فهرست مطالب

DataOps چیست؟ آشنایی با چارچوب DataOps

DataOps یک رویکرد جدید برای مدیریت داده است که هدف آن بهبود کیفیت، سرعت و قابلیت اطمینان تجزیه و تحلیل داده‌ها است. DataOps یک ابزار یا یک فناوری نیست، بلکه مجموعه‌ای از اصول و شیوه‌هایی است که تیم‌های داده را قادر می‌سازد تا به طور مؤثر همکاری کنند.

در این مقاله توضیح خواهیم داد که DataOps چیست، ویژگی‌ها و مزایای اصلی آن چیست و چه تفاوتی با DevOps دارد. ما همچنین نکاتی را در مورد نحوهٔ پیاده‌سازی DataOps در سازمان ارائه خواهیم داد.

DataOps چیست؟

DataOps اصطلاحی است که داده‌ها و عملیات را ترکیب می‌کند. این اصطلاح از DevOps الهام گرفته شده است، که یک روش توسعهٔ نرم‌افزار است که بر اتوماسیون، همکاری و تحویل مداوم تأکید دارد. هدف DevOps کاهش شکاف بین توسعه‌دهندگان و تیم‌های عملیاتی و فعال کردن انتشار سریع‌تر و مطمئن‌تر نرم‌افزار است.

به طور مشابه، هدف DataOps کاهش شکاف بین تولیدکنندگان داده و مصرف‌کنندگان داده و فعال کردن تجزیه و تحلیل داده به شکلی سریع‌تر و قابل اعتمادتر است. تولیدکنندگان داده، کسانی هستند که داده‌ها را جمع آوری، ذخیره و پردازش می‌کنند، مانند مهندسان داده، دانشمندان داده و تحلیلگران داده. مصرف‌کنندگان داده کسانی هستند که از داده‌ها برای تصمیم‌گیری استفاده می‌کنند، مانند کاربران تجاری، مدیران و سهامداران.

DataOps یک راه حل یکسان نیست، بلکه یک چارچوب انعطاف‌پذیر است که می‌تواند با محیط‌های داده و نیازهای مختلف سازگار شود. با این حال، برخی از عناصر رایج DataOps عبارتند از:

– فرهنگ همکاری و اعتماد در میان تیم‌های داده و کاربران تجاری
– تمرکز بر نتایج کسب‌وکار و ارزش مشتری
– تعهد به کیفیت داده‌ها
– استفاده از روش‌های سریع و ناب برای ارائهٔ محصولات داده به صورت تدریجی و تکراری
– استفاده از ابزارهای اتوماسیون و هماهنگ‌سازی برای ساده‌سازی فرایندهای داده و گردش کار
– اجرای یکپارچه‌سازی مداوم، آزمایش، تحویل و نظارت برای اطمینان از صحت و عملکرد داده‌ها

DataOps چیست؟ آشنایی با چارچوب DataOps

DataOps چگونه کار می‌کند؟

DataOps با اعمال اصول و شیوه‌های DevOps در چرخهٔ عمر داده‌ها کار می‌کند. چرخهٔ عمر داده‌ها شامل چهار مرحله است: جمع‌آوری، تبدیل، تجزیه و تحلیل و مصرف. هدف DataOps در هر مرحله، بهینه‌سازی فرآیندها، ابزارها و افراد درگیر است.

جمع‌آوری

مرحله Ingestion، فرآیند جمع‌آوری داده‌ها از منابع مختلف مانند پایگاه‌های داده، فایل‌ها، APIها، حسگرها و غیره است. DataOps با استفاده از ابزارهایی مانند Apache Kafka، Apache NiFi، AWS Kinesis و غیره قصد دارد تا حد امکان فرآیند جذب را خودکار کند. هدف DataOps همچنین اطمینان از اعتبارسنجی، استانداردسازی و فهرست‌بندی داده‌های دریافت شده برای دسترسی و کشف آسان است.

دگرگونی

مرحله تبدیل، فرآیند پاکسازی، غنی‌سازی، یکپارچه‌سازی و آماده‌سازی داده‌ها برای تجزیه و تحلیل است. در این مرحله هدف DataOps این است که با استفاده از ابزارهایی مانند Apache Spark، Apache Airflow، AWS Glue و غیره، فرآیند تبدیل را تا حد امکان خودکار کند. همچنین هدف DataOps اطمینان از سازگاری، دقیق بودن داده‌های تبدیل شده و مطابقت با قوانین و مقررات تجاری است.

تحلیل و بررسی

مرحله تجزیه و تحلیل، فرآیند به کارگیری تکنیک‌های مختلف مانند آمار، یادگیری ماشین، تجسم و غیره برای استخراج بینش از داده‌ها است. هدف DataOps در این مرحله، تسهیل فرآیند تجزیه و تحلیل با ارائه ابزارها و پلتفرم‌های تیم‌های داده برای کاوش و آزمایش است. چند نمونه از این ابزارها عبارتند از Jupyter Notebook، RStudio، Power BI و غیره. در این مرحله هدف DataOps این است که تیم‌های داده را قادر سازد مدل‌ها و گزارش‌های خود را به روشی سریع و قابل اعتماد به کار گیرند. این هدف با استفاده از ابزارهایی مانند MLflow، سرویس TensorFlow و غیره انجام می‌شود.

