DataOps:противоядие от перегруженных конвейеров данных

DataOps — это новый набор гибких практик, процессов и технологий для создания и улучшения конвейеров данных и аналитики для лучшего удовлетворения потребностей бизнеса.

Данные продолжают увеличиваться каждую секунду каждого дня, предоставляя нам потенциальную сокровищницу информации, из которой можно выбирать для аналитических целей. Но чаще, чем мы готовы признать, аналитика останавливается из-за различных проблем с данными. Мы не уверены, к каким данным у нас есть доступ, откуда они поступают и заслуживают ли они доверия.

В идеальном мире мы могли бы иметь доступ по запросу и уверенность в имеющихся данных, как для общей корпоративной аналитики, так и для конкретных проектов, чтобы принимать бизнес-решения, позволяющие нам опережать конкурентов. Реальность такова, что растущее число источников данных, платформ и приложений привело к значительной перегрузке данных и возникновению препятствий в большинстве организаций.

Огромный объем производимых, собираемых и управляемых данных должен создать здоровую среду данных для лучшего понимания клиентов, продуктов и рынков, но мы продолжаем отставать.

Новый подход к данным

Перед лицом этой проблемы предприятиям необходимо противоядие, которое поможет разрушить существующие хранилища информации и перегруженность данными. Что необходимо, так это всеобъемлющий способ понять и использовать надлежащие инструменты, технологии и наборы навыков, которые учитывают постоянные изменения в данных. DataOps — это именно то, что нужно.

DataOps учитывает динамическую природу данных, позволяя предприятиям находить лучшие способы разработки и предоставления аналитики в реальном времени. Следуя по стопам методологии DevOps, DataOps представляет собой новый набор гибких практик, процессов и технологий для создания и улучшения конвейеров данных и аналитики для лучшего удовлетворения потребностей бизнеса.

См. также: Инженеры конвейеров данных с опытом работы в DataOps критически важны для потоковой аналитики

В то время как некоторые фирмы утверждают, что существует единственное технологическое решение, DataOps признает, что ответ нельзя найти только в заказе определенного количества рабочих мест или лицензий. Это полностью дисциплинированный подход, основанный на мышлении, которое включает взгляд на данные и управление ими по-разному. DataOps, по своей сути, представляет собой методологию, направленную на оптимизацию всех элементов, влияющих на операции с данными, для увеличения результатов бизнеса, внедрения процессов и различных технологий, поддерживающих этот новый взгляд и принципы работы с данными.

Движение со скоростью изменений

Компании теперь имеют мгновенный доступ к новостям и информации из Интернета и социальных сетей, а бизнес-пользователи хотят работать на работе так же, как дома, — с мгновенным доступом к данным. Это требование требует более интегрированного и эффективного подхода к данным по сравнению с полурегулярным пакетным подходом, на основе которого построены многие предприятия.

Стало ясно, что компании, которые хотят — или начинают — работать со скоростью изменений, могут выиграть, имея правильную информацию и анализ в нужное время. Поскольку предприятия пытаются угнаться за скоростью перемещения данных и управлять сложностью своих собственных сред, становится все труднее повышать доступность данных. Увеличивающиеся узкие места являются основной движущей силой внедрения DataOps. Необработанные и различные входящие источники данных должны быть оформлены и отформатированы, и должно быть меньше разногласий между людьми, предоставляющими данные, и людьми, использующими их для принятия решений.

DataOps меняет правила игры, поддерживая предприятия, ориентированные на данные, ускоряя получение информации и решая многие проблемы, связанные с доступом к данным и их использованием. Методология в значительной степени сосредоточена на улучшении связи, интеграции и автоматизации потоков данных в организации. Он сочетает в себе гибкость, непрерывную интеграцию и тестирование, а также добавляет коммуникационный уровень для расширения сотрудничества между владельцами данных, администраторами баз данных, инженерами данных, которые создают конвейеры и процессы, и потребителями данных. приносят пользу всей организации.

