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 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.
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 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.
