DataOps: будущее инженерии данных

В современном динамичном цифровом мире данные часто называют новой нефтью. Однако, как и в случае с сырой нефтью, истинная ценность данных заключается не в их исходном состоянии, а в их очистке: их обработке, анализе и использовании для обоснования решений. DevOps и Data Engineering часто переплетаются, особенно потому, что принципы DevOps все чаще применяются в области данных, что привело к появлению термина «DataOps». Поскольку объемы данных выросли, а темпы бизнеса возросли, методологии, используемые для управления и использования данных, соответственно, эволюционировали. Введите DataOps.

Введение в DataOps

Определение. По своей сути DataOps можно понимать как применение принципов DevOps к рабочим процессам обработки данных. Если DevOps направлен на улучшение разработки программного обеспечения посредством непрерывной доставки, интеграции и совместной работы, то DataOps берет за основу эту книгу, но конкретно нацелен на уникальные проблемы и тонкости предметной области. Основное внимание здесь уделяется не только самим данным, но и процессам, системам и командам, которые их обрабатывают, обеспечивая оптимизированный поток данных на протяжении всего их жизненного цикла.

Эволюция. Концепция DataOps возникла не изолированно. Оно родилось из слияния потребностей. Поскольку предприятия все больше полагаются на аналитику, основанную на данных, а источники данных становятся все более разнообразными и объемными, традиционные методы управления данными начали показывать свои ограничения. Скорость, масштабируемость и сотрудничество стали первостепенными. DataOps как подход уходит своими корнями в потребности отрасли и успешные парадигмы, установленные DevOps. Со временем, когда отрасль начала осознавать разрыв между командами обработки данных (от инженеров до ученых и аналитиков) и операционные проблемы, с которыми они столкнулись, DataOps начал укрепляться как отдельная дисциплина в управлении данными.

Параллели между DevOps и DataOps

Постоянное развитие технологий и требований бизнеса привело к появлению различных методологий и практик. Хотя DevOps в первую очередь возник как мост между разработкой программного обеспечения и ИТ-операциями, обеспечивая быстрый и эффективный выпуск программного обеспечения, его основополагающие принципы нашли отклик в другой важной области: разработке данных. Эта синергия проложила путь для DataOps. Чтобы понять суть DataOps, сначала необходимо понять его параллели с DevOps.

Общие принципы:

Автоматизация. Точно так же, как DevOps делает упор на автоматизацию развертывания программного обеспечения и изменений инфраструктуры для обеспечения последовательной и быстрой доставки, DataOps признает необходимость автоматизации конвейеров данных. Такая автоматизация сокращает количество ручного вмешательства, минимизирует ошибки и ускоряет обработку данных. Например, если DevOps может автоматизировать тестирование и развертывание кода, DataOps автоматизирует процессы проверки, преобразования и загрузки данных. Представьте себе глобальную платформу электронной коммерции. В то время как DevOps может гарантировать, что сама платформа остается без ошибок и удобной для пользователя посредством автоматического тестирования, DataOps гарантирует, что, когда клиент просматривает продукт, количество запасов, цена и другие сведения о продукте являются актуальными и точными. посредством автоматической проверки и загрузки данных.

Непрерывная интеграция и непрерывная доставка (CI/CD). Сердце DevOps лежит в конвейере CI/CD , который гарантирует непрерывную интеграцию, тестирование и доставку изменений кода в производство. Аналогично, DataOps использует CI/CD, но в сфере данных. Это гарантирует, что данные из различных источников легко интегрируются, последовательно уточняются и без проблем доставляются в хранилища данных или инструменты аналитики. Этот непрерывный поток гарантирует, что предприятия всегда будут иметь доступ к своевременной и достоверной информации.

