В настоящее время мы живем во времена, когда мы, наши устройства и сети, которые их передают, производят огромные объемы данных. Рассмотрим обычные обмены. Вы проверили свою электронную почту? Данные. У вас есть где-нибудь пин-код? Данные. Ездили где-нибудь на подключенном транспортном средстве? Данные. Каждый раз, когда ветряк вращается? Данные. Каждый звонок через сотовую вышку? Данные. Когда совершалось одно из таких действий, какой-то центр обработки данных собирал, компилировал, анализировал и делал выводы.

Read: Data-Oriented Programming in Java

К 2025 году будет храниться более 200 зеттабайт глобальных данных, половина из которых будет храниться в облаке. По оценкам, 31 миллиард устройств Интернета вещей (IoT), которые используются в настоящее время, увеличатся до 75 миллиардов к тому же году, что сделает общее количество используемых устройств также огромным. Анализ предсказывает, что к концу этого десятилетия 90% населения мира в возрасте старше шести лет будут находиться в сети и получать данные, или 7,5 миллиарда человек.

Read: Why Choose NodeJS For IoT Applications

Поскольку данные являются таким важным компонентом бизнеса и ключевым двигателем бизнеса, важно управлять ими и извлекать из них пользу сейчас, поэтому мы готовы к их экспоненциальному росту в ближайшие пять-десять лет. Итак, как нам это сделать? Что, если бы мы могли быстро превратить свежие идеи в полезные результаты, внедрив гибкую инженерию и лучшие практики DevOps в области управления данными? С операциями с данными мы можем (DataOps).

Read: Graph Databases

Так что же такое DataOps?

DataOps объединяет людей, процедуры и технологии, чтобы сделать управление данными гибким, автоматизированным и безопасным.

Что такое DataOps? Многие думают, что DataOps — это технология, которую можно купить, и она чудесным образом решит ваши проблемы с данными. Другая теория заключается в том, что DataOps — это просто DevOps для конвейеров данных. Еще одно неправильное понимание, которое возникает из-за этого, заключается в том, что DataOps — это исключительно обязанность ваших инженеров по обработке данных. Быстрый ответ заключается в том, что это ответственность всего бизнеса, а не только нескольких избранных. Давайте развеем эти мифы, взглянув на несколько определений операций с данными.

Организации работают над упрощением своих структур данных и аналитики, чтобы удовлетворить все более жесткие потребности своего бизнеса. Из-за обширных и динамичных сред данных это может оказаться сложной задачей.

Read: Data Pipeline Architecture

Сочетая интегрированное и ориентированное на процесс представление данных с автоматизацией и методами разработки гибкого программного обеспечения, такими как DevOps, DataOps претендует на то, чтобы обеспечить лечение, способствуя развитию культуры постоянного совершенствования. Целью этого продолжающегося исследования является развитие DataOps как новой дисциплины.

Read: Stages of the Agile Development Lifecycle

Для этого он исследует совокупность знаний и предлагает предварительную основу исследования, основанную на предварительном изучении литературы и восьми интервью с профессионалами в этой области, а также рабочее определение операций с данными.

Однако на современном рынке данные являются важнейшим активом. Данные имеют решающее значение для многих бизнес-процессов или даже для целых бизнес-моделей, и принятие решений, основанное на данных, значительно повышает корпоративный успех.

В результате предприятия стремятся оптимизировать свои операции с данными и аналитическими данными, чтобы повысить свою эффективность, предоставлять данные быстрее и более высокого качества и гарантировать в целом стабильную и надежную работу. Но из-за фрагментированных ландшафтов данных с разрозненными инструментами и технологиями, широкого круга заинтересованных сторон, быстро меняющихся бизнес-требований и общего отсутствия стандартов это может оказаться сложной задачей.

Корпоративные данные и аналитика должны быть сформированы таким образом, чтобы обеспечить стабильную работу и повысить скорость, качество и общую производительность, чтобы обновить эти неадекватные и неэффективные структуры. Дискуссии о том, как этого добиться, часто касаются таких вопросов, как гибкие методологии, идеи, связанные с управлением данными или использованием автоматизации.

Многие сравнивают эти проблемы с проблемами разработки программного обеспечения, где DevOps и непрерывная интеграция были разработаны для производства высококачественного программного обеспечения все быстрее и быстрее. Однако аналитика данных отличается от разработки программного обеспечения, и в результате было придумано новое название DataOps.