مصرف

مرحله مصرف، فرآیند ارائهٔ اطلاعات و داده‌ها به کاربران نهایی است که برای تصمیم‌گیری به آنها نیاز دارند. هدف DataOps بهینه‌سازی فرآیند مصرف با ارائهٔ‌ رابط‌های کاربری آسان به کاربران است.
مانند داشبورد، گزارش‌ها، هشدارها، و غیره، که متناسب با نیازها و ترجیحات آنها است.

ویژگی‌های DataOps

DataOps دارای چندین ویژگی است که آن را از رویکردهای سنتی مدیریت داده متمایز می‌کند. برخی از این ویژگی‌ها عبارتند از:

– همکاری: DataOps فرهنگ همکاری را در بین تیم‌های داده و کاربران تجاری، با شکستن سیلوها، همسویی اهداف و انتظارات تقویت می‌کند.
– اتوماسیون: DataOps از ابزارهای اتوماسیون برای کاهش وظایف دستی، خطاهای انسانی، و تنگناها در چرخه عمر داده‌ها استفاده می‌کند. اتوماسیون همچنین مقیاس‌پذیری، تکرارپذیری و قابلیت ردیابی از فرآیندهای داده را امکان‌پذیر می‌کند.
– Orchestration: ارکستراسیون انعطاف‌پذیری، مدولار بودن و قابلیت همکاری برای اجزای داده را امکان پذیر می‌کند.
– تحویل مداوم: DataOps یک رویکرد تحویل مداوم را برای ارائه محصولات داده در دسته‌های کوچک و چرخه‌های کوتاه اتخاذ می‌کند.
– مانیتورینگ: DataOps بر عملکرد و کیفیت محصولات داده و فرآیندها در طول چرخه عمر داده‌ها نظارت می‌کند.

DataOps چیست؟ آشنایی با چارچوب DataOps

مزایا و معایب DataOps چیست؟

DataOps نسبت به رویکردهای سنتی مدیریت داده مزایای زیادی دارد. برخی از این مزایا عبارتند از:

– سرعت بیشتر برای ارزش‌گذاری: DataOps با کاهش زمان صرف شده برای کارهای دستی، حل مشکلات و انتظار برای تایید، تیم‌های داده را قادر می‌سازد تا محصولات داده را سریع‌تر و بیشتر تحویل دهند.
– کیفیت داده بالاتر: DataOps با به کارگیری روش‌های دقیق تست، اعتبار سنجی و حاکمیت در طول چرخهٔ عمر داده، اطمینان و دقت محصولات داده را تضمین می‌کند.
– هزینه کمتر: DataOps با بهینه‌سازی استفاده از منابع، حذف ضایعات و اجتناب از کار مجدد و تکراری، هزینه‌های مرتبط با مدیریت داده‌ها را کاهش می‌دهد.
– تراز بهتر داده‌ها: DataOps با تقویت درک مشترک از اهداف، الزامات و انتظارات داده، هم ترازی بین تیم‌های داده و کاربران تجاری را بهبود می‌بخشد.
– نوآوری داده‌های بزرگ: DataOps با ارائهٔ ابزارها و پلتفرم‌هایی که برای آزمایش و همکاری در پروژه‌های داده به آنها نیاز دارند، نوآوری و خلاقیت تیم‌های داده را تحریک می‌کند.

با این حال، DataOps همچنین دارای معایب یا چالش‌هایی است که باید برطرف شود. برخی از این معایب عبارتند از:

– مقاومت فرهنگی: DataOps نیازمند تغییر فرهنگی قابل توجهی در نحوهٔ کار تیم‌های داده و کاربران تجاری با یکدیگر است که ممکن است با مقاومت برخی از ذینفعانی مواجه شود که عادت به کار در سیلوها یا دنبال کردن فرآیندهای سفت و سخت دارند.
– پیچیدگی فنی: DataOps شامل سطح بالایی از پیچیدگی فنی است، زیرا نیازمند یکپارچه سازی ابزارها و فناوری‌های متعدد در سیستم‌ها و محیط‌های مختلف است که ممکن است مشکلات سازگاری، امنیت و عملکرد را ایجاد کند.
– بلوغ سازمانی: DataOps به سطح بالایی از بلوغ سازمانی نیاز دارد، زیرا مستلزم داشتن چشم‌انداز، استراتژی و حاکمیت شفاف برای مدیریت داده‌ها و همچنین داشتن مهارت‌ها، قابلیت‌ها و منابع برای پیاده‌سازی موثر DataOps است.