Сотрудничество. DevOps представил культуру, в которой разработчики и группы ИТ-операторов тесно сотрудничают, устраняя разрозненность. DataOps расширяет этот подход к сотрудничеству, включив в него инженеров данных, ученых, занимающихся данными, и заинтересованных сторон. Цель та же: создание среды, в которой межфункциональное сотрудничество приводит к оптимальным результатам, будь то программные продукты в DevOps или аналитика на основе данных в DataOps. Например, технологической компании, выпускающей новое устройство, могут потребоваться как обновления программного обеспечения (управляемые DevOps), так и рыночные данные в реальном времени для ценообразования и продвижения (управляемые DataOps). Беспрепятственное сотрудничество между этими командами может обеспечить успешный запуск.

Настройка данных:

Хотя основополагающие принципы могут быть общими, важно понимать, что данные имеют свой собственный набор сложностей. Именно здесь DataOps адаптирует эти принципы.

Разнообразные источники данных. В отличие от репозиториев кода, которые относительно стандартизированы, данные могут поступать из множества источников: устройств Интернета вещей, взаимодействия с пользователем, баз данных, сторонних API и т. д. DataOps гарантирует, что принцип непрерывной интеграции достаточно гибок, чтобы справиться с этим разнообразием, интегрируя данные из разных источников в единый набор данных.

Качество и целостность данных. Данные не всегда чисты и надежны. В отличие от ошибок программного обеспечения, которые, как правило, носят последовательный характер, аномалии данных могут быть случайными и многогранными. DataOps, основанный на принципе автоматизации, включает в себя автоматизированные проверки качества данных и процессы проверки, гарантируя, что используемые данные являются точными и заслуживающими доверия.

Масштабируемость и производительность. Объемы данных постоянно растут. В то время как DevOps занимается масштабируемостью приложений и инфраструктуры, DataOps должен обеспечивать эффективное масштабирование инфраструктур и конвейеров данных , обрабатывая все большие наборы данных без узких мест в производительности.

По сути, DataOps — это не просто принятие принципов DevOps, а тщательная адаптация, гарантирующая, что эти принципы будут отвечать уникальным требованиям и задачам мира данных. Именно такое тщательное сочетание принципов и настроек делает DataOps жизненно важной методологией на современных предприятиях, управляемых данными.

Важность DataOps

В меняющейся среде принятия решений на основе данных организации находятся под постоянным давлением, требующим эффективного использования своих ресурсов данных. Учитывая огромный объем и разнообразие данных, традиционные методы управления данными часто не обеспечивают своевременной оценки.

DataOps как решение выходит на эту арену, подчеркивая не только методы, но и ценность, которую они приносят. Важность DataOps многообразна: они позволяют с поразительной эффективностью обеспечить сокращение времени окупаемости, эффективность совместной работы и качество данных.

Время окупаемости:

В мире бизнеса время – деньги. Чем быстрее необработанные данные преобразуются в полезную информацию, тем быстрее организации смогут принимать обоснованные решения, будь то запуск нового продукта, совершенствование маркетинговых стратегий или выявление операционной неэффективности. DataOps играет здесь ключевую роль:

Оптимизированные рабочие процессы. Применяя принципы непрерывной интеграции и доставки, DataOps обеспечивает бесперебойную работу конвейеров данных, сокращая задержку между сбором и потреблением данных.

Автоматизированные процессы. Проверка, преобразование и загрузка данных автоматизированы, что сводит к минимуму ручное вмешательство, которое часто приводит к задержкам.

Авиакомпании используют DataOps для быстрой обработки огромных объемов полетных данных, погодных условий и предпочтений пассажиров для оптимизации расписания рейсов, цен и услуг на борту. Такая немедленная обработка может привести к улучшению качества обслуживания клиентов и повышению эффективности операций.

Совместная эффективность:

Истинный потенциал данных реализуется, когда различные команды, в том числе инженеры по данным, специалисты по данным и заинтересованные стороны бизнеса, работают в унисон. DataOps способствует этой синергии.

Унифицированные платформы данных. DataOps поощряет использование платформ, на которых команды могут совместно просматривать данные, получать к ним доступ и работать с ними. Это общее рабочее пространство сокращает количество циклических операций и способствует параллельной обработке.

