O DataOps surge como uma abordagem moderna e estratégica para organizar, automatizar e potencializar o uso dos dados nas empresas, uma vez que, cada vez mais, no mundo corporativo, é crucial tomar decisões com agilidade.
Com foco em automação, integração de dados, colaboração entre equipes e melhoria contínua, o DataOps transforma a forma como os dados são tratados — desde a coleta até a entrega de insights em tempo real.
Neste artigo, você vai entender o que é DataOps, suas diferenças em relação a outras metodologias como o DevOps, os princípios que sustentam essa abordagem e como aplicá-la na sua estratégia de dados corporativos.
Vem com a gente e boa leitura!
O que é DataOps?
Imagine sua empresa gerando milhares de dados diariamente, mas com informações desorganizadas, desconectadas e sem confiabilidade. Nesse contexto, tomar decisões certeiras se torna um desafio.
O DataOps (Data Operations) surge como uma resposta a esse problema. Ele é um conjunto de práticas e princípios que visa otimizar o ciclo de vida dos dados — desde a coleta até a análise — ,com foco em automação, colaboração entre times e entregas rápidas e confiáveis.
Com DataOps, as empresas passam a contar com fluxos contínuos de dados de qualidade, garantindo decisões estratégicas mais ágeis, seguras e eficientes.
A origem do termo e sua relação com DevOps
O termo “DataOps” foi mencionado pela primeira vez em 2014 por Lenny Liebmann, em um artigo publicado no IBM Big Data and Analytics Hub. A proposta era criar um modelo semelhante ao DevOps, porém aplicado ao universo dos dados.
Enquanto o DevOps une desenvolvimento e operações de software para acelerar entregas, o DataOps foca especificamente na orquestração de dados — promovendo integração, automação e governança em todas as etapas do pipeline de dados.
Ou seja, o DevOps otimiza o desenvolvimento de software; o DataOps transforma a gestão de dados em um processo contínuo e estratégico.
Por que DataOps está ganhando espaço nas empresas?
A popularização do DataOps tem uma explicação clara: as empresas precisam transformar dados em decisões com rapidez, segurança e consistência.
Organizações que adotam práticas de DataOps conseguem:
- Reduzir gargalos no fluxo de dados
- Automatizar processos repetitivos
- Melhorar a qualidade e a confiabilidade das informações
- Aumentar a eficiência operacional
- Potencializar a tomada de decisões com base em dados reais
Segundo a McKinsey & Company, empresas que aplicam boas práticas de DataOps podem aumentar em até 25% suas chances de sucesso competitivo no mercado.
Ou seja, mais do que uma tendência, o DataOps é uma vantagem estratégica.
Quais os princípios do DataOps?
Para entender como o DataOps transforma a forma como os dados são gerenciados dentro das empresas, é importante conhecer os princípios que sustentam essa abordagem.
Entrega contínua de dados e insights
Um dos pilares do DataOps é a entrega contínua de dados e insights, que busca garantir que informações atualizadas e confiáveis estejam sempre disponíveis para os times que precisam tomar decisões.
Isso significa criar um fluxo automatizado e constante de dados tratados, prontos para análise, reduzindo a dependência de processos manuais e demorados.
Com isso, as empresas ganham agilidade, precisão e a capacidade de reagir rapidamente às mudanças do mercado.
Colaboração entre times multidisciplinares
A colaboração entre times multidisciplinares é um dos principais pilares do DataOps.
Ela conecta áreas como dados, TI e negócios para que trabalhem juntas, evitando silos e acelerando o uso estratégico dos dados. Isso garante entregas mais ágeis, alinhadas com as necessidades reais da empresa.
Automação e integração de pipelines de dados
A automação e a integração de pipelines de dados são essenciais no DataOps. Esse princípio garante que todo o caminho dos dados — da coleta à análise — funcione de forma contínua, automatizada e conectada.
Isso reduz erros manuais, acelera o processo e assegura que os dados estejam sempre prontos para gerar insights confiáveis.
Governança e qualidade de dados
A governança de dados e a garantia da qualidade são pilares para que as informações sejam confiáveis, seguras e usadas de forma ética.
No contexto do DataOps, isso significa estabelecer regras, padrões e processos para validar, proteger e monitorar os dados em todo o pipeline. Essa prática evita inconsistências e fortalece decisões baseadas em dados.
