Een goed programma voor gegevensanalyse is afhankelijk van goede DataOps

De behoefte aan een sterk DataOps-proces wordt vaak ondergewaardeerd – en verkeerd begrepen wanneer het wordt toegepast op data-analyseprojecten. Simpel gezegd, DataOps is DevOps (de reeks werkwijzen die tools en IT-operaties combineert) voor data - en is het proces van het operationaliseren van data en het aanpakken van het kernidee dat je elke keer dat je een implementatie doet of een wijziging aanbrengt, bewust moet zijn van de gegevens die al aanwezig zijn en de mogelijke impact van de veranderingen die worden gepromoot.

De uitdaging, in situaties waarin niet de juiste aandacht wordt besteed aan het onderliggende DataOps-proces, is dat er een groot aantal problemen kan ontstaan, wat uiteindelijk kan leiden tot ernstige gevolgen.

Zie ook: DataOps:hoe u gegevens omzet in bruikbare inzichten

Je pusht een verandering die iets in productie verbreekt

Dit is de ergste nachtmerrie van elk datateam. Erger is echter dat er geen proces is om te weten 1) welke wijziging is geïntroduceerd en 2) hoe het probleem kan worden verholpen. Als u geen zicht heeft op welke wijzigingen worden doorgevoerd, kunt u het nieuw geïntroduceerde probleem niet snel oplossen. Dit is een ontwikkelingsprobleem, maar het wordt al snel een zakelijk probleem, omdat u uw zakelijke publiek kunt verliezen. Als uw klantenbestand geen vertrouwen heeft in uw systeem en de onderliggende processen (en ze beginnen corrupte gegevens in realtime te zien), wordt de geloofwaardigheid van uw hele gegevensprogramma in twijfel getrokken - en het wordt in twijfel getrokken over iets dat kan worden opgelost door een duidelijk, getest en gedocumenteerd proces.

De snelheid tot levering voor verbeteringen

Als je geen solide proces hebt en als je gegevens ziet die niet nauwkeurig zijn, zal het extreem lang duren om problemen op te lossen en verbeteringen aan te brengen. Het resultaat? U kijkt langer naar slechte (of onvolledige) gegevens. Het implementatieproces zelf moet worden gezien als onderdeel van uw algehele gegevensprogramma. Implementeer een nulcodewijziging om het implementatieproces eenvoudig te testen. Werkt het proces zelf zoals het zou moeten - of is dat proces eigenlijk wat de verkeerde dingen in de productie introduceert?

Je hebt de mogelijkheid om een ​​hotfix uit te voeren verwijderd

Er doen zich problemen voor, het is onvermijdelijk, en ontwikkelteams moeten snel kunnen inspringen en een hotfix kunnen uitvoeren om het onmiddellijke probleem aan te pakken. Het probleem is echter dat als je geen DataOps-proces hebt, je het risico loopt dezelfde bug opnieuw te introduceren bij je volgende implementatie.

Zie ook: Time-to-market is alles – maak het waar met DataOps

Menselijke fout en kosten

Hoe voorzichtig mensen ook zijn, er worden fouten gemaakt. Een DevOps-proces is gebouwd om zoveel mogelijk menselijke fouten uit uw data-analyseprogramma te verwijderen. Hoe minder menselijke fouten, hoe nauwkeuriger uw gegevens – en programma. Mensen zijn duur en processen kunnen helpen die kosten te verlagen. Hoe meer mensen bij een implementatie betrokken zijn, hoe duurder dat proces is. Verwijder de handmatige aspecten van uw programma voor gegevensanalyse en u heeft een beter, goedkoper en sneller programma.

Als u niet zeker bent over de huidige staat van uw DataOps-proces, stel deze vragen dan aan uw team. De antwoorden vertellen je alles wat je moet weten.

1. Wat is ons huidige proces om gegevenswijzigingen in productie te krijgen? Is het consistent en goed gedocumenteerd?
2. Zijn er geïsoleerde ontwikkel- en testomgevingen waar gewerkt wordt?
3. Hebben mensen beheerderstoegang tot productie om wijzigingen aan te brengen? Is er een proces om te voorkomen dat mensen hun eigen wijzigingen in productie duwen (d.w.z. wat is de governance tussen ontwikkeling en implementatie)?

Als uw DataOps-proces niet goed wordt begrepen, kan dit leiden tot inconsistenties in uw gegevens. Inconsistenties in uw gegevens leiden tot twijfel bij uw klanten over de kwaliteit van hun informatie en dat ze niet echt kunnen vertrouwen op wat zij als een bron van waarheid zien. Als u een beter proces bouwt, gaat u sneller, blijft u betrouwbaar in de ogen van uw klant en weet u dat u één versie van de waarheid hebt gebouwd waarop u kunt vertrouwen om cruciale zakelijke beslissingen te nemen.