DataOps:het tegengif voor overbelaste datapijplijnen

Gegevens blijven elke seconde van elke dag toenemen, wat ons een potentiële schat aan informatie geeft om uit te kiezen voor analytische doeleinden. Maar vaker dan we willen toegeven, loopt de analyse vast vanwege een verscheidenheid aan gegevensproblemen. We weten niet zeker tot welke gegevens we toegang hebben, waar de gegevens vandaan komen en of ze betrouwbaar zijn.

In een ideale wereld zouden we on-demand toegang en vertrouwen hebben in de beschikbare gegevens, zowel voor algemene bedrijfsanalyses als voor specifieke projectinzichten om zakelijke beslissingen te nemen waarmee we de concurrentie voorblijven. De realiteit is dat het groeiend aantal gegevensbronnen, platforms en applicaties in de meeste organisaties tot aanzienlijke gegevensopstoppingen en wegversperringen heeft geleid.

De enorme hoeveelheid data die wordt geproduceerd, verzameld en beheerd, zou een gezonde data-omgeving moeten creëren voor een beter begrip van klanten, producten en markten, maar we blijven tekortschieten.

Een nieuwe benadering van gegevens

Om deze uitdaging aan te gaan, hebben ondernemingen een tegengif nodig dat helpt om bestaande informatiesilo's 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 gegevens aanpakken. DataOps is precies de aanpak die je moet nemen.

DataOps omarmt het dynamische karakter van data, waardoor bedrijven betere manieren kunnen ontdekken om realtime analyses te ontwikkelen en te leveren. In de voetsporen van de DevOps-methode, is DataOps een opkomende set van flexibele werkwijzen, processen en technologieën voor het bouwen en verbeteren van data- en analysepijplijnen om beter te voldoen aan de bedrijfsbehoeften.

Zie ook: DataOps-ervaren datapijplijningenieurs cruciaal voor streaminganalyse

Hoewel sommige bedrijven beweren dat er één enkele technologische oplossing is, erkent DataOps dat het antwoord niet alleen kan worden gevonden in het bestellen van een bepaald aantal stoelen of licenties. Het is een volledige discipline-aanpak, gedreven door een mindset die het anders bekijken en beheren van data omarmt. DataOps is in de kern een methodologie die tot doel heeft alle elementen die van invloed zijn op data-activiteiten te stroomlijnen om de bedrijfsoutput te vergroten, processen en verschillende technologieën te implementeren die deze nieuwe visie en dataprincipes ondersteunen.

Bewegen met de snelheid van verandering

Bedrijven hebben nu direct toegang tot nieuws en informatie van internet en sociale media, en zakelijke gebruikers willen op het werk werken zoals ze dat thuis doen - met directe toegang tot gegevens. Deze vereiste vereist een meer geïntegreerde en efficiënte benadering van data versus de semi-reguliere batchbenadering waar veel bedrijven omheen zijn gebouwd.

Het is duidelijk geworden dat bedrijven die willen – of beginnen – te werken met de snelheid van verandering, kunnen winnen door op het juiste moment over de juiste informatie en analyse te beschikken. Aangezien ondernemingen de snelheid van gegevensverplaatsing proberen in te halen en de complexiteit van hun eigen omgevingen beheren, is het des te moeilijker geworden om de beschikbaarheid van gegevens te verbeteren. De toenemende knelpunten zijn een belangrijke drijfveer voor de adoptie van DataOps. De onbewerkte en verschillende binnenkomende gegevensbronnen moeten worden vormgegeven en geformatteerd, en er moet minder wrijving zijn tussen mensen die de gegevens verstrekken en de mensen die deze gebruiken om beslissingen te nemen.

DataOps verandert de spelregels door de op data gerichte onderneming te ondersteunen, de tijd tot inzicht te versnellen en veel van de uitdagingen op te lossen die samenhangen met toegang tot en gebruik van data. De methodologie is sterk gericht op het verbeteren van communicatie, integratie en automatisering van datastromen door de hele organisatie. Het brengt flexibiliteit, continue integratie en testen samen en voegt een communicatielaag toe om de samenwerking tussen data-eigenaren, databasebeheerders, de data-engineers die pijplijnen en processen uitbouwen, en de dataconsumenten te verbeteren. Het resultaat is eindelijk het verkrijgen van real-time data die profiteren van de hele organisatie.

