Como estruturar um time de DataOps imbatível

DataOps é uma nova abordagem que veio para revolucionar as áreas de data science e analytics. E para acompanhar os avanços e manter vantagem competitiva, sua empresa precisa de um time de dados bem estruturado.

E nós queremos ajudar você com isso!

Confira agora o que é essa nova abordagem e quais profissionais são necessários para compor um time de DataOps imbatível.

O que é DataOps?

DataOps é uma nova cultura de colaboração entre os times de desenvolvimento, operações e dados, em que as empresas, após aderir, passam a ter como resultado projetos de dados com cada vez mais:

• qualidade
• eficiência
• velocidade na entrega
• valor real

Isso tudo de forma contínua e confiável, até chegar ao usuário final, otimizando o cotidiano de empresas de todos os portes.

Saiba tudo sobre as tendências de DataOps para 2021 aqui.

Como estruturar um time de DataOps?

De fato, é hora de atualizar sua equipe de análise de dados para um time de DataOps.

Para isso, é necessário rever funções, ferramentas e processos, uma vez que a metodologia DataOps exige novas maneiras de se trabalhar, diferentes do padrão seguido até hoje.

Por exemplo, a equipe precisa ter certo grau de independência para que atenda à agilidade e flexibilidade exigidas pelo DataOps. Além disso, também precisa que todo o time tenha acesso aos computadores, redes e outros serviços do fluxo, assim como a um método eficaz de comunicação.

Tudo isso visando unificar os dados anteriormente fragmentados e transformá-los em um recurso de alta qualidade que irá criar valor para os usuários. Para isso, a equipe de dados da sua empresa deverá focar nestas quatro tarefas:

1. fornecimento de dados
2. preparação de dados
3. consumo de dados
4. gerenciamento do fluxo de dados

E para realizá-las, sua equipe deverá estar estruturada com algumas funções específicas. Então, conheça a seguir que profissionais compõem um time de DataOps imbatível.

Quais profissionais compõem um time de DataOps?

Na composição de um time de DataOps, há cinco funções principais para executar as tarefas citadas acima (fornecimento, preparação, consumo e gerenciamento dos dados).

Entre elas, as primeiras que vamos mostrar já são conhecidas para quem trabalha na área de dados. E, ao final, você vai conhecer a verdadeira inovação do DataOps: uma função novinha, porém essencial, que torna as equipes muito mais produtivas.

Vamos conhecê-las?

Data engineer

Quem é data engineer ou engenheiro/engenheira de dados tem a responsabilidade de:

• garantir a primeira tarefa, ou seja, que o fornecimento de dados esteja fluindo, partindo de sua origem até os destinos corretos;
• e desenvolver fluxos de dados que estabelecerão as bases para que outros membros da equipe realizem análises.

Outras duas funções práticas da profissão de data engineer são: mover os dados dos sistemas operacionais (ERP, CRM, MRP etc.) para um data lake; e implementar testes de qualidade de dados.

Analytics engineer

Como parte da segunda tarefa do time de DataOps, que é a preparação de dados, no papel de analytics engineer, será de sua responsabilidade garantir a criação de uma infraestrutura de dados tão robusta quanto de fácil entendimento.

É uma profissão que envolve:

• transformação e organização de dados para análise.
• desenvolvimento de data warehouse.
• conhecimento em SQL, DBT, BI, estratégias de negócio e linguagem de programação.
• e muita habilidade de comunicação.

É uma função que atua como ponte para que analistas e usuários finais sigam um processo tecnicamente eficiente para tomarem as melhores decisões.

Analista de dados

A função analista de dados é outro papel-chave dentro do time de DataOps, garantindo a terceira tarefa, o consumo de dados.

Serão de sua  responsabilidade também elaborar e responder perguntas de negócio por meio dos dados já preparados pelos profissionais anteriores, e acompanhar os indicadores nas ferramentas de business intelligence.

E ainda estão no escopo dessa função resumir e sintetizar grandes quantidades de dados para consumo dos usuários finais, criando representações visuais de dados que facilitem a comunicação das informações e possibilitem a geração de insights.

Cientista de dados

A função de cientista de dados é uma necessidade real para grandes empresas ou projetos bem específicos.

Ocupando essa posição, você deverá passar pelas tarefas três e quatro trabalhando para construir modelos preditivos e prescritivos a fim de otimizar processos e gerar produtos inovadores utilizando inteligência artificial.

E isso será feito com base nos dados que já foram extraídos, carregados e transformados (ELT), mas você também criará novos dados usando técnicas avançadas de estatística e aprendizado de máquina.

DataOps engineer

DataOps engineer é a função responsável pela quarta tarefa: o gerenciamento de todo esse fluxo entre os profissionais de dados, aplicando técnicas de desenvolvimento ágil, DevOps e lean manufacturing à análise de dados.

Nessa função, você fará a orquestração e automatização do pipeline de análise de dados para torná-lo mais flexível, sem perder a qualidade.

Como se faz essa gestão?

• Utilizando ferramentas que facilitam a comunicação entre o pessoal de desenvolvimento, operações e análise de dados.
• Fornecendo aos cientistas de dados ferramentas para instanciar ambientes de desenvolvimento sob demanda.
• Criando plataformas de teste e monitoramento de dados, entre outras funções.

Em síntese, por meio das automações proporcionadas pelas ferramentas, o DataOps engineer elimina os gargalos dos fluxos de dados provocando um aumento de grande relevância na produtividade da equipe.

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