Monitoramento contínuo e cultura de melhoria
No DataOps, o monitoramento contínuo permite acompanhar, em tempo real, o desempenho dos pipelines de dados.
Com isso, falhas e gargalos são identificados com agilidade, promovendo ajustes constantes. Essa cultura de melhoria contínua torna os processos mais eficientes e a operação de dados mais resiliente.
DataOps na prática: como funciona?
Muito além da teoria, o DataOps envolve a integração de pessoas, processos e tecnologias. Veja como essa abordagem funciona no dia a dia das empresas.
O papel do engenheiro de DataOps
O engenheiro de DataOps é o elo entre a engenharia de software e a operação de dados. Ele aplica princípios de DevOps aos fluxos de dados para garantir eficiência, qualidade e disponibilidade.
Sua principal função é dominar o ciclo de vida dos dados — da coleta à análise — ,criando processos automatizados e integrados para sustentar decisões estratégicas.
Fluxo típico de um pipeline orientado a DataOps
Quando falamos de pipeline de dados, nos referimos a um conjunto estruturado de etapas que automatiza o trajeto dos dados desde suas fontes até destinos como bancos de dados, ferramentas de análises ou até mesmo sistemas de visualização.
O fluxo de pipeline de dados garante que as informações sejam coletadas, processadas e entregues de forma contínua, segura e eficiente, viabilizando decisões mais rápidas e baseadas em dados confiáveis. Um pipeline de dados é composto por três etapas fundamentais:
- Fonte de dados: coleta de informações de APIs, bancos, arquivos ou nuvens.
- Processamento: limpeza, transformação e enriquecimento dos dados.
- Destino: armazenamento em data warehouses, ferramentas analíticas ou visualizações.
Ferramentas mais utilizadas em projetos de DataOps
Para aplicar DataOps com sucesso, é essencial utilizar ferramentas que automatizam, monitoram e orquestram os pipelines. Abaixo, destacamos as mais relevantes, divididas por categoria:
Ferramentas de orquestração de pipelines de dados
- Apache Airflow: ideal para automação e criação de pipelines complexos.
- AWS Glue: serviço de ETL gerenciado da Amazon.
- Apache NiFi: interface visual para integração de dados.
Ferramentas de integração e transformação de dados
- Talend: integração de dados com alta escalabilidade.
- dbt (data build tool): transformação com foco em engenharia e SQL.
Ferramentas de CI/CD aplicadas ao DataOps
- Jenkins: automação de pipelines e entrega contínua.
- GitLab CI: integração nativa para versionamento e colaboração.
Ferramentas para gerenciamento e automação de dados
- DataKitchen: integra automação, governança e monitoramento.
- StreamSets: criação de pipelines em tempo real.
- Databricks: une engenharia, análise e IA em uma única plataforma.
Benefícios do DataOps para empresas
Adotar práticas de DataOps oferece às empresas vantagens competitivas como agilidade, precisão e governança de dados. Veja os principais benefícios:
Mais agilidade na tomada de decisão
Com o DataOps, as empresas conseguem acelerar significativamente o acesso a dados confiáveis e atualizados, o que impacta diretamente na agilidade da tomada de decisão.
Redução de retrabalho e erros manuais
Esse é um dos diferenciais e benefícios do DataOps, a automação de tarefas repetitivas e a padronização dos processos de manipulação de dados.
Com as atividades manuais substituídas por fluxos automatizados e integrados.
Maior segurança e controle sobre os dados
Ao adotar práticas que priorizam a governança, o monitoramento contínuo e o versionamento, as empresas ganham mais segurança e controle sobre os dados.
Integração entre tecnologia e estratégia de negócios
O DataOps promove uma integração eficaz entre tecnologia e estratégia de negócios ao alinhar as equipes técnicas (como engenharia de dados e TI) com outras áreas estratégicas da empresa.
Como implementar DataOps na sua empresa
A adoção do DataOps exige um plano estruturado. Confira os passos para começar:
Diagnóstico da maturidade em dados
Antes mesmo de iniciar a implementação do DataOps, é essencial realizar um diagnóstico da maturidade dos dados da empresa.
