DataOps: veja o que é, como implementar, metodologias e ferramentas

DataOps é uma abordagem colaborativa de gerenciamento de dados e automação de processos, proveniente de metodologias ágeis. O objetivo é gerar valor, otimizar processos e integrar times por meio de uma mudança cultural interna que visa transformar dados em valor de forma ágil, contínua e confiável. 

Por mais que possa confundir, não se trata de uma tecnologia ou software específico, mas um conjunto que une engenharia de dados, ciência de dados e operações. Em vez de tratar os dados como um subproduto do negócio, o DataOps os coloca no centro e os usa como uma bússola nas decisões estratégicas. 

Ficou com curiosidade de entender mais sobre o que é DataOps? Então você está no lugar certo. Leia até o final e aprenda tudo sobre o assunto.

Quais os princípios fundamentais do DataOps?

O DataOps se fundamenta em princípios sólidos que se combinam para criar uma estrutura robusta e colaborativa focada em resultados. Conheça os principais a seguir.

• Automatização de processos: todas as etapas usam dados para automatizar processos e, com isso, reduzir erros humanos, acelerar entregas e garantir consistência.

• Colaboração entre equipes: não há mais separação de dados entre setores, todos dados são integrados.

• Qualidade e testes contínuos: o DataOps implica em uma constante validação de dados para evitar duplicações, inconsistências e falhas de integridade.

• Monitoramento e observabilidade: os sistemas permitem controle estatístico de processos (SPC) e observabilidade para garantir a confiabilidade dos dados entregues.

• Governança de dados integrada: a governança é parte central da operação e resguarda o negócio para que esteja em conformidade com políticas de segurança, privacidade e regulamentações, sem perder agilidade.

Inspirado no DevOps, o DataOps aplica o conceito de entrega contínua ao universo dos dados para mantê-los atualizados, precisos e prontos para análise com frequência e velocidade.

Por que o DataOps é importante no cenário atual de dados?

Basta olhar com atenção para notar que centros de dados, como big datas, se tornaram um ativo estratégico. Mas, apesar do enorme volume de dados gerados diariamente, muitas empresas ainda enfrentam um paradoxo: elas têm muitos dados, mas poucas conseguem extrair algum valor disso.

A explosão de dados estruturados e não estruturados exige fluxos mais inteligentes e controlados. Nesse contexto, a abordagem DataOps traz o conceito de que, dividida em silos, as equipes isoladas geram redundâncias, retrabalhos e atrasos na tomada de decisão.

Dessa maneira, o que acontece é a duplicidade, desatualização e inconsistência nos dados, que comprometem análises e decisões críticas. Ou seja, a desconexão entre quem produz e quem consome dados resulta em gargalos operacionais.

O DataOps atua como uma ponte entre esses mundos, oferecendo uma solução real e funcional para esses problemas.

Objetivos do DataOps

Os dados devem ser vistos como um produto vivo e em processos que estão sempre em evolução. A partir disso, a intenção é criar uma jornada dos dados que seja fluida, escalável e de alta qualidade. Veja alguns dos objetivos comuns do DataOps:

• aumentar a eficiência do pipeline de dados;

• melhorar a qualidade e confiabilidade das informações;

• transformar dados em análises e decisões acionáveis;

• promover a cultura de colaboração e co-criação entre times técnicos;

• garantir governança e conformidade com normas, políticas internas e legislações externas (como a LGPD);

• escalar o uso de dados na empresa e permitir que estejam acessíveis a toda a organização, de forma segura e controlada.

Entenda a implementação de DataOps

Criar uma cultura baseada em dados não é apenas adotar uma nova metodologia ou tecnologias — a empresa precisa se reinventar. 

No entanto, a maneira mais segura é aplicar os princípios de DataOps em determinadas áreas ou projetos-piloto e expandir conforme os aprendizados e ganhos se consolidam. 

Confira o passo a passo de como fazer isso em segurança na sua empresa.

1. Escolha uma área para começar

Inicie com um projeto ou área específica para validar a abordagem e entender os desafios operacionais que possam surgir.

2. Avalie a maturidade de dados da empresa

Identifique os gargalos nos fluxos atuais, a qualidade dos dados e os silos existentes.

3. Defina objetivos claros

Quais os problemas que você quer resolver com DataOps? Velocidade? Qualidade? Governança?

4. Monte um time multidisciplinar

Reúna engenheiros, analistas, cientistas de dados e líderes de negócio.

5. Estabeleça processos automatizados

Implemente testes automatizados, integração contínua e entrega recorrente de dados.

6. Aplique metodologias ágeis

Organize as entregas em sprints, com feedback constante dos usuários finais.

7. Monitore tudo em tempo real

Utilize ferramentas de observabilidade e controle estatístico de processos (SPC).

8. Escale de forma sustentável

À medida que os resultados aparecem, leve o DataOps para outras áreas e projetos da empresa.

Quais metodologias se conectam com o DataOps?

O DataOps é a interseção inteligente de metodologias já consagradas no mundo da tecnologia e da gestão de processos. 

• Metodologia ágil: organiza o trabalho em sprints curtos, com entregas incrementais e foco em adaptação contínua para entregar valor mais rapidamente. 

