Os dados são a maior força motriz por trás da transformação digital em larga escala das empresas, para se tornar uma operação mais eficiente, ágil e resiliente. Embora os dados sempre tenham sido extremamente importantes nas operações de fabricação, o que mudou na última década foi o aumento exponencial da disponibilidade de dados brutos do processo de fabricação e da cadeia de suprimentos estendida.
O que é DataOps?
O DataOps como disciplina começou a ganhar popularidade e está focado na maneira como os dados são aproveitados, ingeridos e projetados. O produto final, análise de dados, só é útil após implantado em toda a organização.
O DataOps reúne postulados e práticas do desenvolvimento de aplicativos Agile, DevOps e Statistical Process Control, para garantir que os aplicativos de análise de dados sejam desenvolvidos de forma iterativa, aprimorados continuamente por meio de feedback, colaboração e qualquer variação nos dados seja detectada e corrigida antes que possa afetar a saída da análise. ferramentas que estão sendo desenvolvidas e implantadas.
O DataOps essencialmente cria qualidade na própria estrutura do gerenciamento de dados. À medida que os dados passam pelo pipeline de dados, em um ambiente DataOps, eles são continuamente enriquecidos por meio de padronização, controle e contextualização para criar ferramentas analíticas que fornecem modelos de dados pontuais e acionáveis. Essas ferramentas continuam se aprimorando, de forma iterativa com base no feedback do próprio sistema e dos usuários.
Ele permite que as equipes de desenvolvimento colaborem e criem soluções melhores com mais rapidez. O DataOps pode ser diferenciado de outras metodologias com base em como os dados são desenvolvidos, desde a forma bruta até a inteligência acionável, e com base na funcionalidade exclusiva do processo.
Desenvolvimento de dados
Em um sistema DataOps típico, fluxos de dados brutos de várias fontes são ingeridos e assimilados no pipeline de dados, eliminando silos de dados. Engenheiros e analistas de dados trabalham para enriquecer os dados à medida que eles se movem pelo pipeline e pelo processo, com cada etapa incremental adicionando complexidade com crescente codependência e refinamento de dados.
O DataOps reúne essencialmente as melhores práticas de Lean, Agile Development e DevOps ao Data Management e está ganhando popularidade em segmentos regulamentados da indústria.
De acordo com um post no Techrepublic.com, com base nos resultados de uma pesquisa, as empresas do setor bancário, varejo e saúde são mais propensas a ter uma equipe de engenharia de dados e, portanto, mais propensas a investir recursos no lado do fornecimento de dados.
A postagem também destaca que 90% dos entrevistados acreditam que a qualidade e a confiança dos dados se tornarão mais importantes do que a quantidade de dados nos próximos 24 meses. Às duas descobertas apresentadas apontam para a inferência de que indústrias altamente regulamentadas estão buscando dados de maior qualidade e estão buscando DataOps como forma de alcançar isso.
Portanto, a questão que vale a pena considerar é: o que o DataOps como disciplina traz para os setores regulamentados e, em particular, para setores como fabricação de dispositivos médicos?
Função de validação automatizada do DataOps Criando qualidade no processo de validação
Quando se trata de gerenciamento de dados, o DataOps, por sua própria natureza, é uma prática que coloca a qualidade em primeiro lugar. Segmentos industriais regulamentados, como fabricação de dispositivos médicos, dão grande ênfase à qualidade em todos os aspectos do processo de fabricação.
A supervisão de qualidade inclui projeto e fabricação de produtos, aplicativos de software que controlam e orquestram o próprio processo e, finalmente, a qualidade do próprio produto, que se refere ao seu desempenho especificado e real para o usuário final.
Em cada etapa do processo de fabricação, desde o projeto até a produção e o desenvolvimento/implantação da solução de software, está sujeito a protocolos de validação rigorosos implementados por autoridades regulatórias como a FDA nos EUA e a EMA na Europa.
O DataOps é um componente essencial da validação automatizada e, com sua correta aplicação, é possível aumentar a velocidade e a qualidade da fase de validação. Com o DataOps instalado e o fornecedor de MES certo, é possível alavancar as metodologias ágeis existentes (DevOps), os sistemas anteriores atualizam os dados e o conhecimento do domínio SPC para incorporar e implementar soluções de alta qualidade.
Uma vez coletados e normalizados, os dados podem ser usados para agilizar o processo de validação do próprio MES. O DataOps permite uma execução mais rápida do ciclo de validação para implantação de software e permite que os fabricantes se concentrem nos desafios de validação de produtos e processos que surgem com qualquer novo produto e onde a mitigação de riscos é uma prioridade. Com o DataOps em vigor, os fabricantes de dispositivos médicos e outros fabricantes regulamentados do setor obtêm dados de validação ricos em informações por meio de SPC e ferramentas analíticas do MES, coletados em iterações e implementações anteriores do aplicativo.
Quando executado por meio de ferramentas como o Azure DevOps, torna o processo de validação mais rápido e com maior precisão. O DataOps é um ajuste natural para o processo de validação automatizada, que reduz não apenas os custos de validação e teste para fabricantes de dispositivos médicos, mas também ajuda a melhorar o Time to Market (TTM), aumentar a competitividade e a resiliência inerente.
Com o DataOps, a qualidade é incorporada à implementação da solução e ao processo de validação. Os dados coletados e as soluções analíticas desenvolvidas são rigidamente controlados e orquestrados, com testes e validação contínuos por meio de SPC, garantindo que os fluxos de dados propaguem dados da mais alta qualidade com o mínimo possível de pontos de dados errados.
É devido a essa natureza auto-atuada do DataOps na captura, simplificação e enriquecimento de dados que está ganhando popularidade nos segmentos da indústria regulamentada.
Com o MES certo, capaz de implantar metodologias ágeis de desenvolvimento de software, usando ferramentas como Azure DevOps, gerenciamento de código enxuto e SPC embutido em seu processo de desenvolvimento, DataOps e Validação Automatizada podem se tornar uma realidade, oferecendo alta qualidade, validação e auto-aperfeiçoamento gerenciamento de dados em toda a organização.
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