Aqui estão os três princípios de DataOps que aumentarão rapidamente o valor de seus dados externos
No mundo atual, orientado por dados, as organizações reconhecem cada vez mais valor dos dados fontes para reforçar seus processos de tomada de decisão e obter vantagens competitivas. No entanto, a incorporação de dados externos pode ser uma tarefa complexa, exigindo muitas vezes uma abordagem abrangente que garanta a precisão, a relevância e a atualidade dos dados. É aqui que entra o DataOps: um conjunto de princípios e práticas que agilizam o processo de coleta, gerenciamento e utilização de dados. Neste artigo, nos aprofundaremos em três princípios essenciais de DataOps que podem ajudar a aumentar o valor dos dados externos de forma rápida e eficaz.
1. Ecossistema Colaborativo de Dados
Um princípio fundamental do DataOps é o estabelecimento de um ecossistema de dados colaborativo que preenche a lacuna entre diferentes equipes e departamentos. No contexto dos dados externos, isto significa promover a colaboração não só dentro da organização, mas também com fornecedores de dados externos.
Comece identificando as principais partes interessadas envolvidas no processo de integração de dados externos, como cientistas de dados, analistas, especialistas de domínio e profissionais de TI. Crie uma equipe multifuncional que reúna indivíduos com diversas habilidades e perspectivas. Essa equipe deve trabalhar coletivamente para definir os requisitos de dados, os padrões de qualidade e os objetivos de negócios.
Além disso, estabeleça relacionamentos sólidos com fornecedores de dados externos. Envolva-se em uma comunicação aberta para garantir uma compreensão clara da estrutura, formato e frequência de atualização dos dados. Comunique regularmente as necessidades de dados da sua organização e forneça feedback sobre a qualidade e relevância dos dados recebidos. Ao promover a colaboração interna e externamente, você pode garantir que os dados externos estejam alinhados com seus objetivos de negócios e melhorem efetivamente os processos de tomada de decisão.
2. Garantia de qualidade de dados
O valor dos dados externos depende fortemente da sua qualidade. Dados de baixa qualidade podem levar a insights errôneos e decisões equivocadas. Portanto, a implementação de práticas robustas de garantia da qualidade dos dados é fundamental.
Comece conduzindo processos completos de criação de perfil e validação de dados externos. Identifique valores ausentes, inconsistências e anomalias que possam afetar a precisão de suas análises. Crie benchmarks de qualidade de dados e estabeleça rotinas de validação automatizadas que verificam a conformidade dos dados com esses benchmarks. Implemente técnicas de limpeza de dados para corrigir problemas e manter a integridade dos dados.
Além disso, implemente mecanismos de linhagem e auditoria de dados para rastrear a jornada de dados externos desde sua origem até seu uso em sua organização. Isso não apenas ajuda a manter a transparência, mas também a identificar quaisquer discrepâncias que possam surgir durante o processo de integração de dados.
3. Integração Ágil de Dados
As abordagens tradicionais de integração de dados geralmente envolvem longos ciclos de desenvolvimento e planejamento extensivo. DataOps incentiva uma abordagem ágil e iterativa para integração de dados que permite que as organizações se adaptem rapidamente às mudanças nos requisitos de dados e nas necessidades de negócios.
Aplique princípios ágeis aos seus projetos externos de integração de dados. Divida o processo de integração em tarefas ou histórias de usuários menores e gerenciáveis. Priorize essas tarefas com base em seu impacto e viabilidade e crie um pipeline de entrega contínua que permita atualizações frequentes dos dados integrados.
Automatize o máximo possível o processo de integração de dados. Implemente ferramentas e tecnologias que facilitem a extração, transformação e carregamento (ETL) de dados externos em seus sistemas existentes. Isso reduz o esforço manual necessário e garante um processo de integração de dados mais simplificado e eficiente.
Seguindo esses princípios de DataOps (construindo um ecossistema de dados colaborativo, garantindo a qualidade dos dados e adotando uma abordagem ágil de integração de dados), você pode aumentar o valor dos dados externos de forma rápida e eficaz. Lembre-se de que a integração de dados é um processo contínuo e que o monitoramento e a melhoria contínuos são essenciais para acompanhar a natureza dinâmica das fontes de dados externas.
source – www.analyticsinsight.net