DataOps چیست؟ آشنایی با چارچوب DataOps

DataOps چه تفاوتی با DevOps دارد؟

DataOps از DevOps الهام گرفته شده است، اما مانند DevOps نیست و از چند جهت با DevOps متفاوت است. برخی از این تفاوت‌ها عبارتند از:

– پیچیدگی داده: داده‌ها پیچیده‌تر از کد هستند، زیرا در قالب‌ها، انواع، منابع و حجم‌های مختلف ارائه می‌شوند. همچنین داده‌ها بیشتر از کد تغییر می‌کنند، زیرا تحت تأثیر عوامل خارجی مانند رفتار کاربر، روند بازار و غیره قرار می‌گیرند. بنابراین، DataOps باید تنوع و عدم قطعیت بیشتری را نسبت به DevOps مدیریت کند.

– ارزش داده: داده‌ها ارزش بیشتری نسبت به کد دارند، زیرا مستقیماً بر تصمیمات و نتایج تجاری تأثیر می‌گذارد. داده‌ها همچنین خطر بیشتری نسبت به کد دارند، زیرا ممکن است حاوی اطلاعات حساس یا محرمانه‌ای باشد که باید محافظت و تنظیم شود. بنابراین، DataOps نسبت به DevOps نیاز به تعادل بین مبادلات و محدودیت‌های بیشتری دارد.

– بازخورد داده: داده‌ها بازخورد کمتری نسبت به کد دارند، زیرا اندازه‌گیری و ارزیابی کیفیت و تأثیر محصولات داده دشوارتر است. داده‌ها همچنین دارای ذینفعان بیشتری نسبت به کد هستند، زیرا به کاربران مختلف با نیازها و ترجیحات متفاوت خدمات ارائه می‌دهند. بنابراین، DataOps نیاز به برقراری ارتباط موثرتر و شفاف‌تر از DevOps دارد.

چگونه DataOps را در سازمان خود پیاده‌سازی کنیم؟

پیاده‌سازی DataOps در سازمان شما یک پروژه یک‌باره نیست، اما یک سفری مستمر که نیازمند تعهد، همکاری و آزمایش است. با این حال، برخی از مراحل کلی که می‌تواند به شما در شروع کار کمک کند عبارتند از:

– وضعیت فعلی خود را ارزیابی کنید: محیط داده فعلی خود را تجزیه و تحلیل کنید و چالش‌ها، فرصت‌ها و نقاط قوت خود را شناسایی کنید.

– وضعیت دلخواه خود را تعریف کنید: چشم‌انداز، اهداف و معیارهای مدیریت داده‌ها را مشخص کنید، و آنها را با استراتژی کسب‌وکار خود هماهنگ کنید.

– نقشهٔ راه خود را طراحی کنید: نقشهٔ راه خود را برای دستیابی به وضعیت دلخواه خود طراحی کنید،
و آن را به نقاط عطف قابل مدیریت و وظایف تقسیم کنید.

– ابزارهای خود را انتخاب کنید: ابزارها و فناوری‌هایی را انتخاب کنید که به بهترین وجه با نیازهای داده شما مطابقت دارند و آنها را در یک منسجم ادغام کنید.

– تیم خود را بسازید: تیم خود را از متخصصان داده و کاربران تجاری که دیدگاه مشترکی دارند، بسازید.

– برنامهٔ خود را اجرا کنید: برنامهٔ خود را طبق نقشه راه خود اجرا کنید، و محصولات داده را به صورت تدریجی تحویل دهید.

– پیشرفت خود را کنترل کنید: پیشرفت خود را با استفاده از معیارهای خود نظارت کنید، و بازخورد کاربران خود را جمع‌آوری کنید.

– از نتایج خود بیاموزید: از نتایج خود درس بیاموزید تا تشخیص دهید که چه چیزی خوب کار می‌کند
و چه چیزی نیاز به بهبود دارد.

– تکرار و بهبود : محصولات داده خود را تکرار و بهبود دهید.

نتیجه‌گیری

DataOps یک رویکرد جدید برای مدیریت داده است که هدف آن بهبود کیفیت، سرعت، و قابلیت اطمینان تجزیه و تحلیل داده‌هاست. DataOps یک ابزار یا یک فناوری نیست، بلکه مجموعه‌ای از اصول است که می‌توانید در سازمان خود پیاده کنید و از مزایای آن بهره‌مند شوید.

Picture of نویسنده: عطیه افتخاری

نویسنده: عطیه افتخاری

عطیه افتخاری، دانشجوی روان‌شناسی، به عنوان کارشناس تولید محتوا در مجموعهٔ روماک فعالیت می‌کند.

سایر نوشته‌ها
Picture of نویسنده: عطیه افتخاری

نویسنده: عطیه افتخاری

عطیه افتخاری، دانشجوی روان‌شناسی، به عنوان کارشناس تولید محتوا در مجموعهٔ روماک فعالیت می‌کند.

سایر نوشته‌ها

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *