Сегодня многие организации все еще пытаются научиться использовать данные и аналитику для получения действенных инсайтов. Интегрировав DataOps в свои процессы, инженеры по данным смогут создать инфраструктуру, необходимую для автоматизации, гибкости и принятия более эффективных решений, пишет на портале Datanami Гириш Панча, сооснователь компании StreamSets (ранее первый вице-президент Informatica).

DataOps — это набор практик и технологий, которые позволяют оперативно управлять данными для непрерывного их предоставления для современной аналитики в условиях постоянных изменений. DataOps оптимизирует процессы и автоматически организует то, что в противном случае было бы хаотичным набором данных, непрерывно принося очевидную пользу бизнесу.

Хорошо продуманная программа DataOps позволяет организациям выявлять и собирать данные из всех источников, интегрировать новые данные в конвейеры данных и делать данные, собранные из различных источников, доступными для всех пользователей. Она централизует данные и устраняет их разрозненность.

В целом операционализация посредством XOps, включая DataOps, добавляет значительную ценность для бизнеса и может быть особенно полезна для компаний, внедряющих машинное обучение и искусственный интеллект. Согласно опросам, 95% технологических лидеров считают ИИ важным для своих цифровых преобразований, но 70% компаний сообщают об отсутствии ценной отдачи от инвестиций в ИИ.

Благодаря возможностям облачных вычислений, бизнес-аналитика (BI), которая когда-то ограничивалась составлением отчетов о прошлых операциях, превратилась в современную аналитику данных, работающую в режиме реального времени, со скоростью бизнеса. В дополнение к диагностическим и описательным возможностям аналитики, МО и ИИ дают возможность прогнозировать и предписывать, чтобы компании могли получать прибыль и оставаться конкурентоспособными.

Однако, используя DataOps, компании могут добиться более широкого внедрения ИИ — и пожинать плоды, которые он принесет в будущем.

Чтобы понять, почему DataOps — это наш билет в будущее, давайте сделаем несколько шагов назад.

Почему операционализация является ключевым фактором

Комплексная платформа инженерии данных обеспечивает фундаментальную архитектуру, которая укрепляет существующие операционные дисциплины — DataOps, DevOps, MLOps и XOps — под единым, хорошо управляемым зонтиком.

Без операционализации DevOps приложения слишком часто разрабатываются и управляются разрозненно. При изолированном подходе отдельные части бизнеса часто оказываются разобщенными. Например, ваша команда инженеров может совершенствовать что-то без достаточного участия бизнеса, потому что им не хватает связи для постоянного тестирования и итераций. Отсутствие операционализации приведет к простоям в случае возникновения ошибок в производстве.

Благодаря операционализации DevOps гарантирует, что ваше приложение будет обновлено мгновенно, как только будут внесены изменения, без необходимости приостанавливать работу. XOps (включает DataOps, MLOps, ModelOps и PlatformOps) обеспечивает автоматизацию и мониторинг, которые лежат в основе ценности операционализации, сокращая дублирование процессов. Эти функции помогают устранить пробелы в понимании и избежать задержек в работе, обеспечивая прозрачность и согласованность бизнеса, разработки и эксплуатации.

DataOps подпитывает ценность MLOps и XOps

DataOps — это двигатель, который значительно повышает эффективность МО и MLOps; и то же самое относится к любой Ops-дисциплине.

В качестве примера возьмем MО и ИИ. Когда речь идет об алгоритмах, чем больше данных — тем лучше. Но МО, ИИ и аналитика будут полезны только в том случае, если эти данные будут актуальны на протяжении всего жизненного цикла. Для первоначального исследования алгоритмам необходимо предоставить выборочные данные. На этапе экспериментов инструментам MО требуются тестовые и обучающие данные, а когда компания вознамерится оценить результаты, моделям ИИ/МО потребуется большой объем производственных данных.

Процедуры обеспечения качества данных возможны при традиционной интеграции данных, но они построены на хрупких конвейерах. В результате, когда предприятия внедряют MО и ИИ, они все чаще полагаются на DataOps и интеллектуальные конвейеры данных, которые обеспечивают постоянную наблюдаемость данных и устойчивость конвейеров. На самом деле, все Ops-дисциплины нуждаются в непрерывно работающих интеллектуальных конвейерах данных. Именно эта непрерывность обеспечивает успех XOps.

Обеспечение непрерывности XOps с помощью DataOps

DataOps обеспечивает непрерывную работу с данными, на которую опирается каждая Ops-дисциплина. Есть три ключевых столпа DataOps, которые делают это возможным:

  • Непрерывное проектирование. Непрерывное проектирование на основе намерений дает возможность инженерам по данным создавать и изменять конвейеры данных более эффективно и на постоянной основе. Имея единый опыт для каждого шаблона проектирования, инженеры по обработке данных могут сосредоточиться на том, что они делают, а не на том, как это делается. Фрагменты конвейеров также можно использовать повторно в максимально возможной степени благодаря компонентному характеру непрерывного проектирования.
  • Непрерывные операции. Это позволяет командам по работе с данными автоматически реагировать на изменения, переходить на новые облачные платформы и легко справляться с поломками. Если предприятие принимает стратегию непрерывных операций, это позволяет автоматически развертывать изменения в конвейерах на локальных и/или облачных платформах. Кроме того, конвейеры намеренно разделяются по мере возможности, что облегчает их модификацию.
  • Непрерывная наблюдаемость данных. Благодаря постоянно активной панели управления непрерывная наблюдаемость данных устраняет «слепые зоны», делает заложенную в данных информацию более легко раскрываемой и помогает командам по работе с данными соблюдать правила управления и регулирования.

Будущее данных

В будущем команды по работе с данными будут использовать макропонимание данных, отслеживая развивающиеся модели того, как люди используют данные — все характеристики данных будут носить эмерджентный характер.

Инженерия данных, использующая подход «DataOps в первую очередь», поможет успешно и эффективно достичь этой цели. В перспективе потребители данных должны требовать операционализации, а инженеры данных должны ее обеспечивать. Только в этом случае данные действительно станут основой предприятия и значительно улучшат результаты бизнеса.