DataOps: Оптимизация конвейеров данных для более быстрой и надежной аналитики

DataOps — это набор гибких практик, процессов и технологий для создания и улучшения конвейеров данных и аналитики, чтобы лучше отвечать бизнес-потребностям.

Объем данных растет каждую секунду, создавая потенциальную сокровищницу информации для аналитических целей. Однако аналитика часто останавливается из-за различных проблем с данными: мы не знаем, какие данные у нас есть, откуда они поступают или можно ли им доверять.

В идеальном мире у нас был бы доступ к данным по запросу и уверенность в их качестве — как для корпоративной аналитики в целом, так и для конкретных проектных инсайтов, позволяющих принимать бизнес-решения и обходить конкурентов. Реальность такова, что растущее количество источников данных, платформ и приложений создало значительные заторы и барьеры в большинстве организаций.

Огромные объемы производимых, собираемых и управляемых данных должны создавать здоровую данные среду для лучшего понимания клиентов, продуктов и рынков — но мы постоянно не достигаем этого.

Новый подход к данным

Для решения этой задачи предприятиям нужен антидот, способный разрушить существующие информационные силосы и заторы. Необходим комплексный способ понимания и использования правильных инструментов, технологий и навыков, которые справляются с постоянными изменениями в данных. DataOps — именно тот подход, который нужен.

DataOps принимает динамичную природу данных, позволяя предприятиям находить лучшие способы разработки и доставки аналитики в реальном времени. Подобно методологии DevOps, DataOps — это набирающий оборот набор гибких практик, процессов и технологий для построения и улучшения конвейеров данных и аналитики, чтобы лучше отвечать бизнес-потребностям.

См. также: DataOps: опытные инженеры конвейеров данных критически важны для потоковой аналитики

Хотя некоторые компании утверждают, что существует единое технологическое решение, DataOps признает, что ответ не может быть найден только в закупке определенного количества лицензий. Это комплексный дисциплинарный подход, основанный на мышлении, которое по-новому смотрит на управление данными. В своей сути DataOps — это методология, направленная на оптимизацию всех элементов, влияющих на операции с данными, для увеличения бизнес-результатов, путем внедрения процессов и технологий, поддерживающих этот новый подход и принципы работы с данными.

Движение со скоростью изменений

Бизнесы теперь имеют мгновенный доступ к новостям и информации из интернета и социальных сетей, и бизнес-пользователи хотят работать 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, вокруг которого построены многие предприятия.

Стало ясно, что компании, желающие — или начинающие — работать со скоростью изменений, могут победить, имея правильную информацию и анализ в нужное время. По мере того как предприятия пытаются догнать движение за скоростью данных и управлять сложностью своих сред, становится еще труднее улучшить доступность данных. Растущие узкие места — главная причина внедрения DataOps. Сырые и различные входящие источники данных должны быть структурированы и отформатированы, а трение между людьми, предоставляющими данные, и людьми, использующими их для принятия решений, должно быть минимизировано.

DataOps меняет правила игры, поддерживая ориентированное на данные предприятие, ускоряя время получения инсайтов и решая многие проблемы, связанные с доступом и использованием данных. Методология сильно фокусируется на улучшении коммуникации, интеграции и автоматизации потоков данных по всей организации. Она объединяет гибкость, непрерывную интеграцию и тестирование, добавляя слой коммуникации для повышения сотрудничества между владельцами данных, администраторами баз данных, инженерами данных, строящими конвейеры и процессами, и потребителями данных. Результат — наконец получение данных в реальном времени, которое принесет пользу всей организации.

Прогрессивные предприятия используют современные архитектуры данных для управления вечно растущими объемами данных. Использование таких платформ, как облако, дающее предприятиям гибкость, эластичность и большую эффективность, является основой, которая в сочетании с инструментами интеграции данных может автоматизировать доставку и процессы данных с соответствующими уровнями безопасности, качества и метаданных. Когда к этому добавляется DataOps, организации создают внутреннюю согласованность, которая при правильных технологиях поддерживает аналитику в реальном времени и совместные подходы к управлению данными.

Принятие DataOps помогает ускорить время получения инсайтов и решает вопрос того, как справляться с широкой 다양ностью и скоростью данных. Однако сама по себе методология вызывает вопросы, например, что необходимо для успешной работы со скоростью изменений?

Ключи к успеху DataOps

DataOps несет огромную надежду в своей способности трансформировать процессы работы с данными. Для успеха DataOps предприятиям необходимо соблюдать несколько технологических требований.

Первое требование — непрерывная интеграция данных. Это основа современных данных платформ и ключ к достижению аналитики в реальном времени. Вместо традиционного подхода ETL и пакетного представления, которые перемещали данные еженедельно или даже ежемесячно, DataOps требует постоянной интеграции инкрементальных изменений данных. Это означает применение таких технологий, как захват измененных данных (CDC), который при правильной реализации устраняет необходимость установки на исходных системах. Это неинвазивный способ захвата изменений в данных и метаданных из транзакционных систем, реляционных баз данных, мейнфреймов и приложений и их потоковой передачи туда, где они нужны в процессе конвейера данных.

Для предприятий критически важно выбрать универсальное решение, которое поддерживает различные платформы и позволяет процессу CDC работать с точки зрения источника и цели, что помогает при доставке и уточнении данных там и тогда, когда это необходимо. Это позволяет реплицировать базу данных, обеспечивая переход к облачным хранилищам данных и озернам данных для экономии затрат и гибкости, предоставляя конвейеры данных для поддержки перемещения в реальном времени.

Для успеха DataOps автоматизация также необходима. Внедрение современных платформ, таких как облако и озера данных, происходит в предприятиях, и автоматизация конвейера данных гарантирует эффективную генерацию, доставку и уточнение данных, доставляя аналитические подмножества разным бизнес-пользователям. Автоматизируя гетерогенные и распределенные рабочие нагрузки, мы предоставляем пользователям надежную информацию, которая поможет им принимать лучшие решения в нужное время.

Организациям необходимо учитывать гибкость при принятии новых технологий и внедрении новых конвейеров данных. Решения должны работать там, где это нужно — в облаке, на месте или в гибридных средах — чтобы поддерживать темп «архитектур в движении», что относится к постоянным изменениям в платформах и форматах данных. Гибкий CDC обеспечивает гибкие, современные инфраструктуры, делающие предприятие готовым к будущему, предлагая правильные загрузки данных для удовлетворения требований бизнес-пользователей.

Последний элемент, который нужно учесть — доверие, один из самых важных аспектов DataOps, который исходит из метаданных. Пользователи должны знать, откуда пришли данные, как они были преобразованы, когда и кем они были изменены. Это достигается с помощью таких технологий, как каталог данных, который помогает пользователям быстро находить данные. Он также обеспечивает происхождение данных, что критически важно, так как дает пользователям контекст для понимания того, где данные были захвачены, как преобразованы и подтверждает их валидность. Такая информация дает пользователям уверенность, что все перемещения данных были успешно записаны правильно.

Чистые данные впереди

Хотя DataOps еще в зачаточном состоянии, его внедрение устранит многие проблемы с заторами данных, которые мешают организациям обгонять конкурентов, одновременно помогая сократить время и стоимость доставки аналитически готовых данных большему числу пользователей аналитики.

При успешном выполнении DataOps позволяет предприятиям повысить продуктивность, оптимизировать и автоматизировать процессы, увеличить объем данных и создать более тесное сотрудничество между командами, позволяя бизнесу работать со скоростью изменений.