Общие цели. Благодаря четким каналам связи команды лучше согласовывают свои цели, гарантируя, что процесс обработки данных будет служить более крупным бизнес-целям.

Качество и надежность данных:

Для получения качественной информации необходимы высококачественные данные. Учитывая обширность и разнообразие источников данных, обеспечение согласованности и надежности данных имеет первостепенное значение. Вот где DataOps блистает:

Автоматические проверки качества. Точно так же, как код проходит тестирование в DevOps, DataOps включает автоматическую оценку качества данных, гарантируя обнаружение и исправление аномалий на ранних стадиях конвейера. Возьмем, к примеру, такие финансовые учреждения, как JP Morgan , где торговые алгоритмы основаны на огромных объемах данных. Дело не только в количестве; качество этих данных имеет первостепенное значение. Единственное несоответствие может привести к значительным финансовым расхождениям. Благодаря автоматизированным проверкам качества DataOps банк гарантирует, что его алгоритмы работают на точных, проверенных данных, что снижает потенциальные риски.

Контроль версий. DataOps, заимствованный у DevOps, часто использует контроль версий данных, гарантируя, что каждый участник получит доступ к самой последней, согласованной версии набора данных.

Петли обратной связи. Непрерывный мониторинг конвейеров данных означает, что любые несоответствия в качестве данных отмечаются и передаются обратно в систему для улучшения. Этот итеративный подход со временем повышает надежность данных.

В эпоху информации, когда данных много, но практические идеи ценятся, DataOps выступает маяком, помогая организациям эффективно использовать свой потенциал данных. Сосредоточив внимание на быстром выполнении работ, сотрудничестве и качестве, DataOps гарантирует, что разработка данных — это не просто управление данными, а действительно расширение возможностей бизнеса.

Проблемы, решаемые DataOps

В современную цифровую эпоху предприятия наводнены данными. Тем не менее, хотя данные, несомненно, являются ценным активом, они сопряжены со своими проблемами. Эти проблемы, если их не решить, могут помешать организации принимать обоснованные решения, эффективно разрабатывать стратегии и поддерживать конкурентное преимущество. DataOps, как дальновидная методология, направлена на устранение этих болевых точек. Давайте углубимся в основные проблемы, которые решает DataOps:

Масштабируемость:

Поскольку данные поступают из множества источников, инфраструктуры данных часто не справляются с нагрузкой постоянно растущих объемов данных. Традиционные системы могут быть плохо приспособлены для обработки такого потока, что приводит к снижению производительности и возникновению узких мест.

Динамическое масштабирование: DataOps поощряет использование облачных решений и контейнеризации, позволяя инфраструктурам данных динамически масштабироваться в соответствии с объемом данных. Это обеспечивает плавную и эффективную обработку данных независимо от нагрузки данных. Например, Netflix, известный своей огромной базой пользователей, использует принципы DataOps для ежедневной обработки петабайтов данных, обеспечивая эффективную работу своих алгоритмов рекомендаций и сетей доставки контента.

Оптимизация ресурсов. Благодаря непрерывному мониторингу и обратной связи DataOps обеспечивает оптимальное использование ресурсов, предотвращая их избыточное выделение ресурсов и потери.

Разнообразие данных:

Неоднородность данных создает еще одну проблему. Организации обрабатывают данные, которые варьируются от структурированных наборов данных в реляционных базах данных до неструктурированных данных из социальных сетей, журналов и устройств Интернета вещей.

Унифицированные платформы данных. DataOps способствует созданию платформ, на которых различные наборы данных могут быть интегрированы, преобразованы и стандартизированы, тем самым предлагая целостное представление данных. Например, Coca-Cola интегрирует данные из различных источников, таких как данные о продажах, отзывы в социальных сетях и данные о цепочке поставок, используя методы DataOps, чтобы получить целостное представление о своей глобальной деятельности.