Прогрессивные предприятия используют современные архитектуры данных для управления постоянно растущими объемами данных. Использование платформ, таких как облачные, которые обеспечивают предприятиям гибкость, гибкость и большую эффективность, является основой, которая в сочетании с инструментами интеграции данных может автоматизировать доставку данных и процессы с соответствующими уровнями безопасности, качества и метаданных. Когда в смесь добавляется DataOps, организации создают внутреннюю согласованность, которая с правильной технологией поддерживает подходы к анализу данных в реальном времени и совместному управлению данными.

Внедрение DataOps помогает ускорить получение аналитической информации и решить, как обрабатывать широкий спектр и скорость данных. Однако методология по своей природе вызовет вопросы, например, что необходимо для успешной работы на скорости изменений?

Ключи к успеху DataOps

DataOps имеет большие перспективы благодаря своей способности трансформировать процессы обработки данных. Для успеха DataOps предприятия должны соблюдать несколько технологических требований.

Первое требование — непрерывная интеграция данных. Это основа для современных платформ данных и ключ к достижению анализа данных в реальном времени. В отличие от традиционного подхода ETL и пакетного просмотра, при котором данные перемещались еженедельно, а иногда и ежемесячно, DataOps требует постоянной интеграции добавочных изменений данных. Это означает применение таких технологий, как сбор измененных данных (CDC), которые при правильном выполнении устраняют необходимость в установке исходной системы. Это неинвазивный способ зафиксировать изменения в данных и метаданных из транзакционных систем, реляционных баз данных, систем мэйнфреймов и приложений и передать их туда, где они должны быть в процессе конвейера данных.

Крайне важно для предприятий выбрать универсальное решение, которое будет поддерживать различные платформы и позволит процессу сбора измененных данных работать с точки зрения источника и цели, что поможет при доставке и уточнении данных в нужное место и по мере необходимости. Это позволяет реплицировать базу данных, позволяя перемещаться в облачные хранилища данных и озера данных для экономии средств и обеспечения гибкости, а также обеспечивая конвейеры данных для поддержки перемещения в реальном времени.

Для успеха DataOps также необходима автоматизация. Внедрение современных платформ, таких как облака и озера данных, происходит на предприятии, а автоматизация конвейера данных обеспечивает эффективное создание, доставку и уточнение данных, а также предоставление подмножеств аналитики различным бизнес-пользователям. Автоматизируя разнородные и распределенные рабочие нагрузки, мы предоставляем пользователям достоверную информацию, которая поможет им принимать наилучшие решения в нужное время.

Организациям необходимо учитывать гибкость при внедрении новых технологий и внедрении новых конвейеров данных. Решения должны работать там, где это необходимо, будь то в облаке, локально или в гибридных средах, чтобы поддерживать темп «архитектуры в движении», что означает постоянное изменение платформ и форматов данных. Гибкий CDC предоставляет гибкие современные инфраструктуры, которые делают предприятие готовым к будущему, предлагая правильную загрузку данных для удовлетворения требований бизнес-пользователей.

Последний элемент, который необходимо рассмотреть, — это доверие, один из наиболее важных аспектов DataOps, который исходит из метаданных. Пользователи должны иметь возможность знать, откуда берутся данные, как они были преобразованы, а также когда и кто их изменил. Это достигается с помощью таких технологий, как каталог данных, который помогает пользователям быстро находить данные. Он также предоставляет информацию о происхождении данных, что имеет решающее значение, поскольку предоставляет пользователям контекст, помогающий понять, где данные были собраны, как они были преобразованы, и подтверждает проверку. Такая информация дает пользователям уверенность в том, что все перемещения данных были успешно записаны правильно.

Расчищайте пути данных вперед

Несмотря на то, что внедрение DataOps находится в зачаточном состоянии, оно устранит многие проблемы, связанные с перегрузкой данных, которые мешают организациям обойти конкурентов, а также поможет сократить время и стоимость доставки готовых к аналитике данных большему количеству пользователей аналитики.

При успешном выполнении DataOps позволяет предприятиям повысить производительность, рационализировать и автоматизировать процессы, увеличить количество выходных данных и наладить более тесное сотрудничество между командами, позволяя бизнесу работать со скоростью изменений.