Assim, é possível entender o nível de organização, integração, qualidade e uso estratégico dos dados no cenário atual. Esse mapeamento permite identificar gargalos, definir prioridades e escolher as ferramentas e práticas mais adequadas para trabalhar.
Formação de times e escolha de ferramentas
Para que o fluxo de dados seja eficiente e confiável, é necessário integrar profissionais de engenharia de dados, analistas, cientistas de dados, DevOps e representantes das áreas de negócio.
Essa colaboração garante que os objetivos estratégicos estejam alinhados com as soluções técnicas.
Junto a isso, a escolha das ferramentas certas — como plataformas de orquestração, integração, versionamento e monitoramento — deve considerar o nível de maturidade da empresa, a escalabilidade dos projetos e a facilidade de adoção pelas equipes envolvidas.
Como a Wevy pode apoiar sua jornada DataOps
A Wevy pode ser a parceira estratégica ideal para impulsionar sua jornada rumo ao DataOps.
Com os serviços de Data & AI, a empresa automatiza a coleta, o processamento e a integração dos dados, reduzindo esforços manuais e permitindo decisões inteligentes e tempestivas.
Além disso, com uma infraestrutura em nuvem – segura e escalável – garante flexibilidade para orquestrar pipelines e acompanhar os requisitos crescentes do projeto DataOps.
O suporte contínuo e as práticas de governança da Wevy fortalecem a confiabilidade, monitoramento e compliance dos dados, criando uma base tecnológica alinhada à estratégia de negócio.
Perguntas frequentes sobre DataOps
DataOps é o mesmo que DevOps?
Embora tenham nomes parecidos e compartilhem princípios como automação, colaboração e entrega contínua, DataOps e DevOps não são a mesma coisa.
O DevOps foca na integração entre desenvolvimento e operações de software, com o objetivo de acelerar o ciclo de vida de aplicações.
Já o DataOps aplica esses mesmos conceitos ao universo dos dados, buscando otimizar a coleta, o processamento, a qualidade e a entrega de dados para análises e decisões estratégicas.
Quais áreas se beneficiam do DataOps?
O DataOps beneficia diversas áreas dentro de uma organização, especialmente aquelas que dependem de dados para tomar decisões estratégicas.
Times de BI e Analytics ganham agilidade na entrega de insights mais confiáveis. Departamentos de marketing e vendas conseguem identificar oportunidades com mais rapidez e precisão. Financeiro e controladoria se beneficiam de dados consolidados e consistentes para análises de desempenho e projeções.
Já a TI e engenharia de dados ganham eficiência operacional com automações e redução de retrabalho.
DataOps serve apenas para grandes empresas?
Apesar de ser mais comum em grandes corporações com volumes massivos de dados, o DataOps não é exclusivo para grandes empresas.
Negócios de médio e até pequeno porte também podem se beneficiar dessa abordagem, especialmente à medida que crescem e enfrentam desafios com a qualidade, integração e governança dos dados.
Com a adoção de ferramentas escaláveis e acessíveis, é possível aplicar os princípios do DataOps — como automação, colaboração entre times e melhoria contínua — de forma gradual e proporcional à maturidade da empresa.
Conclusão
DataOps como pilar da transformação orientada por dados
Em um mundo onde decisões rápidas e certeiras fazem toda a diferença, o DataOps se torna mais do que uma tendência – é um divisor de águas para empresas que querem realmente ser orientadas por dados.
Ao unir tecnologia, automação e colaboração entre times, ele transforma processos engessados em fluxos ágeis e inteligentes.
Se você quer ver resultados reais, é a hora de parar de apenas coletar dados e começar a usar dados com propósito. Não espere o mercado correr na sua frente – implante o DataOps e transforme sua estratégia de dados em vantagem competitiva.
Próximos passos: como começar com a Wevy
Se sua empresa está pronta para transformar a gestão de dados com agilidade, automação e inteligência, a Wevy é o parceiro ideal para essa jornada.
Com soluções especializadas em Data & AI, e uma abordagem centrada em resultados, a Wevy ajuda sua equipe a estruturar pipelines eficientes, adotar práticas de DataOps e criar uma cultura verdadeiramente data-driven.
O próximo passo é simples: entre em contato com nossos especialistas e descubra como podemos desenhar juntos a melhor estratégia para o seu negócio. Comece agora e dê o primeiro passo rumo à maturidade em dados.
