DataOps: Stroomlijning van datapijplijnen voor snellere, betrouwbare analyses

DataOps is een opkomende set van agile praktijken, processen en technologieën voor het bouwen en verbeteren van data- en analysepijplijnen om beter aan zakelijke behoeften te voldoen.

Data neemt elke seconde van elke dag toe, wat ons een potentiële schat aan informatie geeft om uit te kiezen voor analytische doeleinden. Maar vaker dan we willen toegeven, stuit analyses op allerlei data-issues. We weten niet zeker welke data we hebben, waar de data vandaan komt of of het betrouwbaar is.

In een ideale wereld zouden we on-demand toegang en vertrouwen in de beschikbare data hebben, zowel voor algemene enterprise-analyses als voor specifieke projectinzichten om zakelijke beslissingen te nemen die ons voorop laten lopen tegenover concurrenten. De realiteit is dat het groeiende aantal databronnen, platforms en applicaties aanzienlijke datacongestie en obstakels heeft gecreëerd in de meeste organisaties.

De enorme hoeveelheid geproduceerde, verzamelde en beheerde data zou een gezonde data-omgeving moeten creëren voor een beter begrip van klanten, producten en markten – maar we blijven tekortschieten.

Een nieuwe benadering van data

Om deze uitdaging aan te gaan, hebben bedrijven een antidote nodig die helpt bestaande informatiesilos en datacongestie te doorbreken. Wat nodig is, is een uitgebreide manier om de juiste tools, technologieën en vaardigheden te begrijpen en te gebruiken die de constante veranderingen in data aanpakken. DataOps is precies die benadering.

DataOps omarmt de dynamische aard van data, waardoor bedrijven betere manieren ontdekken om realtime analyses te ontwikkelen en te leveren. Volgend het voorbeeld van de DevOps-methodologie, is DataOps een opkomende set van agile praktijken, processen en technologieën voor het bouwen en verbeteren van data- en analysepijplijnen om beter aan zakelijke behoeften te voldoen.

Zie ook: DataOps-ervaren data pipeline engineers cruciaal voor streaming analytics

Terwijl sommige bedrijven beweren dat er een enkele technologische oplossing is, erkent DataOps dat het antwoord niet alleen ligt in het bestellen van een bepaald aantal zitplaatsen of licenties. Het is een volledige disciplinaire benadering, gedreven door een mindset die het anders bekijken en beheren van data omarmt. DataOps is in zijn kern een methodologie die erop gericht is alle elementen die data-operaties beïnvloeden te stroomlijnen om zakelijke output te verhogen, door processen en diverse technologieën te implementeren die deze nieuwe kijk en dataprincipes ondersteunen.

Bewegen met de snelheid van verandering

Bedrijven hebben nu direct toegang tot nieuws en informatie via internet en sociale media, en zakelijke gebruikers willen op het werk opereren zoals ze thuis doen – met direct toegang tot data. Deze eis vereist een meer geïntegreerde en efficiënte benadering van data versus de half-regelmatige, batch-benadering waaromheen veel bedrijven gearchitectuurd zijn.

Het is duidelijk geworden dat bedrijven die willen – of beginnen – opereren met de snelheid van verandering kunnen winnen door de juiste informatie en analyse op het juiste moment te hebben. Naar mate bedrijven proberen in te halen op de snelheid-van-data-beweging en de complexiteit van hun eigen omgevingen te managen, wordt het zoveel moeilijker om databeschikbaarheid te verbeteren. De toenemende knelpunten zijn een prima drijfveer voor de adoptie van DataOps. De ruwe en diverse binnenkomende databronnen moeten gevormd en geformatteerd worden, en er moet minder wrijving zijn tussen mensen die data leveren en mensen die het gebruiken om beslissingen te nemen.

DataOps verandert de spelregels door de data-gefocuste onderneming te ondersteunen, de time-to-insight te versnellen en veel van de uitdagingen rond data-toegang en -gebruik op te lossen. De methodologie richt zich zwaar op het verbeteren van communicatie, integratie en automatisering van datastromen door de organisatie heen. Het brengt agiliteit, continue integratie en testen samen, terwijl het een communicatielaag toevoegt om de samenwerking te vergroten tussen data-eigenaren, databasebeheerders, de data-engineers die pijplijnen en processen bouwen, en de data-consumenten. Het resultaat is uiteindelijk realtime data die de hele organisatie ten goede komt.

