Почему надежный DataOps обеспечивает надежную аналитику данных

Если ваш процесс DataOps не хорошо понятен, это может привести к несоответствиям в ваших данных и в результатах аналитики.

Потребность в сильном процессе DataOps часто недооценивается — и неправильно понимается при применении к проектам аналитики данных. Просто говоря, DataOps — это DevOps (набор практик, объединяющий инструменты и ИТ-операции) для данных — и это процесс операционализации данных и адресации основной идеи: каждый раз, когда вы делаете развертывание или вносите изменение, вы должны помнить о данных, уже находящихся на месте, и потенциальном влиянии вносимых изменений.

Проблема в ситуациях, когда должное внимание не уделяется базовому процессу DataOps, заключается в том, что может возникнуть множество проблем — в конечном счете приводящих к серьезным последствиям.

См. также: DataOps: как превратить данные в действенные инсайты

Вы вносите изменение, ломающее что-то в продакшене

Это худший кошмар каждой команды данных. Еще хуже — не иметь процесса, чтобы знать 1) какое изменение было внесено и 2) как устранить проблему. Если у вас нет видимости вносимых изменений, у вас нет рекурса для быстрого устранения только что появившейся проблемы. Это проблема разработки, но она быстро превращается в бизнес-проблему: вы начинаете терять бизнес-аудиторию. Если ваша клиентская база не доверяет вашей системе и базовым процессам (и они начинают видеть поврежденные данные в реальном времени), доверие ко всей вашей программе данных ставится под сомнение — и это происходит из-за чего-то, что могло быть решено ясным, протестированным и документированным процессом.

Скорость доставки улучшений

Если у вас нет надежного процесса и вы видите неточные данные, ваше время на исправление проблем и предоставление улучшений будет крайне долгим. Результат? Вы будете смотреть на плохие (или неполные) данные дольше. Сам процесс развертывания должен рассматриваться как часть вашей общей программы данных. Реализуйте изменение с нулевым кодом, чтобы просто протестировать процесс развертывания. Работает ли процесс так, как должен — или именно этот процесс вносит неправильные вещи в продакшн?

Вы убрали возможность горячего исправления

Проблемы возникают, это неизбежно, и команды разработки должны иметь возможность быстро вмешиваться и выполнять хотфикс для устранения немедленной проблемы. Проблема в том, что если у вас нет процесса DataOps, вы рискуете повторно внедрить тот же баг при следующем развертывании.

См. также: Время на рынок — это всё — сделайте это возможным с DataOps

Человеческая ошибка и стоимость

Как бы осторожны ни были люди, ошибки случаются. Процесс DevOps построен для удаления максимально возможного количества человеческих ошибок из вашей программы аналитики данных. Меньше человеческих ошибок — более точные ваши данные — и программа. Люди дороги, и процессы могут помочь снизить эту стоимость. Чем больше людей вовлечено в развертывание, тем дороже этот процесс. Уберите ручные аспекты вашей программы аналитики данных, и у вас будет лучшая, дешевая и быстрая программа.

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

1. Какой у нас текущий процесс внесения изменений в данные в продакшн? Он последовательный и хорошо документирован?
2. Есть ли изолированные среды разработки и тестирования, где выполняется работа?
3. Есть ли у людей админ-доступ к продакшну для внесения изменений? Есть ли процесс для предотвращения отправки собственных изменений в продакшн (т.е. какое управление между разработкой и развертыванием)?

Если ваш процесс DataOps не хорошо понятен, это может привести к несоответствиям в ваших данных. Несоответствия в данных ведут к сомнениям в умах ваших клиентов о качестве их информации и том, что они не могут действительно доверять тому, что видят как источник истины. Постройте лучший процесс, и вы будете идти быстрее, останетесь надежными в глазах клиента и будете знать, что построили единую версию истины, на которую можно опираться для принятия критических бизнес-решений.