Как работает DataOps?

Что такое DataOps? Для управления данными в соответствии с корпоративными целями DataOps сочетает подходы DevOps и Agile. Например, DataOps будет размещать данные, чтобы давать рекомендации по лучшему маркетингу продуктов и конвертировать больше лидов, если цель состоит в том, чтобы увеличить коэффициент конверсии лидов.

В то время как процедуры DevOps используются для оптимизации кода, создания продуктов и доставки, методы Agile используются для управления данными и разработки аналитики.

Read: Database For Web App Development

DataOps включает в себя больше, чем просто написание нового кода; это также включает в себя упрощение и расширение хранилища данных. DataOps использует статистическое управление процессами (SPC) для постоянного мониторинга и проверки конвейера анализа данных, как это делает бережливое производство.

SPC повышает эффективность обработки данных, улучшает качество данных и гарантирует, что статистика находится в разумных пределах. SPC помогает немедленно уведомить аналитиков данных в случае аномалии или ошибки, чтобы они могли отреагировать.

Как использовать операции с данными?

Внедрение стратегии DataOps стало необходимым, поскольку прогнозируется, что объем данных будет продолжать значительно увеличиваться. Очистка необработанных данных и создание инфраструктуры, которая делает их легко доступными для пользователей, часто в парадигме самообслуживания, — это первые шаги в DataOps.

Как только данные станут доступными, необходимо создать или внедрить программное обеспечение, платформы и инструменты, которые организуют данные и взаимодействуют с существующими системами. Затем,

Эти элементы будут постоянно обрабатывать свежие данные, отслеживать производительность и генерировать актуальную информацию.

Read: Best Database Models for Your Business

DataOps может помочь изменить это, упростив процедуры, чтобы данные проходили по конвейеру гораздо быстрее, постоянно производя полезную информацию и доказывая свою ценность для компании.

Все больше компаний должны понимать, что для того, чтобы использовать данные, они должны адаптировать свои текущие разрозненные процессы обработки данных, поскольку они все больше осознают, что они, по сути, являются бизнесом, управляемым данными.

Организации смогут лучше получать информацию, которая будет способствовать принятию текущих и будущих решений, практически в режиме реального времени, внедряя процессы и инфраструктуры DataOps и создавая команды, в которые входят специальные инженеры по данным и специалисты по данным. Они также будут лучше подготовлены к тому, чтобы стать автономным цифровым предприятием.

Какие преимущества предлагает DataOps?

Фундаментальная цель DataOps — предоставить командам навыки, необходимые для управления критическими бизнес-процессами, анализа ценности каждого из них, устранения разрозненности данных и их централизации без ущерба для идей, оказывающих положительное влияние на организацию в целом.

Развивающаяся идея под названием «DataOps» направлена ​​на достижение баланса между инновациями и управленческим контролем над потоком данных. Кроме того, DataOps имеет преимущества для всей компании. Например:

Read: Database Mistakes To Avoid
  • Быстро и надежно предоставляет среды для команд разработки и тестирования, поддерживая полный жизненный цикл разработки программного обеспечения и ускоряя DevTest.
  • Улучшает обеспечение качества, предоставляя производственным данным тестирование, чтобы оно могло запускать тестовые случаи до того, как у клиента возникнут проблемы.
  • Оптимизация и ускорение переноса данных в облако или другие места помогает предприятиям безопасно перейти в облако.
  • Поддерживает как машинное обучение, так и науку о данных. Искусственный интеллект и проекты по науке о данных хороши ровно настолько, насколько хороша предоставленная информация. Таким образом, DataOps обеспечивает постоянный поток данных для усвоения и обучения.
  • Помогает с соблюдением требований и разрабатывает единые политики безопасности данных и средства контроля, чтобы обеспечить безопасную и надежную передачу данных, не подвергая опасности ваших клиентов.
Read: Secure Coding and its Best Practices

В заключение следует отметить, что сегодня компании придают большое значение анализу данных, а в ряде различных отраслей требуются специалисты по анализу данных. Таким образом, студенты, изучающие аналитику данных, имеют многообещающие профессиональные возможности и выбор карьеры.