Ефективне управління даними завжди було складним завданням для компаній по всьому світу. З DataOps ця проблема відходить на другий план, оскільки ця технологія дозволяє аналітикам даних оптимізувати свою попередню діяльність. Згідно з опублікованими звітами, 73% компаній у сфері ІТ інвестують у DataOps як засіб для боротьби з величезною кількістю даних, що створюються щодня.
Необхідність збереження конкурентоспроможності відносно інших компаній, що займаються розробкою програмного забезпечення з орієнтуванням на роботу з даними, також стало причиною ініціативи впровадження DataOps. Однак для ефективного управління даними важливо знати різницю між DataOps та методологією, на основі якої вона виникла.
Методологія, що базується на DevOps
Ключовою метою DataOps є забезпечення аналітиків даних надійною структурою для ефективнішої обробки даних. Вона виникла як відгалуження DevOps, зосереджене на розробці програмного забезпечення та наданні можливості програмістам та розробникам створювати більш якісні продукти. До основних постулатів, які DataOps перейняв у DevOps для надання аналітикам можливості працювати ефективніше належать:
-
Автоматизація тестування коду
-
Гнучке середовище розробки
-
Бізнес-цінність як основна концепція надання послуг
-
Повторне використання та автоматизація чинних процесів обробки даних
Відмінності між DataOps та DevOps значні, і вибір правильного варіанту відіграє важливу роль, оскільки він призведе до різного результату. В той час як один варіант підходить для тестування та аналітики, інший ідеально пасує для ідей та розробки - їх процеси збігаються лише на поверхневому рівні.
Розробник vs Data Analyst Conundrum
Зацікавлені сторони, присутні в DataOps та DevOps, сильно відрізняються, і вам буде важко адаптувати одну з них під роль іншої. Вчені та аналітики даних можуть ефективно використовувати DataOps для оцінки роботи, виконаної інженерами програмного забезпечення, програмістами та ІТ-експертами.
З іншого боку, DevOps може дозволити вищезгаданим розробникам створювати новий код ефективніше за допомогою гнучкої розробки. Для досягнення найкращих результатів розробки під час виробництва, корисно використовувати як DevOps, так і DataOps, хоча і дуже розраховано та без дублювання. Окремі команди потрібно проінспектувати про використання однієї з двох методологій, щоб допомогти іншій, для уникнення непорозумінь під час розробки.
Процеси, властиві DataOps
DataOps відрізняється від DevOps обробкою даних в життєвому циклі, з якими працюють аналітики. В DataOps діють два різні процеси і обидва однаково важливі. Обидва процеси також вимагають оркестровки, яка зазвичай відсутня в DevOps.
-
Конвеєр даних
Конвеєр даних являє собою буквальний конвеєр, який аналітики даних використовують для отримання сирих, необроблених даних від персоналу, який покладається на DevOps. DataOps дозволяє аналітикам ретельно контролювати та індексувати дані на основі стандартів проєкту.
-
Розробка аналітики
Після того, як необроблені дані проіндексовані та готові до застосування, аналітики даних розробляють нові рішення та висновки на основі зібраних початкових даних. Незважаючи на те, що цей процес має спільний ДНК з DevOps, з точки зору творчого самовираження аналітиків даних, він не може бути реалізований без наявності конвеєра даних.
Управління даними тестування
Тестування є невід’ємною частиною DataOps, що використовується як для конвеєра даних, так і для розробки аналітики. Це може допомогти спеціалістам по роботі з даними виявити аномалії, дефекти та нестандартні значення даних в рамках процесів DataOps. Аналітики даних використовують тести, щоб переконатись, що нові аналітичні підходи придатні для повномасштабної реалізації, тобто тестування проводиться протягом використання DataOps.
Це відмінність від DevOps, де тестування відбувається лише після написання коду. Потім тести, схвалені для подальшого використання, впроваджуються в структуру DataOps для автоматизованого тестування. Інструменти, спеціально розроблені для DataOps, все ще перебувають на ранніх стадіях розробки, а це означає, що спеціалістам по роботі з даними доводиться задовольнятись модернізованим програмним забезпеченням. На відміну від DevOps, в якому є цілий ряд програмних додатків як для розробки, так і для подальшого тестування написаного коду.
Поєднання DataOps та DevOps
DevOps являє собою фундамент, на якому було побудовано DataOps, і тому DevOps досі перевершує DataOps з точки зору підтримки розробників. Необхідно зазначити, що при використанні обох процесів кінцевий продукт виявиться кращим ніж при використанні одного з них. DataOps - це славнозвісний новачок у вашому класі, але його час у центрі уваги ще не прийшов. Попри це, вже сьогодні розробники можуть використовувати DataOps в середовищі гнучкої розробки.