Хорошая программа анализа данных зависит от хороших операций с данными

Если вы плохо понимаете свой процесс DataOps, это может привести к несоответствиям в ваших данных и результатах аналитики.

Потребность в надежном процессе DataOps часто недооценивается и неправильно понимается применительно к проектам по анализу данных. Проще говоря, DataOps — это DevOps (набор методов, который сочетает в себе инструменты и ИТ-операции) для данных — и представляет собой процесс операционализации данных и реализации основной идеи о том, что каждый раз, когда вы выполняете развертывание или вносите изменения, вы должны быть внимательны. данных, которые уже есть, и потенциальное влияние продвигаемых изменений.

Проблема в ситуациях, когда не уделяется должного внимания основному процессу DataOps, может возникнуть множество проблем, которые в конечном итоге могут привести к серьезным последствиям.

См. также: DataOps:как превратить данные в полезную информацию

Вы вносите изменения, которые нарушают что-то в рабочей среде

Это худший кошмар каждой команды данных. Еще хуже, однако, отсутствие процесса, позволяющего узнать 1) какие изменения были внесены и 2) как устранить проблему. Если вы не видите, какие изменения развертываются, у вас нет возможности быстро решить недавно появившуюся проблему. Это проблема разработчиков, но она быстро превращается в проблему бизнеса, поскольку вы можете начать терять свою бизнес-аудиторию. Если ваша клиентская база не доверяет вашей системе и лежащим в ее основе процессам (и они начинают видеть искаженные данные в режиме реального времени), доверие ко всей вашей программе обработки данных ставится под сомнение — и это ставится под сомнение из-за того, что можно решить с помощью четкого, проверенного и задокументированного процесса.

Скорость доставки улучшений

Если у вас нет надежного процесса и вы видите неточные данные, у вас будет очень много времени на исправление проблем и внесение улучшений. Результат? Вы будете дольше просматривать неверные (или неполные) данные. Сам процесс развертывания следует рассматривать как часть вашей общей программы обработки данных. Реализуйте нулевое изменение кода, чтобы просто протестировать процесс развертывания. Работает ли сам процесс так, как должен, или именно этот процесс вводит в производство неправильные вещи?

Вы удалили возможность исправления

Проблемы возникают, это неизбежно, и команды разработчиков должны иметь возможность быстро вмешиваться и выполнять оперативное исправление для решения неотложной проблемы. Проблема, однако, заключается в том, что если у вас нет процесса DataOps, вы рискуете повторно ввести ту же ошибку при следующем развертывании.

См. также: Время выхода на рынок решает все. Сделайте это с помощью DataOps

Человеческая ошибка и стоимость

Какими бы осторожными ни были люди, ошибки случаются. Процесс DevOps построен таким образом, чтобы исключить как можно больше человеческих ошибок из вашей программы анализа данных. Чем меньше человеческих ошибок, тем точнее ваши данные и программа. Люди стоят дорого, и процессы могут помочь снизить эту стоимость. Чем больше людей участвует в развертывании, тем дороже обходится этот процесс. Удалите ручные аспекты вашей программы анализа данных, и вы получите более качественную, дешевую и быструю программу.

Если вы не уверены в текущем состоянии вашего процесса DataOps, задайте эти вопросы своей команде. Ответы расскажут вам все, что вам нужно знать.

<ол тип="1">

Каков текущий процесс внедрения изменений данных в рабочую среду? Является ли он последовательным и хорошо документированным?

Существуют ли изолированные среды разработки и тестирования, в которых выполняется работа?

Есть ли у людей доступ с правами администратора к рабочей среде для внесения изменений? Существует ли процесс, предотвращающий внедрение пользователями собственных изменений в рабочую среду (т. е. как осуществляется управление между разработкой и развертыванием)?

Если ваш процесс DataOps не совсем понятен, это может привести к несоответствиям в ваших данных. Несоответствия в ваших данных вызывают у ваших клиентов сомнения в качестве их информации и в том, что они не могут по-настоящему доверять тому, что считают источником правды. Создайте лучший процесс, и вы будете работать быстрее, останетесь заслуживающими доверия в глазах вашего клиента, и вы будете знать, что создали единую версию правды, на которую можно положиться при принятии важных бизнес-решений.