Содержание
Введение
![Источник: интернет Источник: интернет](https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/82c/95b/bcb/82c95bbcb4b03d703fa343b8f0566a8f.png)
DataOps (Data Operations) - это гибкая, процессно-ориентированная методология разработки и предоставления аналитических данных. Она включает в себя практики и технологии для повышения качества и скорости аналитики, включая статистику, исследование данных и машинное обучение. Цель - улучшить взаимодействие и ускорить цикл предоставления аналитических данных, подобно тому, как DevOps повлиял на разработку программного обеспечения.
DataOps объединяет следующие дисциплины:
Data Engineering: Управление потоком данных, их хранением и архитектурой.
Интеграция данных: Объединение данных из различных источников, возможно, с использованием различных технологий.
Качество данных: Обеспечение точности, согласованности, безопасности и ответственного использования используемых данных.
Аналитика данных: Использование статистических методов и методов машинного обучения для получения информации из данных.
Визуализация данных: Отображение данных в графическом формате для поддержки принятия решений.
Как правило, для улучшения жизненного цикла анализа данных используются автоматизация, конвейеры непрерывной интеграции/непрерывной доставки (CI/CD) данных, мониторинг и другие лучшие практики программной инженерии. Вот некоторые ключевые преимущества и особенности подхода DataOps:
Сотрудничество: Побуждает инженеров по обработке данных, специалистов по анализу данных и заинтересованные стороны бизнеса к более эффективному взаимодействию.
Оперативность: Обеспечивает более быструю итерацию и быстрое реагирование на изменяющиеся требования.
Качество: помогает поддерживать высокое качество данных за счет включения проверок качества и валидации на ранних этапах процесса разработки.
Соответствие требованиям: Облегчение отслеживания и управления данными, что становится все более важным в связи с такими нормативными актами, как GDPR и CCPA.
Масштабируемость: Масштабируемость в соответствии с потребностями организации.
Технологии DataOps часто включают в себя средства версионирования данных, каталоги данных, средства автоматизированного тестирования и решения для мониторинга, позволяющие управлять потоком, качеством и развертыванием решений для анализа данных.
Жизненный цикл DataOps
Жизненный цикл DataOps представляет собой сквозной процесс реализации проектов по анализу данных, отличающийся оперативностью, скоростью и надежностью. Хотя универсального определения не существует, жизненный цикл часто включает следующие этапы:
-
Планирование и определение требований
Взаимодействие с заинтересованными сторонами: Бизнес-аналитики, специалисты по обработке данных и другие заинтересованные стороны совместно определяют, что им нужно от данных.
Первоначальное планирование: Принятие решений о том, какие данные необходимо собирать или использовать, а также об ожидаемых результатах.
-
Поиск и сбор данных
Определение источников: Нахождение баз данных, файлов или API, из которых будут получены данные.
Извлечение данных: Создаются инструменты и процессы для сбора данных.
-
Подготовка данных
Очистка данных: Устранение неточностей и несоответствий.
Преобразование данных: Преобразование данных в формат, пригодный для аналитики.
-
Интеграция данных
Объединение данных: Объединение данных из различных источников.
Обогащение данных: Дополнение данных дополнительной информацией при необходимости.
-
Исследование данных и моделирование
Эксплораторный анализ данных (EDA): Понимание природы и структуры данных.
Построение моделей: Специалисты по исследованию данных строят статистические модели или алгоритмы машинного обучения.
-
Тестирование
Обеспечение качества: Проверка соответствия данных и моделей ожиданиям качества и точности.
Валидация: Подтверждение того, что модели хорошо работают на невидимых данных.
-
Развертывание
Производство: Интеграция моделей в существующие бизнес-процессы или приложения.
Мониторинг: Постоянное отслеживание производительности модели и качества данных.
-
Мониторинг и управление
Мониторинг производительности: Обеспечение того, чтобы модели давали ожидаемые результаты.
Мониторинг качества данных: Постоянная проверка качества данных.
-
Петля обратной связи
Итеративное совершенствование: Поиск отзывов конечных пользователей и других заинтересованных сторон.
Доработка: Модели и конвейеры данных дорабатываются и улучшаются на основе обратной связи.