Vooruitstrevende ondernemingen gebruiken moderne data-architecturen om de steeds groter wordende hoeveelheden data te helpen beheren. Door gebruik te maken van platforms zoals de cloud, die ondernemingen flexibiliteit, flexibiliteit en grotere efficiëntie bieden, ligt de basis die, in combinatie met data-integratietools, de levering en processen van data kan automatiseren met de juiste niveaus van beveiliging, kwaliteit en metadata. Wanneer DataOps aan de mix wordt toegevoegd, creëren organisaties de interne afstemming die met de juiste technologie realtime data-analyse en collaboratieve benaderingen van databeheer ondersteunt.

De adoptie van de DataOps helpt de time-to-insights te versnellen en geeft een oplossing voor het omgaan met de grote verscheidenheid en snelheid van data. De methodiek zal echter van nature vragen oproepen, zoals wat er nodig is om succesvol met de snelheid van verandering te werken?

De sleutels tot DataOps-succes

DataOps is veelbelovend in zijn vermogen om dataprocessen te transformeren. Om DataOps te laten slagen, moeten ondernemingen aan een aantal technologische vereisten voldoen.

De eerste vereiste is continue data-integratie. Het is de basis voor moderne dataplatforms en de sleutel tot realtime data-analyse. In plaats van de traditionele ETL-aanpak en batchview die gegevens wekelijks of soms maandelijks verplaatste, heeft DataOps een constante integratie van incrementele gegevenswijzigingen nodig. Dit betekent het toepassen van technologieën zoals change data capture (CDC), die, wanneer correct gedaan, de noodzaak voor installatie van het bronsysteem elimineert. Het is een niet-invasieve manier om veranderingen in data en metadata van transactiesystemen, relationele databases, mainframesystemen en applicaties vast te leggen en deze te streamen naar waar ze moeten zijn in het datapijplijnproces.

Het is van het grootste belang voor ondernemingen om een ​​universele oplossing te kiezen, een oplossing die verschillende platforms ondersteunt en het proces voor het vastleggen van wijzigingsgegevens vanuit een bron- en een doelperspectief laat werken, wat zal helpen bij het leveren en verfijnen van gegevens waar en wanneer dat nodig is. Hierdoor kan de database worden gerepliceerd, waardoor de overstap naar cloudgebaseerde datawarehouses en datameren mogelijk wordt voor kostenbesparingen en flexibiliteit, terwijl datapijplijnen worden geboden om realtime beweging te ondersteunen.

Om DataOps te laten slagen, is automatisering ook essentieel. De implementatie van moderne platforms zoals cloud en datameren vindt plaats in de onderneming, en het automatiseren van de datapijplijn zorgt voor een efficiënte generatie, levering en verfijning van gegevens, terwijl analysesubsets aan verschillende zakelijke gebruikers worden geleverd. Door heterogene en gedistribueerde workloads te automatiseren, bieden we gebruikers betrouwbare informatie waarmee ze op het juiste moment de beste beslissingen kunnen nemen.

Organisaties moeten rekening houden met flexibiliteit bij het adopteren van nieuwe technologieën en het implementeren van nieuwe datapijplijnen. Oplossingen moeten worden uitgevoerd waar dat nodig is, of het 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 gegevensindelingen. Flexible CDC biedt flexibele, moderne infrastructuren die een onderneming toekomstbestendig maken en de juiste dataladingen bieden om aan de eisen van zakelijke gebruikers te voldoen.

Het laatste punt om te overwegen is vertrouwen, een van de belangrijkste aspecten van DataOps en dat voortkomt uit metadata. Gebruikers moeten kunnen weten waar de gegevens vandaan komen, hoe ze zijn getransformeerd en wanneer en wie ze hebben gewijzigd. Dit wordt bereikt met technologieën zoals een datacatalogus, waarmee gebruikers gegevens snel kunnen vinden. Het biedt ook datalineage, wat cruciaal is omdat het gebruikers de context biedt om te helpen begrijpen waar de gegevens zijn vastgelegd, hoe deze zijn getransformeerd en validatie bevestigt. Dergelijke informatie geeft gebruikers het vertrouwen dat alle gegevensbewegingen met succes correct zijn geregistreerd.

Wis de weg vooruit

Hoewel het nog in de kinderschoenen staat, zal de invoering van DataOps veel van de datagerelateerde congestieproblemen verlichten die organisaties ervan weerhouden de concurrentie voor te blijven, terwijl het de tijd en de kosten van het leveren van data die klaar zijn voor analyse aan meer gebruikers van analytics helpt verminderen.

Wanneer het succesvol wordt uitgevoerd, stelt DataOp ondernemingen in staat om de productiviteit te verbeteren, processen te stroomlijnen en te automatiseren, de gegevensoutput te verhogen en meer samenwerking tussen teams te creëren, waardoor het bedrijf kan werken met de snelheid van verandering.