócio também pode ter uma cultura orientada a Data Driven e a Deal tem uma equipe especializada para te ajudar, fale conosco enviando um e-mail para deal.marketing@deal.com.br.
Escrito por Simoni Zambon Marinony Fernandes.
