Direção: Keith Belanger Direção: Keith Belanger As expectativas para o volume de dados, velocidade, qualidade e governação cresceram quase da noite para o dia, colocando uma enorme pressão sobre os fluxos de trabalho de dados projetados para a era dos dados analíticos. A segunda interrupção está ocorrendo de forma mais silenciosa. À medida que as equipes trabalham para Em escala empresarial, a IA está desempenhando um papel cada vez mais importante na automação da aplicação dos padrões e controles do DataOps. Entrega de dados AI-ready Entrega de dados AI-ready Quando a escada ultrapassa a atenção humana A confiabilidade dos dados tem tradicionalmente dependido de alguém perceber que algo está errado: um alerta se apaga, um painel de controle parece errado, ou uma equipe a jusante marca um problema. Eu vi essa abordagem funcionar quando os sistemas são pequenos e a mudança é lenta, mas é muito frágil em face do crescimento.Como as organizações pedem às equipes de dados para supervisionar os sistemas que mudam constantemente, reagem instantaneamente e se comportam consistentemente, a vigilância humana deixa de ser uma solução e começa a se tornar uma responsabilidade. Quando você atinge a escala da empresa, os gasodutos não falham mais um por um. Pequenas mudanças tornam-se difíceis e as dependências se tornam mais complexas. Isso é exatamente o que o DataOps foi projetado para: confiabilidade escalável que vem de sistemas e processos, não heroísmo individual. O que é Upstream Desde que surgiram os primeiros modelos de IA, as equipes de dados viram a IA como um consumidor de dados no final do pipeline. A mesma tecnologia que está aumentando a pressão para dados de alto volume, de alta velocidade e altamente governados pode agora ajudar a construir e operar os sistemas que fornecem esses dados. A IA pode suportar operações de dados de algumas maneiras distintas. Pode ajudar a manter a documentação sincronizada à medida que os pipelines evoluem. Pode propor testes com base em como os sistemas falharam ou desviaram no passado. Pode superficial anomalias que os seres humanos perderiam ou notariariariariariam tarde demais. E pode avaliar sinais de prontidão em toda a qualidade, linha e governança continuamente, não apenas durante as revisões. Não se trata de substituir engenheiros Cada onda de automação faz com que as pessoas tenham medo de que seus empregos sejam otimizados. em Este enquadramento perde o que realmente quebra nos sistemas de dados. assume que as pessoas podem impor padrões manualmente, validar cada mudança e lembrar de cada dependência. Engenharia de dados Engenharia de dados A IA é bem adequada para assumir as tarefas analíticas difíceis com as quais as pessoas lutam, incluindo a verificação de padrões, a verificação da consistência e a aplicação contínua de regras. Quando as organizações automatizam tarefas que não deveriam ter sido trabalho humano em primeiro lugar, os especialistas em dados ganham a liberdade de fazer o que são excepcionalmente bons em: projetar produtos de dados, pesar comissões e melhorar sistemas ao longo do tempo. Onde o IA se encaixa na governança As conversas sobre governança de IA tendem a se concentrar no que acontece depois que os modelos são implementados, mas as falhas geralmente se originam no upstream, em sistemas de dados que acabam alimentando os dados ruins da IA. O DataOps assistido por IA pode detectar problemas mais cedo e impedir que dados ruins cheguem à produção em primeiro lugar. Certas perguntas devem sempre servir como portas para a entrega de dados: Essa mudança deve ser implementada? Um produto de dados regressou em comparação com seu comportamento passado? Este gasoduto ainda atende às expectativas políticas e de qualidade? Com a IA, as equipes podem parar de confiar em revisões periódicas ou auditorias pós-hoc e começar a sistematizar. . Verificação de Governança Verificação de Governança Um modelo de DataOps AI-Augmented na prática Um modelo de DataOps aumentado por IA não parece um sistema totalmente autônomo. inseridos no modelo operacional. Auxílio laranja Auxílio laranja Os humanos definem intenções, padrões e riscos aceitáveis.A automação impõe consistência e repetibilidade.A IA adiciona análise, recomendações e alerta precoce, ajudando as equipes a verem os problemas mais cedo e raciocinarem sobre eles com mais clareza. A IA melhora a confiança ao reduzir os pontos cegos, mantendo a responsabilidade onde ela pertence. Quando a IA participa na execução de operações de dados, ocorrem algumas mudanças: Os problemas são pegados mais cedo, quando são mais baratos de consertar. As revisões se concentram mais na intenção e no impacto, não nos controles mecânicos. A documentação fica mais próxima da realidade. As equipes gastam menos tempo reagindo e mais tempo melhorando. O objetivo é que os sistemas de dados forneçam dados prontos para a IA com rapidez previsível, mesmo à medida que a mudança e a demanda se aceleram. Repensar o papel da IA na engenharia de dados O futuro da engenharia de dados será definido pela confiabilidade de suas operações de dados para fornecer AI-ready Isso significa tratar a IA como um participante na aplicação da disciplina, consistência e confiança ao longo do ciclo de vida dos dados. Produtos de dados Produtos de dados Este momento exige o reconhecimento da IA como mais do que um consumidor de IA subsequente.Ela deve ser trazida em fold como um parceiro no trabalho operacional que torna os dados prontos para a IA em primeiro lugar. É hora de trazer a IA para as operações de dados como um parceiro que pode impor disciplina, risco de superfície mais cedo e manter os sistemas confiáveis em escala.
