Estratégia DataOps para Engenharia de Dados Moderna
Traduzido do original em inglês por IA. Ver em inglês
Profissionais de Databricks podem reduzir o tempo de inatividade de dados em até 99% e acelerar o tempo de obtenção de insights incorporando testes automatizados, CI e monitoramento em pipelines de dados. Um DataOps eficaz requer funções claramente definidas, governança unificada, controle de versão e observabilidade em todo o ciclo de vida dos dados.
DataOps, uma metodologia ágil que aplica os princípios de DevOps à gestão de dados, ajuda as equipes de dados a reduzir o tempo de inatividade de dados em até 99% ao incorporar testes automatizados, integração contínua e monitoramento diretamente nos pipelines de dados. Implementações eficazes de DataOps exigem funções claramente definidas para engenheiros de dados, cientistas de dados e analistas, juntamente com governança unificada, controle de versão e observabilidade em todo o ciclo de vida dos dados. Organizações que adotam práticas de DataOps aceleram o tempo de obtenção de insights automatizando fluxos de trabalho de dados de ponta a ponta – desde a ingestão de dados brutos até a transformação e a entrega confiável de dados para usuários de negócios e modelos de machine learning.