Progressieve bedrijven gebruiken moderne data-architecturen om de ooit groeiende datavolumes te beheren. Het benutten van platforms zoals de cloud, die bedrijven agiliteit, flexibiliteit en grotere efficiëntie geven, is de basis die, gecombineerd met data-integratietools, geautomatiseerde datalevering en -processen mogelijk maakt met de juiste beveiliging, kwaliteit en metadata. Wanneer DataOps erbij komt, creëren organisaties de interne afstemming die, met de juiste technologie, realtime data-analyses en collaboratieve datamanagementbenaderingen ondersteunt.

De adoptie van DataOps helpt de time-to-insights te versnellen en adresseert hoe om te gaan met de grote verscheidenheid en snelheid van data. De methodologie zal echter van nature vragen oproepen, zoals wat er nodig is om succesvol te opereren met de snelheid van verandering?

De sleutels tot DataOps-succes

DataOps belooft veel in zijn vermogen om dataprocessen te transformeren. Voor DataOps om te slagen, moeten bedrijven aan een paar technologische vereisten voldoen.

De eerste vereiste is continue dataintegratie. Het is de basis voor moderne dataplatformen en de sleutel tot het bereiken van realtime data-analyses. In plaats van de traditionele ETL-benadering en batch-weergave die data op wekelijkse of soms maandelijkse basis verplaatste, heeft DataOps een constante integratie van incrementele datawijzigingen nodig. Dit betekent het toepassen van technologieën zoals change data capture (CDC), die – correct uitgevoerd – de noodzaak voor installatie op bronsystemen elimineert. Het is een niet-invasieve manier om wijzigingen in data en metadata van transactiesystemen, relationele databases, mainframesystemen en applicaties vast te leggen en die te streamen naar waar ze in het datapijplijnproces moeten zijn.

Het is van vitaal belang voor bedrijven om een universele oplossing te selecteren, die diverse platforms ondersteunt en het change data capture-proces laat opereren vanuit een bron- en doelperspectief, wat helpt bij het leveren en verfijnen van data waar en wanneer nodig. Dit stelt de database in staat gerepliceerd te worden, wat de verplaatsing naar cloud-gebaseerde datawarehouses en datalakes voor kostenbesparing en agiliteit mogelijk maakt, terwijl datapijplijnen worden geboden voor realtime verplaatsing.

Voor DataOps om te slagen, is automatisering ook essentieel. De implementatie van moderne platforms zoals cloud en datalakes vindt plaats in het bedrijf, en het automatiseren van de datapijplijn zorgt voor efficiënte generatie, levering en verfijning van data, terwijl analytische subsetten aan verschillende zakelijke gebruikers worden geleverd. Door heterogene en gedistribueerde workloads te automatiseren, bieden we gebruikers vertrouwde informatie die hen helpt de beste beslissingen op het juiste moment te nemen.

Organisaties moeten rekening houden met agiliteit bij het adopteren van nieuwe technologieën en het implementeren van nieuwe datapijplijnen. Oplossingen moeten draaien waar nodig, of dat nu in de cloud, on-premise of in hybride omgevingen is, om het tempo van "architecturen in beweging" te handhaven, wat verwijst naar de constante verandering in platforms en dataformats. Flexibele CDC biedt agile, moderne infrastructuren die een bedrijf toekomstbestendig maken, door de juiste dataloads aan te bieden om aan zakelijke gebruikersvereisten te voldoen.

Het laatste punt om te overwegen is vertrouwen, een van de belangrijkste aspecten van DataOps en wat voortkomt uit metadata. Gebruikers moeten kunnen weten waar de data vandaan komt, hoe het getransformeerd is, en wanneer en wie het gewijzigd heeft. Dit wordt bereikt met technologieën zoals een datacatalogus, die gebruikers helpt data snel te vinden. Het biedt ook data lineage, wat cruciaal is omdat het gebruikers de context geeft om te begrijpen waar de data vastgelegd is, hoe het getransformeerd is, en validatie bevestigt. Dergelijke informatie geeft gebruikers vertrouwen dat alle databewegingen correct zijn vastgelegd.

Duidelijke dataroads vooruit

Hoewel het in de kinderschoenen staat, zal het adopteren van DataOps veel van de datagerelateerde congestieproblemen verlichten die organisaties weerhouden de concurrentie voorbij te streken, terwijl het helpt de tijd en kosten van het leveren van analytics-klaar data aan meer analytics-gebruikers te reduceren.

Wanneer succesvol uitgevoerd, stelt DataOps bedrijven in staat productiviteit te verbeteren, processen te stroomlijnen en te automatiseren, data-output te verhogen en grotere samenwerking tussen teams te creëren, waardoor het bedrijf kan opereren met de snelheid van verandering.