Muchas organizaciones luchan por hacer que su business esté realmente baseado en datos. Por que isso está acontecendo?? Estas empresas ainda precisam que descobrir como colocar em funcionamento sus plataformas de dados a escala empresarial. La buena noticia es que para lograrlo existe un nuevo enfoque llamado DataOps, que extiende los principios fundamentales de la metodología de desarrollo de software DevOps al mundo de los datos.
Deve recordarse que DevOps se basa en tres principios principales: integração continua, entrega continua e implementação continua. Como se podem estender estes princípios no mundo dos dados?
La integración continua se relaciona con la forma en que los ingenieros de datos integran, preparan, limpian, dominarem e liberarem novas fontes de dados e pipelines de forma sustentável e automatizada.
A entrega contínua consiste em operacionalizar a governação de dados em toda a empresa para que todas as aplicações dos consumidores utilizem dados de alta qualidade.
E a implementação contínua permite o autosserviço empresarial e torna os dados fiáveis disponíveis para uma ampla variedade de utilizadores em toda a organização.
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DataOps
Em resumo, poder-se-ia então dizer que DataOps (operações de dados) é uma metodologia ágil e orientada a processos para desenvolver e entregar análises. O seu objetivo é otimizar o design, desenvolvimento e manutenção de aplicações baseadas em dados e análise de dados. Procura melhorar a gestão de dados e a forma como os produtos são criados, e coordenar essas melhorias com os objetivos comerciais.
De fato, a missão de cada equipa de DataOps é gerar fluxos de dados de alta qualidade de forma colaborativa e em escala que alimentem uma multitude de casos de uso empresarial.
Preparação de dados
o preparação de dados (preparação de dados) é um primeiro passo fundamental para obter valor dos dados comerciais. Em essência, implica descobrir, validar, combinar, limpar, enriquecer e transformar volumes massivos de dados estruturados e não estruturados em conjuntos de dados totalmente geridos e utilizáveis para fins empresariais. É um processo contínuo e iterativo.
Contudo, este processo está frequentemente repleto de obstáculos.
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As equipas de DataOps gastam quase 80% de su tiempo tratando de localizar, validar y preparar los datos. Fonte: Forbes |
Gestión de datos
A medida que se multiplica la complejidad inerente de los datos, crece la necesidad de unir procesos y tecnología en una plataforma de dados inteligentes unificada e híbrida con capacidades de inteligencia artificial (ELE) para automatizar tareas y aumentar el conocimiento humano.
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¿Por qué razón? Porque la preparación inteligente de datos, para referirse a solo una etapa no processo de administração de dados de um extremo a outro, requires que los equipos de DataOps tenham uma visibilidad completa de sus datos sin processar., además del descubrimiento de datos avanzado, la colaboración, el linaje de datos de un extremo a outro, la gestión de metadatos, la gobernanza, a qualidade dos dados, la seguridad de los datos y la automatización habilitada para el aprendizaje automático que se puede aprovechar sin problemas en lagos de datos híbridos y en la nube.
Com um Enfoque cohesivo de la ingeniería y la preparación de datos., los equipos de DataOps Pueden comenzar a changer hacia una verdadera colaboración de datos, lo que les permite acelerar la preparación a escala empresarial y democratizar el uso de datos e información procesables.
Então a aprovechar al máximo las aportaciones de la metodología y los equipos de DataOps las empresas deben desenvolver su estrategias de gestión de datos (o gestão de dados) para processar dados a escala y en resposta a eventos del mundo real a medida que acontecen.
¿Cómo maneja a empresa dos dados? ¿Estás listo para esta metodología?
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