Управление метаданными. В практиках DataOps часто делается упор на надежное управление метаданными, помогающее понимать, классифицировать и эффективно использовать разнообразные наборы данных.

Обработка в реальном времени:

В эпоху, когда информация в реальном времени может изменить правила игры, спрос на обработку данных в реальном времени резко возрос. Это требует эффективной обработки потоков данных и их обработки без задержек.

Оптимизированные конвейеры: DataOps гарантирует, что конвейеры данных рассчитаны на низкую задержку, эффективно обрабатывают потоки данных и предоставляют аналитическую информацию в режиме реального времени. Такие компании, как Uber, используют DataOps для обработки данных в реальном времени о трафике, доступности водителей и запросах пользователей, чтобы эффективно подбирать водителей и пассажиров.

Архитектуры, управляемые событиями. DataOps часто опирается на архитектуры, управляемые событиями, которые в режиме реального времени реагируют на изменения данных или определенные события, обеспечивая своевременную обработку и анализ данных.

Безопасность данных и соответствие требованиям:

Поскольку утечки данных становятся все более распространенными и действуют такие правила, как GDPR, нельзя упускать из виду безопасность данных и соблюдение требований.

Сквозное шифрование: DataOps уделяет особое внимание шифрованию данных при хранении и передаче, обеспечивая постоянную безопасность конфиденциальной информации.

Автоматические проверки соответствия. Благодаря инструментам, интегрированным в рабочий процесс DataOps, проверки соответствия автоматизируются, обеспечивая последовательное соответствие обработки данных нормативным стандартам.

Контроль доступа: вводится контроль доступа на основе ролей, гарантирующий, что только авторизованный персонал может получить доступ к конфиденциальным данным и изменять их.

Решая эти проблемы, DataOps превращает сложную задачу управления данными в оптимизированный, эффективный и безопасный процесс. Организации, вооруженные DataOps, имеют больше возможностей использовать потенциал своих данных, гарантируя, что проблемы, связанные с данными, не станут препятствиями, а всего лишь ступеньками на пути к будущему, основанному на данных.

Лучшие практики по реализации DataOps

Внедрение DataOps может значительно улучшить процессы обработки данных в организации, но эффективность этой методологии зависит от внедрения лучших практик. Эти практики служат ориентирами, гарантируя, что DataOps не только плавно интегрируется в существующую экосистему данных, но и реализует свой преобразовательный потенциал. Вот подробный обзор этих лучших практик:

Постановка целей:

Определение Полярной звезды. Прежде чем погрузиться в DataOps, организации должны обозначить свои основные цели. Будь то оптимизация обработки данных, повышение качества данных или содействие межведомственному сотрудничеству, четко сформулированная цель имеет решающее значение. Такие компании, как Airbnb, подчеркивают важность постановки четких целей при переходе на DataOps, что позволило им более эффективно оптимизировать свою обширную собственность и пользовательские данные.

Количественная оценка успеха: ключевые показатели эффективности (KPI) выступают в качестве осязаемых показателей успеха. Установив измеримые цели, организации могут оценить эффективность своих методов работы с данными и итеративно совершенствовать свой подход. Без поставленной цели многие организации оказываются в огромном море данных, что приводит к напрасной трате ресурсов и упущенным возможностям.

Создание правильной команды:

Межфункциональное сотрудничество. Суть DataOps заключается в междисциплинарной командной работе. Создание разноплановой группы, состоящей из специалистов по данным, инженеров и экспертов по эксплуатации, обеспечивает целостный подход к решению проблем, связанных с данными. Такие технологические гиганты, как Google, подчеркивают важность разнообразных команд, использующих разнообразный опыт для решения сложных сценариев обработки данных.

Непрерывное обучение: изменчивый характер данных требует, чтобы команда всегда была в курсе преобладающих тенденций и методологий. Регулярные семинары и тренинги помогают поддерживать передовую команду. Более того, развитие таких мягких навыков, как адаптивность, эффективное общение и решение проблем, повышает способность команды эффективно решать задачи DataOps.