-
Управление и соблюдение требований
Документация: Ведение записей об источниках данных, преобразованиях и решениях.
Аудит: Обеспечение соответствия юридическим и бизнес-политикам.
Инструменты и автоматизация
На протяжении всего жизненного цикла важнейшее значение имеют автоматизация и инструментальные средства. Они помогают:
Поддерживать контроль версий
автоматизировать задачи конвейерной обработки данных
контролировать качество данных и производительность модели
облегчить взаимодействие между членами команды
Уделяя внимание этому жизненному циклу, организации стремятся повысить качество, скорость и надежность аналитических возможностей.
Важность DataOps
Важность DataOps (Data Operations) обусловлена растущим признанием того, что данные являются важнейшим активом организаций. Эффективное и рациональное управление данными может привести к принятию более эффективных решений, повышению операционной эффективности, улучшению качества обслуживания клиентов и созданию новых потоков прибыли. Вот почему DataOps имеет большое значение:
-
Скорость и гибкость
DataOps обеспечивает более быструю доставку решений, связанных с данными, и тем самым сокращает время получения информации и принятия решений.
Благодаря более гибкой структуре можно быстро вносить изменения, что позволяет организациям адаптироваться к требованиям рынка или его изменениям.
-
Сотрудничество
DataOps способствует развитию сотрудничества между специалистами по обработке данных, инженерами и заинтересованными сторонами бизнеса.
Это приводит к более слаженным и хорошо согласованным проектам по анализу данных, которые с большей вероятностью будут соответствовать бизнес-целям.
-
Качество и надежность
Благодаря автоматизации и обеспечению качества DataOps снижает риск ошибок.
Это приводит к повышению качества данных и аналитики, что, в свою очередь, улучшает процесс принятия решений и операционную эффективность.
-
Масштабируемость
Практика DataOps может быть масштабирована в соответствии с потребностями растущих объемов данных, разнообразных типов данных и сложной аналитики.
По мере роста организации DataOps обеспечивает основу для управления этой сложностью.
-
Соответствие и управление
Жизненный цикл DataOps включает в себя этапы управления, обеспечивающие соответствие данных юридическим и бизнес-политикам.
Это становится все более важным в мире с растущими требованиями к конфиденциальности и безопасности данных, такими как GDPR и CCPA.
-
Экономическая эффективность
Автоматизация процессов означает сокращение количества ручных задач, что уменьшает время, которое сотрудники должны тратить на работу с данными.
Более качественные данные также означают меньшее количество ошибок, которые необходимо исправлять, что может быть дорогостоящим процессом.
-
Конкурентное преимущество
Компании, способные эффективно использовать возможности данных, имеют значительное преимущество перед своими конкурентами.
DataOps может стать отличительным фактором, позволяющим компаниям быстрее адаптироваться к тенденциям рынка, понимать потребности клиентов и внедрять инновации.
-
Сокращение "долгов по данным"
Неправильное управление данными со временем может привести к образованию "долгов данных" - таких проблем, как несоответствия, дубликаты и неточности, которые накапливаются и делают использование данных в будущем более сложным и дорогостоящим.
Практика DataOps направлена на минимизацию этого долга путем обеспечения высокого качества данных с самого начала.
-
Прозрачность и подотчетность
DataOps поощряет документирование и контроль версий, что облегчает отслеживание изменений, понимание истории данных и ответственность членов команды за свою работу.
-
Согласованность действий бизнеса и ИТ
Вовлечение в процесс DataOps как бизнеса, так и ИТ-заинтересованных сторон повышает вероятность того, что ИТ-инициативы будут согласованы с бизнес-целями, что приведет к более эффективным и результативным результатам.
Лучшие практики DataOps
DataOps (Data Operations) - это набор лучших практик, направленных на повышение качества и скорости анализа данных. Хотя методология может отличаться в разных организациях, существуют общие рекомендации, которые можно считать универсальными. Вот некоторые из ключевых лучших практик внедрения DataOps:
-
Сотрудничество между командами
Привлечение всех заинтересованных сторон: Специалисты по исследованию данных, инженеры по обработке данных, бизнес-аналитики и лица, принимающие решения, должны сотрудничать с самого начала проекта.
