Содержание

1. Введение

2. Жизненный цикл

3. Важность

4. Лучшие практики

5. Желаемые навыки

6. Примеры из реальной жизни

Введение

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:

1. Data Engineering: Управление потоком данных, их хранением и архитектурой.

2. Интеграция данных: Объединение данных из различных источников, возможно, с использованием различных технологий.

3. Качество данных: Обеспечение точности, согласованности, безопасности и ответственного использования используемых данных.

4. Аналитика данных: Использование статистических методов и методов машинного обучения для получения информации из данных.

5. 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:

1. Сотрудничество: Побуждает инженеров по обработке данных, специалистов по анализу данных и заинтересованные стороны бизнеса к более эффективному взаимодействию.

2. Оперативность: Обеспечивает более быструю итерацию и быстрое реагирование на изменяющиеся требования.

3. Качество: помогает поддерживать высокое качество данных за счет включения проверок качества и валидации на ранних этапах процесса разработки.

4. Соответствие требованиям: Облегчение отслеживания и управления данными, что становится все более важным в связи с такими нормативными актами, как GDPR и CCPA.

5. 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:

1. 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.

2. 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.

3. Подготовка данных

   • Очистка данных: Устранение неточностей и несоответствий.

   • Преобразование данных: Преобразование данных в формат, пригодный для аналитики.

4. Интеграция данных

   • Объединение данных: Объединение данных из различных источников.

   • Обогащение данных: Дополнение данных дополнительной информацией при необходимости.

5. 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.

6. Тестирование

   • Обеспечение качества: Проверка соответствия данных и моделей ожиданиям качества и точности.

   • Валидация: Подтверждение того, что модели хорошо работают на невидимых данных.

7. Развертывание

   • Производство: Интеграция моделей в существующие бизнес-процессы или приложения.

   • Мониторинг: Постоянное отслеживание производительности модели и качества данных.

8. Мониторинг и управление

   • Мониторинг производительности: Обеспечение того, чтобы модели давали ожидаемые результаты.

   • Мониторинг качества данных: Постоянная проверка качества данных.

9. 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.

10. 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:

1. 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.

2. 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.

3. 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.

4. 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.

5. 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.

6. 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.

7. 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.

8. 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.

9. Прозрачность и подотчетность

   • DataOps поощряет документирование и контроль версий, что облегчает отслеживание изменений, понимание истории данных и ответственность членов команды за свою работу.

10. 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:

1. 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.

2. Определите четкие цели

   • Знать бизнес-цели: Убедитесь, что все понимают, каковы бизнес-цели и как проект направлен на их достижение.

3. Использовать Agile-методологии

   • Итеративная разработка: Адаптируйте agile-методики, такие как Scrum или Kanban, для ускорения итераций и более быстрого реагирования на изменения.

4. 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.

5. 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.

6. Модулирование и повторное использование кода

   • Многократное использование компонентов: Создавайте модульный код, который можно повторно использовать в разных частях проекта или вообще в разных проектах.

7. 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.

8. 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.

9. Ведение документации

   • Документируйте все: от источников данных до логики преобразования - каждый аспект конвейера данных должен быть хорошо документирован.

10. 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.

11. 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.

12. Создать петлю обратной связи

    • Непрерывное совершенствование: Регулярно собирайте отзывы конечных пользователей, чтобы постоянно совершенствовать и улучшать процессы обработки данных и аналитические модели.

13. Обучение и повышение квалификации сотрудников

    • Обучение: Команды должны быть обучены не только техническим навыкам, но и пониманию бизнес-контекста.

14. Поддерживать прозрачность

    • Коммуникация: Информировать все заинтересованные стороны об изменениях, обновлениях и проблемах.

15. 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

1. Инженерия данных: Понимание конвейеров обработки данных, процессов ETL и хранилищ данных.

2. Базы данных SQL и NoSQL: Знание систем управления базами данных, таких как MySQL, PostgreSQL, MongoDB и др.

3. Программирование: Знание языков программирования, обычно используемых в задачах, связанных с данными, таких как Python, Java или R.

4. Моделирование данных: Способность разрабатывать модели данных, эффективно отражающие бизнес-требования.

5. Интеграция данных: Умение объединять данные из различных источников и представлять их в едином виде.

6. Технологии больших данных: Опыт работы с такими технологиями работы с большими данными, как Hadoop, Spark и Kafka, может быть полезен.

7. Облачные вычисления: Знакомство с облачными сервисами, такими как AWS, Azure или Google Cloud Platform, и их предложениями по хранению данных и вычислениям.

8. Инструменты DevOps: Понимание инструментов CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment), таких как Jenkins, GitLab CI или Travis CI.

9. Аналитика данных и машинное обучение: Знание статистических методов и алгоритмов машинного обучения, а также способов их применения.

10. Визуализация данных: Навыки использования инструментов визуализации данных, таких как Tableau, Power BI, или библиотек программирования, таких как Matplotlib или D3.js.

Мягкие навыки

1. Коммуникабельность: Способность четко объяснять технические концепции нетехническим заинтересованным сторонам.

2. Сотрудничество: Способность хорошо работать в кросс-функциональных командах, обеспечивая баланс между потребностями инженеров по обработке данных, специалистов по исследованию данных и бизнес-аналитиков.

3. Решение проблем: Способность решать сложные задачи и находить эффективные решения.

4. Управление проектами: Навыки планирования, выполнения и закрытия проектов для достижения конкретных целей в установленные сроки и в рамках бюджета.

5. Критическое мышление: Способность объективно оценивать данные, тенденции и ситуации.

6. Внимание к деталям: Важно для очистки данных, проверки качества и обеспечения точности результатов аналитических моделей.

Деловая хватка

1. Знание отрасли: Понимание специфики бизнеса и проблем отрасли, в которой вы работаете.

2. Стратегическое мышление: Способность согласовывать операции с данными и аналитику с бизнес-целями.

3. 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

1. 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.

2. 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.

3. 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.

Gurpreet Singh

Автор оригинальной статьи. Cloud Architect and DevOps Engineer

LinkedIn автора. Оригинальная статья на английском

Предыдущие части