Что такое DataOps?

DataOps (операция с данными) — это Agile-стратегия для создания и реализации сквозных операций конвейера данных. Его основная цель — использовать большие данные для создания коммерческой ценности. Подобно тенденции DevOps, подход DataOps направлен на ускорение разработки приложений, использующих большие данные.

Хотя DataOps начинался как набор лучших практик, он превратился в новую итерацию автономного подхода к анализу данных. DataOps понимает взаимосвязанный характер разработки аналитики данных в соответствии с бизнес-целями и применяется ко всему жизненному циклу данных, от отображения данных до создания отчетов.

• Используя автоматизированные процессы тестирования и разработки программного обеспечения, DevOps постоянно фокусируется на доставке.
• Разработка и развертывание программного обеспечения будут выполняться быстрее, с лучшим качеством, предсказуемостью и масштабируемостью.
• Для улучшения анализа данных используются методы заимствования из операций с данными. Кроме того, он использует статистический контроль процессов (SPC), который используется для особого мониторинга и регулирования конвейеров анализа данных.
• Операционная система также постоянно проверяется, чтобы убедиться, что она работает должным образом.

Почему DataOps важен?

В настоящее время, когда мир технологий имеет дело с данными в любой момент, DataOps в бизнесе имеет большое значение.

• Это позволяет быстро экспериментировать и изобретать.
• Это помогает в сотрудничестве на протяжении всего жизненного цикла данных организации.
• Это обеспечивает очень высокое качество данных и очень низкий уровень ошибок.
• Это помогает установить прозрачность данных при сохранении безопасности.
• Процессы упрощаются с помощью DataOps, что также обеспечивает непрерывную доставку аналитических данных.

Рабочий процесс DataOps:

• Цель DataOps — объединить методологии DevOps и Agile, которые управляют данными в соответствии с бизнес-целями. Agile-процессы используются для управления данными и аналитической разработки, тогда как процессы DevOps используются для оптимизации кода, сборки и доставки продуктов.
• Создание кода — это только часть DataOps, поскольку оптимизация и улучшение хранилища данных одинаково эффективны. Он использует статистическое управление процессами (SPC) для мониторинга и управления конвейером анализа данных. С помощью SPC данные, проходящие через операционную систему, постоянно отслеживаются и проверяются на работоспособность.
• С другой стороны, общепризнано, что DataOps не привязан к конкретной технологии, архитектуре, инструменту, языку или инфраструктуре. Поддержка инструментов DataOps способствует совместной работе, безопасности, качеству, доступу и простоте использования.
• DataOps проверяет данные, поступающие в систему, а также входные и выходные данные и бизнес-логику на каждом этапе преобразования. Качество и время безотказной работы конвейеров данных резко выросли, намного превысив целевые показатели.
• Автоматизированные тесты проверяют данные, поступающие в систему, с выводами и бизнес-логикой на каждом этапе преобразования. Процесс и рабочий процесс для разработки новой аналитики оптимизированы и теперь работают без усилий.
• Виртуальное рабочее пространство предоставляет разработчикам собственные среды данных и инструментов, чтобы они могли работать независимо, не влияя на операции. DataOps использует автоматизацию процессов и рабочих процессов для улучшения, облегчения и обмена данными с координатами внутри команды и между группами в организации данных.

Плюсы DataOps:

• Улучшает и подчеркивает коммуникацию, сотрудничество, интеграцию, автоматизацию, измерение и сотрудничество между учеными данных и обеспечением качества.
• DataOps ищет и обеспечивает скорость обновления, надежность и качество анализа данных.
• Улучшает коммуникацию и сотрудничество между командами и членами команды.
• Обеспечивает анализ данных в режиме реального времени.
• Он направлен на повышение скорости, надежности и качества анализа данных.
• Создает унифицированный интероперабельный концентратор данных.
• Сокращение времени цикла приложений для обработки данных.

Минусы DataOps:

• Отсутствие сотрудничества между группами внутри организации данных.
• Двигается медленно и осторожно, чтобы избежать низкого качества.
• Ожидает, пока ИТ-отдел избавится от системных ресурсов или настроит их.
• Плохая командная работа в данных.
• Низкое качество порождает незапланированную работу.
• Узкие места процесса.
• Ожидает доступа к данным.

Советы по улучшению DataOps:

В то время как операции с данными усложняются в современных формах, которые создают множество проблем, в небольших командах. Он отслеживает множество скрытых путей, по которым что-то может пойти не так. В подходе DataOps конвейеры данных являются важным компонентом, который является отказоустойчивым, масштабируемым, надежным и имеет высокую производительность и пропускную способность.

• Создавайте сотрудничество, кросс-функциональные команды.
• Централизуйте источники данных.
• Гибкость проектирования конвейеров данных.
• Все записывайте и сохраняйте.
• Контейнеризируйте свои усилия.
• Автоматизирует контроль версий.
• Обучение использованию DataOps для продвижения.

Разница между DevOps и DataOps: