In den letzten Jahren, in denen ich mit Datenteams in großen Unternehmen arbeitete, habe ich viele Datenführer getroffen, die mir sagten, dass sie versucht und versagt haben, "DataOps zu tun". Das Muster ist in der Regel das gleiche. Sie schreiben Standards, fügen ein paar Tests hinzu und stellen Beobachtungswerkzeuge auf. Prozesse werden dokumentiert. Release-Checklisten werden erstellt. Teams versuchen – eilig – ihnen zu folgen. Und dann sammelt sich der Rückstand, Ausnahmen multiplizieren sich, und das Team muss alles mit Gedächtnis und langen Stunden zusammenhalten. DataOps ist eine gute Philosophie, aber die Philosophie allein schafft die Arbeit Ihres Teams nicht. DataOps wird lebendig, wenn seine Prinzipien von Systemen durchgeführt werden, nicht von menschlichen Anstrengungen abhängig. DataOps bietet ein neues Betriebsmodell für Daten an DataOps basiert auf einer einfachen Prämisse: Daten als Produkt und Datenlieferung als Softwarelieferung behandeln. In der Praxis stützt sich DataOps direkt auf das, was Software-Teams auf die harte Weise gelernt haben: Automatisierter Bau und Implementierung, nicht manuelle Releases Testing als Standard, kein heroischer Aufwand Beobachtbarkeit in der Produktion, nicht in der postmortem Archäologie Kontrollen in der Lieferung gebacken, nicht nach der Tatsache geschraubt Wo sich Organisationen aufhalten, ist der Prozess laufen zu lassen, wenn Systeme wachsen und sich verändern. Wo DataOps in der Praxis nachlässt Die meisten Organisationen, die mit DataOps kämpfen, scheitern, weil sie ihre Prinzipien als anspruchsvolle Best Practices für das Datenteam behandeln. Einige gemeinsame Muster erscheinen: Teams vereinbaren die Bezeichnung von Konventionen, Dokumentationspflichten und Freigabeverfahren – bis die Fristen erfüllt sind. Tests ohne Abdeckung. Eine Handvoll kritischer Pipelines erhalten Tests. Der Rest bekommt "wir werden darauf zurückkommen". Dashboards existieren, warnen vor Feuer, aber es gibt nicht genug Kapazität, um sie zu überwachen und zu reagieren, so dass das Team immer noch von Fehlern von wütenden Downstream-Nutzern hört. Politik wird geschrieben, aber die Durchsetzung hängt von den Menschen ab, die sich daran erinnern, sie anzuwenden. Das ist keine Faulheit.Data-Teams arbeiten härter als je zuvor, aber manuelle Prozesse erhöhen ihre Arbeitsbelastung. Automatisierung setzt DataOps Disziplin ein Wenn Menschen „Automatisierung“ hören, stellen sie sich oft einen Job vor, der Dokumentation erzeugt, einen Helfer, der eine Pipeline steckt, oder ein Makro, das ein Ticket erstellt. Operational Automation ändert die Gleichung, indem Systeme geschaffen werden, die zuverlässig Datenlieferungen als Standardverhalten erstellen, testen, bereitstellen, beobachten und steuern. DataOps-Automatisierung ist eine Reihe von Fähigkeiten, die Disziplin durchsetzbar machen. In der Praxis sieht es so aus: 1) Datenproduktlieferung als erstklassiger Workflow Anstatt Pipelines als einmalige Projekte zu behandeln, verpacken Sie sie als langlebige, wiederverwendbare Lieferungen - versioniert, dokumentiert, besessen und über Umgebungen beworben. 2) Automatisiertes CI/CD für Datenänderungen Schema-Updates, Transformationslogik, Abhängigkeits-Updates und Infrastrukturänderungen bewegen sich durch einen konsistenten Release-Pfad – ohne jedes Mal neu zu erfinden. 3) Kontinuierliche Beobachtbarkeit, die an Aktion gebunden ist Nicht nur "können wir es sehen?" sondern "kennen wir sofort, wenn es sich ändert, und haben wir Tore, die schlechte Daten vom Versand stoppen?" 4) Governance Implementierung bei Runtime Richtlinien werden zu Kontrollen: Qualitäts-Gateways, Richtlinien-Gateways, Audit-Trails und Compliance-Checks, die jeden Tag automatisch ausgeführt werden. Wie Automatisierung die Arbeit von Datenteams verändert Die zynische Einstellung zur Automatisierung besteht darin, dass sie den Menschen wie die Flasche behandelt. In den meisten Datenorgs ist die wahre Flaschengrube, dass talentierte Menschen ihre wertvolle Zeit auf unqualifizierte Arbeit verbringen: Reruns, Firefights, Backfills, manuelle Validierungen, Release-Koordination, Richtlinien-Checklisten. Wenn diese Aufgaben automatisiert werden, bekommt das Datenteam Raum, um mehr Zeit für die Arbeit zu verbringen, die das Geschäft tatsächlich bewegt, wie das Entwerfen von Datenprodukten, das Modellieren des Geschäfts, die Verbesserung der Zuverlässigkeit und die Verringerung der Komplexität. DataOps war immer über Operationen - also operationalisieren Sie es DataOps sollte von Anfang an Disziplin, Wiederholbarkeit und Vertrauen in die Datenlieferung bringen – nicht als perfekte Welt-Theorie, sondern als funktionierende Realität. Automation verwandelt DataOps von einer Reihe von Prinzipien in einen definierten Prozess, den das System jeden Tag durchsetzt. Es stellt sicher, dass Standards Druck überleben, die Governance mit Veränderungen Schritt hält und Vertrauen zu etwas wird, das Sie messen können, anstatt zu hoffen. Wenn Teams auf Ihre Daten angewiesen sind, um KI zu bauen und auszuführen, gibt es keinen Raum für Zweideutigkeit darüber, wie sich die Daten verhalten. Das war schon immer das Versprechen von DataOps. Automation ist der Schlüssel, um es zur Realität zu machen. Dieser Artikel wurde unter HackerNoon's Business Blogging Program veröffentlicht. Dieser Artikel wurde unter HackerNoon's Business Blogging Program veröffentlicht. Dieser Artikel wurde unter HackerNoon veröffentlicht . Business Blogging Program Business Blogging Programm Business Blogging Programm
