DataOps – co to znaczy i kiedy Twoja firma naprawdę go potrzebuje?

Firmy mają do dyspozycji coraz więcej danych, na podstawie których mogą podejmować decyzje. Samo ich posiadanie to jeszcze nie wszystko – trzeba je jeszcze odpowiednio organizować, przetwarzać, zabezpieczać i udostępniać. Tutaj pojawia się metodologia DataOps, która służy optymalizowaniu zarządzania danymi w cyklu ich życia. O co właściwie chodzi i jak to działa? 

Czym jest DataOps?

DataOps nie jest pojedynczym narzędziem, tylko podejściem, które zakłada automatyzację i ciągłe doskonalenie procesów związanych z obsługą danych. Chodzi o ich szybsze dostarczanie, dbałość o jakość, użyteczność i zgodność. Efektem zastosowania tej metodologii jest bardziej przewidywalne i szybsze działanie organizacji. 

DataOps to także zbiór praktyk wzorowany na modelu DevOps, który skupia się na koordynacji procesów zarządczych i analizie danych. Obejmuje automatyczne przesyłanie danych między systemami, identyfikowanie i usuwanie błędów oraz niespójności, a także ograniczenie powtarzalnych czynności wykonywanych ręcznie.

Źródło: https://www.xenonstack.com/insights/data-operations

Uwaga: szacuje się, że wartość rynku platform DataOps wzrośnie z 3,9 mld USD w 2023 r. do 10,9 mld USD w 2028 r.

Źródło: https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/dataops-platform-market-28879938.html

Ogromny wzrost liczby danych powoduje, że firmy nie nadążają z analizą za pomocą tradycyjnych procesów. DataOps pomaga wyeliminować te i inne ograniczenia. Dzięki automatyzacji powtarzalnych przepływów pracy i poprawie jakości danych przyspiesza czas uzyskania wglądu w dane. 

DataOps a DevOps – podobieństwa i różnice

Obie te koncepcje opierają się na tych samych, podstawowych zasadach, czyli wydajności, automatyzacji i ciągłym doskonaleniu. Jednak stosuje się w nich te zasady w inny sposób. DevOps koncentruje się na tworzeniu oprogramowania i robieniu tego lepiej poprzez usprawnienie cyklu tworzenia, testowania i wdrażania aplikacji oraz usług.

DataOps skupia się natomiast na przepływie danych. Zamiast optymalizować wdrażanie kodu, koordynuje przepływ danych w całym cyklu ich życia – od pozyskiwania i transformacji po walidację i dostarczanie.

Upraszczając, DevOps przyspiesza dostarczanie oprogramowania, a DataOps dostarczanie danych. Obie koncepcje opierają się na automatyzacji i zasadach ciągłej integracji, ale rozwiązują różne problemy dla różnych interesariuszy.

Cykl życia DataOps

DataOps opiera się na cyklu życia, który określa, w jaki sposób informacje z surowych danych wejściowych stają się gotowymi do wykorzystania. Cykl ten składa się z pięciu głównych etapów:

1. Pobieranie – czyli przenoszenie surowych danych ze źródeł wewnętrznych i zewnętrznych do hurtowni danych. Dane te są integrowane w jeden format, który stanowi punkt wyjścia do analiz i uczenia maszynowego. 
2. Koordynacja – zbiory danych są porządkowane i przygotowywane do analizy.
3. Walidacja – w ramach zautomatyzowanych testów dane są sprawdzane pod kątem kompletności, spójności i dokładności. 
4. Wdrażanie – dane są przekazywane analitykom i do modelu uczenia maszynowego. Wykorzystuje się je przy podejmowaniu decyzji i w dalszych procesach analitycznych. 
5. Monitorowanie – narzędzia do obserwacji śledzą wydajność i użyteczność danych.  

Czy Twoja firma na pewno potrzebuje DataOps?

Zdecydowanie tak, jeśli przetwarzasz dużą liczbę danych. Dzięki zastosowaniu DataOps możesz wielokrotnie skrócić czas dostarczania analiz w firmie. Zastosowanie wersjonowania danych i automatyzacji procesów dają możliwość wprowadzania poprawek w czasie rzeczywistym. DataOps poprawia jakość danych i umożliwia śledzenie wszystkich modyfikacji. Poza tym w ten sposób zmniejsza się również liczbę błędów, a także można skalować operacje analityczne. 

Jaka jest przyszłość DataOps?

DataOps, dzięki rozwojowi automatyzacji, może się stać jednym z kluczowych elementów w biznesie. Uczenie maszynowe w coraz większym stopniu automatyzuje zadania, takie jak wzbogacanie metadanych i dostosowywanie schematów. 

DataOps w coraz większym stopniu będzie synchronizować przepływy danych między brzegiem (czyli urządzeniami znajdującymi się blisko miejsca powstawania danych) a chmurą, wspierając przetwarzanie o niskim opóźnieniu bez poświęcania scentralizowanego zarządzania, śledzenia pochodzenia danych czy kontroli jakości. Zarządzane platformy DataOps oparte na chmurze będą obniżać bariery wdrożeniowe, zapewniając wbudowane funkcje koordynacji, monitorowania i zarządzania. Dzięki tym możliwościom narzędzia DataOps są łatwiejsze do wdrożenia i utrzymania.

Genialne firmy mnożą
swój potencjał z

Sprawdź nasze Case Studies

Ocena Clutch

5.0

Ocena Google

4.8

Bądź widoczny w Google i wyszukiwarkach przyszłości (ChatGPT, Gemini, Perplexity i inne)

Zostaw adres e-mail — porozmawiamy o widoczności Twojej strony w AI.

Dane przetwarzamy w celu kontaktu, zgodnie z naszą
polityką prywatności