DataOps - efektywne przetwarzanie danych

Wyzwania związane z koniecznością gromadzenia danych rosną wraz z ilością cyfrowych informacji. Rozwijane są nowe metody magazynowania, ułatwiania dostępu, analizy oraz zabezpieczeń rosnącego lawinowo bezmiaru informacji, który poddawany jest wymianie na magistralach pomiędzy serwerami różnych użytkowników instytucjonalnych oraz biznesowych. Złożoność istniejącej infrastruktury nie ułatwia zadań stojących przed zawiadującymi procesami w ramach coraz bardziej różnorodnych systemów przetwarzania danych. Wiele z występujących problemów może pomóc rozwiązywać nowa dziedzina charakteryzująca procedury i metody postępowania z danymi - DataOps.

Czym jest DataOps

Pod pojęciem DataOps (data operations) rozumiemy właściwą metodologię postępowania zespołów analitycznych, czynności wykonywane na danych w ramach przygotowania ich do analizy lub rozpowszechniania albo prezentacji (raportów, wizualizacji). Obejmują one wszelkie procedury związane z pozyskiwaniem danych, ich przetwarzaniem, magazynowaniem, zarządzaniem i zabezpieczaniem i stanowią pakiet działań w obszarze zarządzania danymi umożliwiającymi jak najbardziej efektywne ich wykorzystanie. DataOps to stosowne podejście i metodyka działań, których celem jest zastosowanie zdobytych informacji w ramach osiągnięcia wyznaczonych korzyści i przewagi konkurencyjnej. Określenie stosownym terminem wszelkich tego typu praktyk bardzo ułatwia rozpoznanie i zaimplementowanie w warunkach biznesowych odpowiednich rozwiązań.

Rozwiązania DataOps polegają na normowaniu i konsolidacji działań użytkowników, systemów/mechanizmów oraz wykorzystanych technologii - wszystko w ramach przygotowania danych z przeznaczeniem do efektywnej ich eksploatacji przez pracowników odpowiednich szczebli, jak również w ramach zadań realizowanych za pośrednictwem odpowiednich aplikacji. Dzięki rozwiązaniom tego rodzaju uzyskać można lepszy wgląd w system przepływu informacji oraz bardziej holistyczny obraz analizowanego zagadnienia niż w przypadku wykorzystywanych dotąd metod analitycznych, oraz znaczne przyspieszenie procesów analizy. Wykorzystanie odpowiedniej organizacji pracy oraz stosownych narzędzi może znacznie skrócić czas obróbki informacji.

Rozwiązania DataOps sprzyjają także znacznie sprawniejszemu obiegowi danych oraz możliwości “uczenia się“ w kontekście rozwoju analizy opartej na mechanizmach sztucznej inteligencji.

Rozwiązanie tego typu wydają się być szczególnie istotne w sytuacji błędnie interpretowanych informacji, które narażają organizacje na straty finansowe. Automatyzacja procesów i proceduralność daje możliwość właściwego i celowego wykorzystania spływających z różnych pionów danych firmowych, jak choćby w przypadku właściwego określenia preferencji zakupowych i opracowywania oraz realizacji adekwatnych strategii marketingowych.

DataOps to sprawniejsza organizacja pracy, właściwy podział ról, minimalizacja ryzyka wystąpienia błędów, szybszy czas realizacji.

Podstawowe zasady, na których oparto DataOps opisuje dokument DataOps Manifesto - znajdziemy tu zarówno zalecenia techniczne, jak i dotyczące kultury i etyki postępowania.

Kto jest adresatem DataOps

Zainteresowani tego typu rozwiązaniami są oczywiście użytkownicy biznesowi, których pracownicy odpowiedzialni za system zbierania, gromadzenia i przetwarzania danych muszą działać sprawnie oraz być operatywni i w najwyższym stopniu efektywni. Oferowane w ramach DataOps podejście przyda się także specjalistom od definiowania danych, określenia ich jakości, etykietowania oraz kategoryzacji. Choć przyjmuje się, iż beneficjentami nowych jakości wynikających z takiego podejścia są klienci, wiadomo jest, iż korporacja rozumie to w kategoriach rynkowej przewagi nad operującą w danym obszarze rynku konkurencją. Generalnie rzecz biorąc DataOps znajdzie zastosowanie wszędzie tam, gdzie procesy biznesowe oparte są na analizie danych. Należy jednak zaznaczyć, iż w przypadku stosowania metod z obszaru DataOps wymagany jest stosunkowo szeroki zakres kompetencji, dlatego wskazane jest tu działanie zespołowe.

DataOps - podstawowe aspekty

DataOps obejmuje zadania z obszaru orkiestracji danych (związanej z automatyzacją systemów oraz platform obsługujących dane usługi), a także ich przetwarzania i zarządzania. Jedną z najistotniejszych kwestii w obszarze DataOps jest transmisja (przepływ) danych - system pozyskiwania właściwych informacji oraz odpowiednie nimi zarządzanie. Istnieje spora liczba różnych technik integrowania danych, filtracji oraz sposobów ich organizacji. Dzięki nim pracownicy o odpowiednich kompetencjach mogą zapewnić właściwą jakość danych - archiwizować, zabezpieczać, usuwać. Osobną kwestią związaną z DataOps jest określenie, które dane są istotne i mają być zachowywane oraz analizowane. To często skomplikowany proces wieloetapowy zakończony zamknięciem całej struktury w stosownie zaprogramowanych zadaniach związanych z przepływem, odpowiednią wydajnością i bezpieczeństwem informacji.

W obszarze DataOps mieści się bardzo duża liczba możliwych do zastosowanie technologii i narzędzi. Wśród implementowanych rozwiązań znaleźć można ogromną liczbę baz danych, narzędzi służących integracji danych i organizacji ich przepływów oraz kontroli jakości, a także budowy systemów przepływu danych oraz data science, narzędzi z obszaru analityki, ale także bezpieczeństwa informacji.

DataOps - podejście i metodologia

Należy pamiętać, iż aby zastosować metody DataOps niepotrzebne jest żadne konkretne oprogramowanie, narzędzia czy platformy. Rozwiązania DataOps nie są powiązane z żadną technologią, architektur czy językiem. Metody z obszaru DataOps promują współpracę, bezpieczeństwo, łatwość dostępu i użytkowania, jakość oraz orkiestrację. DataOps można wdrażać korzystając ze środków pozostających w dyspozycji, wystarczy odpowiednio zorientowane podejście, na które składa się kilka prostych wytycznych:

• pomiar wydajności zespołu - należy kontrolować obszary wymagające szczególnej uwagi, optymalizować te, które skorelowane są z najniższymi nakładami przy największym wzroście wydajności, wizualizować dane, prowadzić statystyki pod kątem optymalizacji danych,
• kontrola i korekta błędów - po każdorazowym opracowaniu danych należy przeprowadzać procedury testowe,
• minimalizacja działań ręcznych oraz automatyzacja procesów - tworzenie procedur wpływających na płynniejsze działanie systemu,
• właściwe zarządzanie czynnikiem ludzkim - dbałość o właściwe relacje interpersonalne zwiększające zaangażowanie w pracy zespołowej.

Wydaje się, iż popularność działań w ramach DataOps będzie wzrastać. Istnieje coraz większa świadomość możliwości uzyskania przewagi konkurencyjnej opartej na korzyściach wynikających z właściwej analizy danych oraz wykorzystania płynących z tych procesów wniosków.