Выбор подходящих инструментов:

Оценка и оценка. Рынок наводнен инструментами, предназначенными для контейнеризации, оркестровки, контроля версий и мониторинга. Организациям следует тщательно оценить свои требования, провести пилотные тесты и выбрать инструменты, соответствующие их целям и инфраструктуре. Обилие доступных инструментов может быть ошеломляющим. После тщательной оценки может оказаться полезным расставить приоритеты таких инструментов, как Apache Airflow для оркестрации или Docker для контейнеризации. Также разумно с осторожностью относиться к инструментам, которые обещают успех, но могут не соответствовать конкретным потребностям организации или существующей инфраструктуре.

Возможности интеграции. Выбранные инструменты должны легко интегрироваться с существующими системами, гарантируя, что переход к подходу DataOps будет плавным и лишенным сбоев.

Продвижение культуры DataOps:

Содействие сотрудничеству. Сотрудничество — это основа DataOps. Создание среды, в которой открытый диалог является нормой и где команды из разных областей объединяются для решения проблем с данными, имеет первостепенное значение. Организации, которые отодвигают на второй план этику сотрудничества, часто сталкиваются с проблемой неэффективности, даже если они обладают передовыми инструментами.

Петли обратной связи. Непрерывная обратная связь является неотъемлемой частью DataOps так же, как непрерывная интеграция и доставка. Регулярный сбор отзывов от членов команды и заинтересованных сторон и принятие соответствующих мер со временем совершенствуют процесс DataOps.

Обучение на протяжении всей жизни. В быстро развивающемся мире данных обучение никогда не прекращается. Продвижение культуры, в которой члены команды поощряются к обучению, экспериментированию и инновациям, гарантирует, что организация останется в авангарде лучших практик управления данными.

Подводя итог, можно сказать, что, хотя DataOps обещает совершить революциюв области обработки данных , ключ к раскрытию этого потенциала заключается в следовании этим лучшим практикам. Они выступают в качестве основы, на которой строится успешная реализация DataOps, гарантируя, что процессы обработки данных будут гибкими, эффективными и полностью гармонирующими с бизнес-целями.

Заключение

Трансформирующий потенциал DataOps

Когда мы изучили тонкости DataOps, стало ясно одно: его преобразующий потенциал в сфере обработки данных огромен. Это не просто очередное модное словечко или мимолетная тенденция. Это представляет собой смену парадигмы. Включив принципы DevOps в рабочие процессы обработки данных, организации могут повысить эффективность. Прошли времена разрозненных операций, когда инженеры по данным, специалисты по данным и заинтересованные стороны бизнеса работали изолированно. DataOps устраняет эти различия, создавая совместную экосистему, в которой решения, основанные на данных, принимаются быстрее, согласуются с бизнес-целями и основаны на высококачественных и надежных данных.

Будущие перспективы DataOps

Заглядывая в будущее, будущее DataOps кажется многообещающим и захватывающим. Поскольку технологии продолжают развиваться, мы можем ожидать появления еще более сложных инструментов, которые еще больше упрощают задачи обработки данных, способствуют автоматизации и обеспечивают еще более тесную интеграцию процессов обработки данных. Более того, поскольку организации во всем мире признают достоинства DataOps, мы можем стать свидетелями разработки новых методологий, лучших практик и стандартов, которые еще больше совершенствуют эту дисциплину.

Более того, растущий акцент на искусственном интеллекте и машинном обучении, скорее всего, будет переплетаться с DataOps. Этот союз приведет к появлению интеллектуальных операций с данными, где прогнозная аналитика, автоматизация и адаптивные рабочие процессы с данными станут нормой.

В заключение отметим, что DataOps находится на пороге революции в мире обработки данных. Его принципы, методологии и практики являются ключом к преодолению сложностей современного мира, управляемого данными. Поскольку организации продолжают осваивать и развиваться с помощью DataOps, будущее инженерии данных выглядит ярким, совместным и чрезвычайно эффективным.