O DevOps começou como uma metodologia que integra equipes de desenvolvedores e operações para trabalhar em conjunto em projetos de desenvolvimento de software. Ele facilita a coordenação e a comunicação perfeitas entre as equipes, reduz o tempo entre a ideia e o mercado e melhora significativamente a eficiência operacional enquanto otimiza os custos. Hoje, o DevOps evoluiu rapidamente para incluir várias outras entidades de sistemas de TI. Uma nova adição é Business intelligence.

DevOps combinou bem com Big Data, pois ambas as metodologias são contemporâneas e se complementam no gerenciamento de grandes volumes de dados ativos que se movem entre o desenvolvimento e a produção, que são mantidos relevantes por meio da coordenação perfeita entre as equipes. Quando se trata de business intelligence, data warehousing e analytics são dois componentes importantes que precisam ser gerenciados. Como o BI lida com lotes de dados, ele não se integra facilmente ao ambiente DevOps por padrão.

Como isso funciona na prática no Mundo Business Intelligence & Analytics

DataOps (Data Operations) é a orquestração de pessoas, processos e tecnologias com o intuito de proporcionar dados de maneira rápida e confiável, para que sejam entregues aos responsáveis pela governança de dados ou para a aplicação direta nos negócios, tanto em operações ou em aplicativos como na inteligência artificial. O DataOps permite aumentar a velocidade e a escala das operações através de todo o ciclo de vida dos dados.

O DataOps também apoia as equipes extremamente produtivas com a tecnologia de automatização, resultando em uma alta eficiência nos projetos, em seus tempos e na entrega de resultados.

Porém, para usufruir desses benefícios, a cultura interna dessas equipes deve evoluir de tal modo que elas sejam realmente data-driven. Para as empresas que querem e precisam gerenciar insights data-driven diariamente é momento de:

1- Aumentar a quantidade e a qualidade dos dados que nossos negócios recebem ou adquirem diariamente.
2-Obter o compromisso por parte da equipe de liderança, para que elas garantam, mantenham e apoiem uma visão data-driven para a tomada de decisões através de todo o negócio. Fonte Original

Mas a final qual é a diferença entre DevOps X DataOps

DevOps tem foco no desenvolvimento, integração e na entrega contínua de softwares.
Fases do processo DevOps:
Desenvolvimento > Construção > Teste > Entrega > Administração

DataOps tem foco na criação e no desenvolvimento de produtos robustos de dados.
Fases do processo DataOps:
Análise > Desenvolvimento > Orquestração > Teste > Entrega > Orquestração > Administração

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