Construir um time de analytics não é simples como contratar alguns cientistas de dados PhD, e esperar a mágina acontecer.
Os papeis de DataOps recaem sobre duas categorias - core personas e personas de suporte. E, aqui, entendemos personas como papéis ou responsabilidades, tendo em vista que empresas distintas utilizam nomemclaturas de funções de formas distintas.
Core personas
Administradores de plataformas de dados - também conhecidos como DBA (database admin) - são responsáveis pela infraestrutura que fornece as fontes de dados para os engenheiros de dados. Geralmente responsáveis pelas aplicações (sistemas de input de dados), data warehouses, data lakes, data marts, processamento em strem, etc.
Analistas de dados compreendem e analisam dados que influenciam decisões de negócio, podendo ser analistas especialistas como, marketing analytics, web analytics, FP&A, people analytics, entre outros. Analistas de dados consultam, limpam, exploram, interpretam e visualizam dados estruturados, buscando encontrar insigths e recomendações.
Cientistas de dados possuem a mesma responsabilidade que analistas de dados, no entanto, utilizam ferramentas mais avançadas para realizar a tarefa, aplicando técnicas de análise preditiva e prescritiva.
Engenheiros de dados desenvolvem e implementam pipelines de dados e gerenciam modelos na arquitetura de dados. São responsáveis por transportar os dados dos sistemas de input até as plataformas de dados (data lakehouses, etc.), garantindo a formatação correta.
Personas de suporte
Data Product Owner são responsáveis pelo sucesso dos produtos de dados, fazendo a ponte o stakeholder e o time técnico. O DPO administra o backlog, prioriza o trabalho, educa o time técnico sobre o negócio, educa o stakeholder sobre as capacidades do time técnico, e gerencia e apresenta o produto.
Especialistas analíticos são experts que auxiliam o time técnico em algum gap de conhecimento, seja de ferramenta ou de processo. Podem ser especialistas em negócios ou especialistas em tecnologia.
Engenheiros de software auxiliam na integração do modelo de dados e outros produtos de dados nas aplicações. Engenheiro de ML são engenheiros de software que aplicam as boas práticas de desenvolvimento de software para criação e monitoramento de modelos em produção.
Especialistas em segurança - o nome mesmo já diz - garantem processos que correspondam a segurança dos sistemas e dos dados.
Arquitetos de dados são responsáveis por gerenciar o ciclo de vida dos produtos de dados, de ponta a ponta. Também são responsáveis por mapear requisitos, pelo design de soluções, modelagem de dados, testes e deploy das soluções.
Não existe EU em TIME
A nova matriz de habilidades em DataOps é um grande passo para alinhar as competências técnicas e operacionais necessárias no ambiente de dados atual. Ela não só valoriza habilidades tradicionais em engenharia e ciência de dados, mas também destaca a importância da automação, governança de dados e trabalho em equipe.
Com essa abordagem mais completa, as empresas podem melhorar a eficiência, a qualidade dos dados e a capacidade de atender às necessidades do negócio. Portanto, adotar essa matriz de habilidades é essencial para o sucesso e a competitividade das empresas na era dos dados.
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