6 minutos para ler
DataOps e MLops. Ambas as práticas estão relacionadas à tecnologia, inovação, Machine Learning e Big Data, e são usualmente confundidos entre os profissionais de dados.
O que é DataOps? O que é MLOps? Quais são suas metodologias e processos? O que os diferencia, e como essas abordagens impactam o ciclo de vida de projetos de ciência de dados?
É o que responderemos no artigo de hoje. Boa leitura!
DataOps e MLOps: o que significam?
O que é DataOps?
DataOps é uma metodologia fundamentada em práticas de gestão de dados para melhorar a qualidade e eficiência do ciclo de vida de data. Ela atinge esse objetivo automatizando uma série de operações, como visualização de dados e criação de relatórios, a partir da construção de pipelines de dados.
Esses pipelines são responsáveis por tornar o ciclo de análise de dados mais simples, ao mesmo tempo que aprimoram a qualidade dos dados. A finalidade disso? Gerar uma compreensão mais precisa sobre os dados e acelerar insights.
A metodologia DataOps é muito usada em ambientes onde a velocidade e a qualidade dos dados são essenciais, como no contexto do Aprendizado de Máquina.
O que é MLops?
MLOps, abreviação de Machine Learning Operations, é uma metodologia que une o mundo do Aprendizado de Máquina com DevOps, a fim de simplificar e aprimorar todo o ciclo de vida dos modelos de ML.
Com a aplicação do MLOps, as equipes de dados podem alcançar diversos benefícios, como aceleração de tempo de desenvolvimento de projetos de data, melhor desempenho dos modelos de Machine Learning, implantação mais confiável desses modelos e redução de custos.
Metodologias e processos em MLOps
A abordagem MLOps tem como premissa garantir que os algoritmos de ML e sistemas de IA funcionem perfeitamente, e que os modelos de Aprendizado de Máquina atinjam seu potencial máximo.
Para isso, compartilha várias metodologias e processos com o DevOps, sendo as mais semelhantes:
- Automação: automatiza processamento de dados, treinamentos de modelos, implantação e outras operações do ciclo de vida do ML para torná-los mais eficientes e confiáveis;
- Adaptabilidade: profissionais de dados são orientados a agir rapidamente para responder às mudanças dos projetos de data e certificar que os modelos de ML e as operações se mantenham alinhados com os objetivos;
- CI/CD: estabelece-se um ciclo contínuo de atualizações que abrange código, dados e modelos de Machine Learning, para assegurar que os modelos estejam sempre em dia;
- Cultura colaborativa: as equipes de dados precisam trabalhar de forma conjunta e transparente, compartilhando seus conhecimentos, suas experiências e insights;
- Infraestrutura como Código (IaC): deve-se seguir uma abordagem IaC, com a infraestrutura sendo tratada como código e gerenciada por sistemas de controle de versão;
- Testes e acompanhamento: são aplicados testes rigorosos e feito o acompanhamento contínuo dos modelos de ML para garantir que eles apresentem uma boa performance e resultados confiáveis.
LEIA TAMBÉM | Tendências emergentes: saiba mais neste conteúdo!
Metodologias e processos em DataOps
Assim como o MLOps, o DataOps também compartilha metodologias e processos semelhantes ao DevOps para gerenciar e melhorar o fluxo de dados em escala.
Ao aplicar a automação, realizar testes, desenvolver uma cultura mais colaborativa entre os times e manter um ciclo contínuo de atualizações, é possível melhorar o controle de implantação de pipelines de dados e assegurar que os diversos fluxos de data sejam utilizáveis e estejam em conformidade com as especificações.
Diferenças entre DataOps e MLOps
Após avaliarmos os conceitos de MLOps e DataOps e as metodologias aplicadas, é o momento de compreender quais são suas diferenças.
Abaixo, listamos as principais:
Conhecimento e ferramentas
DataOps e MLOps possuem conjuntos exclusivos de questões e objetivos ao longo do ciclo de vida do aprendizado de máquina. Por isso, cada metodologia demanda conhecimentos e ferramentas específicas.
DataOps sem MLOps
É possível implementar DataOps sem necessariamente adotar MLOps. Isso ocorre porque a extração e a transformação de dados são aspectos fundamentais no gerenciamento de informações, independentemente do uso de aprendizado de máquina.
No entanto, o inverso não se aplica. O MLOps é voltado para o gerenciamento de modelos de aprendizado de máquina, portanto não pode funcionar sem o suporte de DataOps.
Alcance
A metodologia DataOps abrange todo o ciclo de vida de aplicativos de dados. Por outro lado, o MLOps tem o seu alcance limitado, mantendo ênfase apenas no gerenciamento e na implantação simplificada de modelos de ML.
Objetivos distintos
Embora compartilhem metodologias e processos semelhantes ao DevOps, o DataOps e MLOps possuem objetivos distintos.
Os objetivos de DataOps concentram-se em simplificar os ciclos de gerenciamento de dados, enquanto que o MLOps tem como foco facilitar a implantação eficaz de modelos de aprendizado de máquina.
Integração de MLOps e DataOps
A integração de MLOps e DataOps é um processo natural no campo de data. Ambas as metodologias podem ser aplicadas para obter análises de dados mais confiáveis e de alta qualidade, além de estreitar a relação entre cientistas de dados e equipes de operações.
O MLOps será responsável por garantir que os modelos de Machine Learning sejam treinados, validados, implantados e monitorados devidamente. Também, que sejam atualizados e retreinados se preciso.
Já o DataOps será encarregado de garantir que os dados usados nesses modelos sejam limpos, consistentes e confiáveis, e que estejam disponíveis para os profissionais de data sempre que necessário.
LEIA TAMBÉM | Desafios de Machine Learning Operations: como superá-los?
DHuO Data: solução facilitadora para integrar MLOps e DataOps
A integração de DataOps e MLOps está revolucionando a maneira como as empresas orientadas a dados operam. No entanto, a aplicação dessas duas abordagens possui desafios.
Elas exigem que as equipes de dados adotem uma cultura de colaboração e responsabilidade compartilhada, além de novos processos e ferramentas capazes de suportar automação, agilidade e escalabilidade.
O DHuO Data é uma tecnologia desenvolvida pela Engineering que atua como uma facilitadora neste processo de integração.
A partir dela, profissionais de dados podem criar pipeline de dados rapidamente, automatizar a gestão do ciclo de vida dos modelos de ML, acelerar a adoção desses modelos, e muito mais.
Transformar dados brutos em decisões inteligentes é possível com a solução certa. Conheça o DHuO Data!
