Waarom robuuste DataOps betrouwbare data-analyse drijft

Als uw DataOps-proces niet goed begrepen wordt, kan dat leiden tot inconsistenties in uw data en in uw analyseresultaten.

De behoefte aan een sterk DataOps-proces wordt vaak onderschat - en misbegrepen wanneer toegepast op data-analyseprojecten. Eenvoudig gezegd is DataOps DevOps (de set praktijken die tools en IT-operaties combineert) voor data - en is het proces van het operationeel maken van data en het adresseren van het kernidee dat elke keer dat u een deployment doet of een wijziging aanbrengt, u zich bewust moet zijn van de data die al aanwezig is en de potentiële impact van de wijzigingen die worden gepromoot.

De uitdaging, in situaties waar niet de juiste aandacht wordt besteed aan het onderliggende DataOps-proces, is dat een hele reeks problemen kan ontstaan - wat uiteindelijk leidt tot ernstige implicaties.

Zie ook: DataOps: Hoe data om te zetten in actionable inzichten

Je pusht een wijziging die iets in productie breekt

Dit is de ergste nachtmerrie van elk data-team. Nog erger is het niet hebben van een proces om te weten 1) welke wijziging geïntroduceerd werd en 2) hoe het probleem te verwijderen. Als je geen line of sight hebt in welke wijzigingen worden gedeployed, heb je geen recurs om het nieuw geïntroduceerde probleem snel aan te pakken. Dit is een dev-issue, maar het verandert snel in een zakelijk issue daar je kunt beginnen je business-publiek te verliezen. Als jouw klantenbasis geen vertrouwen heeft in jouw systeem en de onderliggende processen (en ze beginnen corrupt data in realtime te zien), wordt de credibiliteit van je gehele data-programma in twijfel getrokken - en dat over iets wat opgelost kon worden door een duidelijk, getest en gedocumenteerd proces.

De snelheid van levering voor verbeteringen

Als je geen solid proces hebt, en je ziet data die niet accuraat is, zal je time-to-fix issues en enhancements leveren extreem lang zijn. Het resultaat? Je kijkt langer naar slechte (of onvolledige) data. Het deployment-proces zelf moet gezien worden als onderdeel van je algehele data-programma. Implementeer een zero code change om simpelweg het deployment-proces te testen. Werkt het proces zelf zoals het hoort - of is dat proces eigenlijk wat de verkeerde dingen in productie introduceert?

Je hebt de mogelijkheid voor een hot-fix verwijderd

Issues rijzen, het is onvermijdelijk, en dev-teams moeten in staat zijn om snel in te grijpen en een hot-fix uit te voeren om het directe probleem aan te pakken. Het probleem is dat als je geen DataOps-proces hebt, je het risico loopt die zelfde bug bij je volgende deployment opnieuw te introduceren.

Zie ook: Time to Market is Everything – Make it Happen with DataOps

Menselijke fouten en kosten

Ongeacht hoe voorzichtig mensen zijn, fouten worden gemaakt. Een DevOps-proces is gebouwd om zoveel mogelijk menselijke fouten uit je data-analyseprogramma te halen. Hoe minder menselijke fouten, hoe accurater je data - en programma. Mensen zijn duur, en processen kunnen die kosten verlagen. Hoe meer betrokken bij een deployment, hoe duurder dat proces is. Haal de handmatige aspecten uit je data-analyseprogramma, en je hebt een betere, goedkopere en snellere programma.

Als je onzeker bent over de huidige staat van je DataOps-proces, stel je team deze vragen. De antwoorden vertellen je alles wat je hoeft te weten.

1. Wat is ons huidige proces om data-wijzigingen in productie te krijgen? Is het consistent en goed gedocumenteerd?
2. Zijn er geïsoleerde ontwikkel- en testomgevingen waar werk wordt gedaan?
3. Heeft men admin-toegang tot productie om wijzigingen aan te brengen? Is er een proces om te voorkomen dat mensen hun eigen wijzigingen in productie pushen (d.w.z., wat is de governance tussen ontwikkeling en deployment)?

Als uw DataOps-proces niet goed begrepen wordt, kan dat leiden tot inconsistenties in uw data. Inconsistenties in uw data leiden tot twijfel in de geesten van uw klanten over de kwaliteit van hun informatie en dat ze niet echt kunnen vertrouwen op wat ze zien als bron van waarheid. Bouw een beter proces, en je gaat sneller, blijf betrouwbaar in de ogen van je klant, en je weet dat je een single version of the truth hebt gebouwd waarop vertrouwd kan worden om kritieke zakelijke beslissingen te nemen.