-
Определите четкие цели
Знать бизнес-цели: Убедитесь, что все понимают, каковы бизнес-цели и как проект направлен на их достижение.
-
Использовать Agile-методологии
Итеративная разработка: Адаптируйте agile-методики, такие как Scrum или Kanban, для ускорения итераций и более быстрого реагирования на изменения.
-
Автоматизируйте там, где это возможно
Автоматизация конвейеров: Используйте средства автоматизации для построения, развертывания и мониторинга конвейеров данных.
Автоматизация тестирования: Для обеспечения качества и целостности данных необходимо внедрить автоматизированное тестирование.
-
Контроль версий
Код и данные: Используйте системы контроля версий для управления изменениями как данных, так и кода, обеспечивая возможность возврата к предыдущим версиям при необходимости.
-
Модулирование и повторное использование кода
Многократное использование компонентов: Создавайте модульный код, который можно повторно использовать в разных частях проекта или вообще в разных проектах.
-
Обеспечение качества данных
Валидация данных: Реализовать проверку достоверности данных на различных этапах конвейера данных.
Очистка данных: Регулярная очистка и обновление данных для поддержания их качества.
-
Мониторинг и оповещение
Показатели эффективности: Мониторинг ключевых показателей эффективности (KPI) для оценки успеха.
Оповещения: Настройте автоматические оповещения о сбоях в работе системы, проблемах с качеством данных или узких местах в производительности.
-
Ведение документации
Документируйте все: от источников данных до логики преобразования - каждый аспект конвейера данных должен быть хорошо документирован.
-
Сосредоточьтесь на управлении данными
Линия данных: Отслеживайте, откуда поступают данные и как они преобразуются.
Соответствие требованиям: Убедитесь, что обработка и хранение данных соответствуют законодательным и коммерческим нормам, таким как GDPR, CCPA или HIPAA.
-
Предоставление инструментов самообслуживания
Расширение возможностей конечных пользователей: Предоставьте инструменты самообслуживания, которые позволят бизнес-пользователям самостоятельно получать доступ к данным и манипулировать ими, не требуя технических знаний.
-
Создать петлю обратной связи
Непрерывное совершенствование: Регулярно собирайте отзывы конечных пользователей, чтобы постоянно совершенствовать и улучшать процессы обработки данных и аналитические модели.
-
Обучение и повышение квалификации сотрудников
Обучение: Команды должны быть обучены не только техническим навыкам, но и пониманию бизнес-контекста.
-
Поддерживать прозрачность
Коммуникация: Информировать все заинтересованные стороны об изменениях, обновлениях и проблемах.
-
Планирование масштабирования
Масштабируемость: Проектируйте архитектуру данных и рабочие процессы таким образом, чтобы они могли масштабироваться с учетом будущего роста объема или сложности данных.
Желаемые навыки
Технические навыки
Инженерия данных: Понимание конвейеров обработки данных, процессов ETL и хранилищ данных.
Базы данных SQL и NoSQL: Знание систем управления базами данных, таких как MySQL, PostgreSQL, MongoDB и др.
Программирование: Знание языков программирования, обычно используемых в задачах, связанных с данными, таких как Python, Java или R.
Моделирование данных: Способность разрабатывать модели данных, эффективно отражающие бизнес-требования.
Интеграция данных: Умение объединять данные из различных источников и представлять их в едином виде.
Технологии больших данных: Опыт работы с такими технологиями работы с большими данными, как Hadoop, Spark и Kafka, может быть полезен.
Облачные вычисления: Знакомство с облачными сервисами, такими как AWS, Azure или Google Cloud Platform, и их предложениями по хранению данных и вычислениям.
Инструменты DevOps: Понимание инструментов CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment), таких как Jenkins, GitLab CI или Travis CI.
Аналитика данных и машинное обучение: Знание статистических методов и алгоритмов машинного обучения, а также способов их применения.
Визуализация данных: Навыки использования инструментов визуализации данных, таких как Tableau, Power BI, или библиотек программирования, таких как Matplotlib или D3.js.