• DevOps: na replicação desse modelo, o objetivo do DataOps é entregar dados com a mesma disciplina, velocidade e confiabilidade com que se entrega software.

• Lean: ensina a eliminar desperdícios e focar apenas no que gera valor. Na operação de dados, isso significa remover etapas desnecessárias, automatizar tarefas repetitivas e concentrar esforços onde há impacto real na qualidade e no tempo de entrega.

Quais benefícios da implementação de DataOps?

A adoção do DataOps gera impactos diretos e tangíveis no desempenho dos times, na eficiência operacional e nos resultados de negócio. Veja os principais a seguir!

• Melhoria na qualidade e confiabilidade dos dados: aplicação de testes automáticos e processos de validação contínuos reduz drasticamente erros, duplicações e inconsistências.

• Colaboração eficaz entre equipes: o DataOps cria um ambiente mais colaborativo, com comunicação fluida e foco conjunto nos objetivos organizacionais.

• Redução de custos e otimização de recursos: automatizar tarefas diminui o retrabalho e aumenta a eficiência dos processos para reduzir os custos operacionais relacionados ao tratamento de dados.

• Agilidade na entrega de insights: dados prontos, limpos e disponíveis com maior frequência e velocidade permitem decisões mais rápidas.

• Escalabilidade analítica: a empresa pode escalar a produção de análises sem comprometer a governança e a qualidade dos dados.

• Menos bugs e falhas: resposta mais rápida e correção ágil em casos de erros e problemas.

Principais ferramentas para DataOps

O ecossistema de DataOps é formado por diferentes ferramentas — cada uma com um papel essencial na automação, integração, monitoramento e governança dos dados.

• Ferramentas de coleta de dados: Forms, TypeForm, Formplus.

• Orquestração e pipeline de dados: Apache Airflow, Prefect, Dagster.

• Plataformas de integração de dados (ETL/ELT): DBT (Data Build Tool), Talend, Fivetran.

• Ferramentas de versionamento e controle de código: GitLab CI/CD, Bitbucket.

• Monitoramento e observabilidade: Monte Carlo, Databand, Great Expectations (testes de qualidade de dados).

• Governança e catálogo de dados: Apache Atlas, Alation, Collibra.

• Plataformas de visualização e consumo de dados: Tableau, Power BI, Looker.

Antes de escolher, é importante verificar se as ferramentas se integram bem entre si, afinal, você deve formar um ecossistema que funcione alinhado e com fluidez.

DataOps e DevOps: diferenças e semelhanças

Embora compartilhem raízes metodológicas e até a inspiração no nome, DataOps e DevOps têm escopos e propósitos distintos.

Enquanto DevOps é uma metodologia que integra desenvolvimento (Dev) e operações (Ops) para acelerar o ciclo de vida do software, DataOps é voltado para operações e fluxo de dados. 

Ambas as metodologias têm a automação como pilar central, assim como a cultura de colaboração entre áreas antes isoladas e aceleração de entregas com qualidade e eficiência.

Como funciona o DataOps em diferentes setores?

O poder do DataOps faz com que essa abordagem seja adotada por empresas líderes em diversos setores. O que elas têm em comum é que compreenderam uma verdade inevitável: o sucesso no mundo digital depende da capacidade de transformar dados brutos em decisões inteligentes — com agilidade, qualidade e escala.

Um número cada vez maior de empresas vêm utilizando DataOps para potencializar seus resultados e impulsionar inovações. A Netflix, por exemplo, faz isso com primazia. A gigante do streaming personaliza a experiência de seus usuários em tempo real com recomendações altamente precisas.

No Brasil, a Ambev é um excelente exemplo de como a operação baseada em dados pode ser aplicada no setor industrial e varejista. A companhia utiliza essa abordagem para integrar dados da cadeia de suprimentos, logística, ponto de venda e consumo em tempo real. 

Com isso, a Ambev consegue antecipar rupturas de estoque, otimizar rotas de entrega e ajustar campanhas de marketing de acordo com o comportamento dos consumidores.

Como a Docusign pode ajudar na jornada de DataOps?

Embora o foco do DataOps esteja nos dados, não podemos esquecer de que a jornada digital das empresas começa pela automação dos processos mais fundamentais — e a assinatura de documentos é um deles.

As equipes de DataOps usam Docusign por ser uma ferramenta estratégica na digitalização e automação de processos que envolvem dados críticos, oferecendo benefícios que melhoram a eficiência operacional e fortalecem a governança de dados.

Além de eliminar etapas manuais, você faz a gestão de documentos, como contratos, termos de confidencialidade, formulários de consentimento e outros documentos importantes.

Por meio da assinatura eletrônica, a Docusign aumenta a rapidez nos fluxos de trabalho e reduz os ciclos de aprovação de dias para minutos. Além disso, essa mudança reduz significativamente os custos com papel, transporte, impressão e armazenamento físico de documentos. 

Incorpore a Docusign na sua estratégia de DataOps para eliminar gargalos manuais, automatizar rotinas críticas e aumentar a confiabilidade dos dados — tudo com escalabilidade, rastreabilidade e segurança.

Quando os dados fluem com segurança e agilidade desde a origem — inclusive nos documentos — o DataOps se fortalece. Com a Docusign, sua empresa dá um passo essencial para a maturidade digital e para a consistência dos dados operacionais.