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TAINAH SANTOS
TAINAH SANTOS09/01/2025 13:46
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Dataops Metodologia agil para dados

  • #Agile

DataOps: A Metodologia Ágil para Profissionais de Dados 💡

Navegando pelo Coursera, me deparei com o curso "Metodologia de DataOps da IBM". Foram 10 horas incríveis, e o tempo voou! 😍 Quando terminei, fui procurar mais sobre o assunto no LinkedIn e, para minha surpresa, não encontrei brasileiros falando sobre isso. Para não deixar o palanque só para os gringos, resolvi publicar este artigo com um resumo sobre DataOps. Tem também um link do GitHub com um resumo completo do curso. Vamos espalhar a cultura do DataOps! 🚀

O Que é DataOps?

DataOps é uma metodologia que se concentra na entrega rápida de dados confiáveis e de alta qualidade para atender às demandas de negócios, alimentando processos de tomada de decisão eficazes.

Três Fases Principais:

1. Estabelecer DataOps

  • Ambiente Operacional: Determinar ferramentas disponíveis e condições operacionais.
  • Estratégia de Dados: Planejar como gerenciar e armazenar dados (nuvem, regulamentações).
  • Composição da Equipe: Integrar conhecimento de negócios e TI.
  • Automação da Cadeia de Ferramentas: Reduzir intervenção manual, focar em exceções.
  • Linha de Base: Organizar catálogos de dados, artefatos de governança e regras de privacidade.
  • Prioridades de Negócios: Criar backlog de solicitações de dados bem definidas, pontuadas pelos benefícios para a empresa.

2. Iterar DataOps

  • Tarefas de Sprint de Dados: Escolher tarefas sobrepostas no backlog.
  • Descoberta e Classificação de Dados: Adicionar fontes de dados, torná-las pesquisáveis e avaliadas quanto à qualidade.
  • Proteção de Dados: Aplicar regras dinâmicas de proteção antes de permitir o uso pelos consumidores de dados.
  • Feedback dos Consumidores: Receber feedback para refinar e aprimorar processos.
  • Implementação de Pipelines Reproduzíveis: Movimentação física de dados ou configuração de virtualização.

3. Melhorar DataOps

  • Revisão e Refinamento: Período de reflexão no final de cada sprint para identificar melhorias.
  • Autoquestionamento Honesto: Garantir que cada iteração seja eficiente e de alta qualidade.

Benefícios do DataOps:

  • Conheça os Dados: Clareza sobre quais dados existem e suas características.
  • Confie nos Dados: Significado e qualidade compreendidos, dados bem protegidos.
  • Use os Dados: Autoatendimento para permitir que consumidores de dados reajam rapidamente a desafios e oportunidades de negócios.

A metodologia DataOps fornece uma estrutura robusta para garantir que sua organização possa utilizar os dados da maneira mais eficaz possível, impulsionando o sucesso comercial com decisões bem informadas. 🌟

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Espero que você tenha gostado! 😊 Se quiser saber mais detalhes, confira o resumo completo no GitHub e compartilhe esse conhecimento com seus colegas. Vamos juntos fortalecer a comunidade de DataOps no Brasil! 💪🚀

https://github.com/mayfluf/artigo/blob/531813f8f0d890545b24f0d2943a8b62c9fa06c4/artigo.md

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