Мягкие навыки
Коммуникабельность: Способность четко объяснять технические концепции нетехническим заинтересованным сторонам.
Сотрудничество: Способность хорошо работать в кросс-функциональных командах, обеспечивая баланс между потребностями инженеров по обработке данных, специалистов по исследованию данных и бизнес-аналитиков.
Решение проблем: Способность решать сложные задачи и находить эффективные решения.
Управление проектами: Навыки планирования, выполнения и закрытия проектов для достижения конкретных целей в установленные сроки и в рамках бюджета.
Критическое мышление: Способность объективно оценивать данные, тенденции и ситуации.
Внимание к деталям: Важно для очистки данных, проверки качества и обеспечения точности результатов аналитических моделей.
Деловая хватка
Знание отрасли: Понимание специфики бизнеса и проблем отрасли, в которой вы работаете.
Стратегическое мышление: Способность согласовывать операции с данными и аналитику с бизнес-целями.
Соблюдение этических и правовых норм: Понимание законов о конфиденциальности данных, таких как GDPR, CCPA и HIPAA, и их применения к хранению и обработке данных.
Непрерывное обучение
В условиях быстрых изменений в технологиях и методах очень важно постоянно учиться.
Примеры из реальной жизни
-
Персонализация в электронной коммерции
Сценарий: Компания, занимающаяся электронной коммерцией, хочет предоставлять пользователям рекомендации по товарам в режиме реального времени на основе их истории просмотров и другого поведения.
Решение DataOps:
Кросс-функциональные команды специалистов по исследованию данных, инженеров и бизнес-аналитиков совместно определяют бизнес-цели и ключевые показатели эффективности (KPI).
Данные из различных источников, таких как клики на сайте, отзывы покупателей и предыдущие покупки, интегрируются и очищаются.
Для рекомендации продуктов разрабатываются модели машинного обучения.
Создаются автоматизированные конвейеры сбора данных, обучения и развертывания моделей
Система постоянно контролируется, а данные, получаемые в режиме реального времени, используются для динамического обновления рекомендаций.
Результаты:
Повышение вовлеченности клиентов и рост продаж.
Более быстрое реагирование на тенденции рынка и поведение клиентов.
Повышение качества данных и соответствие стандартам управления данными.
-
Мониторинг пациентов в здравоохранении
Сценарий: Медицинская организация хочет использовать аналитику данных для прогнозирования пациентов, подверженных риску повторной госпитализации в течение 30 дней после выписки.
Решение DataOps:
Собираются медицинские карты, опросы пациентов и другие необходимые данные.
Специалисты по анализу данных, медицинские работники и инженеры по обработке данных совместно разрабатывают прогностические модели.
Проводится проверка качества данных и автоматизированное тестирование.
Модель развертывается в безопасной и отвечающей всем требованиям среде.
Результаты:
Раннее выявление пациентов с высоким риском, позволяющее принимать профилактические меры.
Более эффективное распределение ресурсов в больницах.
Соблюдение нормативных требований к данным в здравоохранении, таких как HIPAA.
-
Контроль качества производства
Сценарий: Производственная компания хочет повысить качество своей продукции путем прогнозирования дефектов в режиме реального времени в ходе производственного процесса.
Решение DataOps:
На производственной линии устанавливаются датчики для сбора данных о температуре, давлении, скорости и других переменных, которые могут повлиять на качество продукции.
Инженеры по обработке данных и специалисты по анализу данных совместно создают аналитические модели в режиме реального времени.
Автоматизированные конвейеры обеспечивают сбор данных, передачу их в аналитические модели и выдачу предупреждений при обнаружении потенциальных дефектов.
Результаты:
Значительное снижение количества дефектов и отходов.
Повышение операционной эффективности.
Система может быть масштабирована на более сложные продукты или дополнительные производственные линии.
Послесловие
Данный материал был переведён для распространения информации по DataOps.
![](https://habrastorage.org/r/w1560/getpro/habr/upload_files/a59/302/28e/a5930228e5f8cbc7ac5fc16c1193150e.jpeg)
Gurpreet Singh
Автор оригинальной статьи. Cloud Architect and DevOps Engineer
LinkedIn автора. Оригинальная статья на английском