عملیات داده (DataOps) چیست؟

بررسی اجمالی

کسب‌وکارهای مدرن به سرعت حرکت می‌کنند و ریسک‌ها و فرصت‌ها باید با سرعت مورد توجه قرار گیرند. برای موفقیت یک شرکت در دنیای امروز، هر تیم در سازمان باید بتواند به بینش‌های داده‌محور با سرعت کسب‌وکار دسترسی پیدا کند. عملیات داده (DataOps) یک متدولوژی مبتنی بر مدل چابک است که برای کاهش زمان بین نیاز به داده و دستیابی به بینش طراحی شده است.

DataOps چیست؟

DataOps فرآیندی است که با ذهنیت بهبود مستمر هدایت می‌شود. هدف اصلی متدولوژی DataOps، ساخت محصولات داده‌ای و تحلیلی قابل اعتماد و باکیفیت است که می‌توانند در هر چرخه توسعه DataOps به سرعت بهبود یابند. با مواجهه با حجم رو به رشد داده‌ها، سازمان‌ها به متدولوژی عملیات توسعه (DevOps) به‌عنوان الگویی برای توسعه و انتشار سریع محصولات داده‌ای باکیفیت در یک محیط توسعه پویا نگاه می‌کنند. اگرچه شباهت‌های زیادی بین DataOps و DevOps وجود دارد، اما این دو فرآیند اهداف کاملاً متفاوتی دارند.

DataOps در مقابل DevOps

اگرچه DataOps اغلب به‌عنوان «DevOps برای داده‌ها» شناخته می‌شود، این فرآیند اکنون به‌عنوان یک متدولوژی مستقل تثبیت شده است. بیایید تفاوت‌های بین این دو را بررسی کنیم:

• DevOps: چارچوب DevOps بخش مهندسی توسعه محصول را با جنبه عملیاتی تحویل محصول ترکیب می‌کند. این فرآیند حلقه‌ای مستمر با برنامه‌ریزی، ایجاد و بسته‌بندی نرم‌افزار توسط تیم توسعه آغاز می‌شود. پس از تکمیل، تیم عملیاتی محصول را منتشر کرده و استقرار آن را نظارت می‌کند. هنگامی که ویژگی‌های جدید یا اصلاحات برای محصول فعلی مورد نیاز باشد، تیم عملیاتی این اطلاعات را به تیم توسعه ارائه می‌دهد و چرخه ساخت و تحویل مستمر دوباره آغاز می‌شود.
• DataOps: هدف اصلی DataOps شناسایی و آماده‌سازی سریع داده‌های مناسب برای رفع نیاز کسب‌وکار است. این روش بر همکاری کارآمد بین کاربران کسب‌وکار، دانشمندان داده، تحلیلگران، تیم‌های فناوری اطلاعات و توسعه‌دهندگان تأکید دارد. با الهام از میراث DevOps، DataOps از فرآیندهای تکراری برای ساخت سریع خطوط لوله داده‌ای استفاده می‌کند که قادر به انتقال داده‌های باکیفیت به کاربران نهایی برای تحلیل و تفسیر هستند. پس از تکمیل ساخت اولیه، تمرکز DataOps به بهبود مستمر، تنظیم دقیق مدل‌های داده، داشبوردها و تجسم‌ها برای پاسخگویی به نیازهای داده‌ای در حال تحول برای دستیابی به اهداف کسب‌وکار تغییر می‌کند. این چرخه تکراری و مستمر بهبود، مزایای زیادی نسبت به رویکردهای ایستاتر به جمع‌آوری، پردازش و تحلیل داده‌ها ارائه می‌دهد.

چرا به DataOps نیاز است؟

DataOps راه‌حلی بسیار مؤثر برای بهره‌برداری از قدرت جریان‌های داده‌ای در حال تحول سریع امروزی است. این فرآیند چابک و خودکار به تیم‌های داده‌ای کوچک‌تر امکان می‌دهد راه‌حل‌های داده‌ای را در زمان کمتری توسعه و مستقر کنند. کاهش زمان توسعه می‌تواند منجر به کاهش هزینه‌ها شود و به سازمان‌ها اجازه دهد اهداف خود را سریع‌تر محقق کنند. چندین تیم به‌صورت موازی روی یک پروژه داده‌ای کار می‌کنند و به هر گروه امکان می‌دهند نتایج را به‌صورت همزمان ارائه دهند. علاوه بر این، چارچوب DataOps به‌راحتی داده‌ها را از منابع متعدد در قالب‌های مختلف یکپارچه می‌کند، فرآیند را تسریع می‌کند و در عین حال اطمینان می‌دهد که تمام داده‌های مرتبط در محصول داده‌ای نهایی گنجانده شده‌اند. چرخه توسعه و استقرار کوتاه‌شده DataOps دسترسی سریع‌تری به بینش‌ها برای ذینفعان فراهم می‌کند، در حالی که چرخه توسعه، آزمایش و استقرار مستمر کیفیت بالای داده‌ها را تضمین می‌کند.

اجزای کلیدی DataOps

برای ایجاد پایه‌ای ایده‌آل برای ساخت و پایداری یک فرآیند DataOps عالی، اجزای زیر باید به‌عنوان ضروری در نظر گرفته شوند:

• ELT:
  انبارهای داده ابری مدرن امکان تبدیل داده‌ها پس از بارگذاری را از طریق فرآیند استخراج، بارگذاری، تبدیل (ELT) فراهم می‌کنند. ELT با امکان بارگذاری داده‌ها به سیستم مقصد نهایی به جای عبور از مرحله میانی، DataOps را تسریع می‌کند. با یک پلتفرم داده مدرن، داده‌ها می‌توانند در خود پلتفرم تبدیل شوند به جای اینکه برای تبدیل استخراج شوند. این کار تأخیر را کاهش می‌دهد و چابکی را افزایش می‌دهد، که منجر به زمان سریع‌تر برای دستیابی به بینش می‌شود.
• چابکی و CI/CD:
  فرآیند DataOps هر سازمان باید شامل یک فرآیند استاندارد و به‌راحتی قابل تکرار برای داده‌ها و طرح‌واره‌ها باشد. توسعه و نگهداری مجموعه‌ای منسجم از رویه‌های عملیاتی، بهبود مستمر و توسعه مستمر (CI/CD) را ممکن می‌سازد.
• طراحی اجزا:
  فرآیندهای داده زمانی بهترین عملکرد را دارند که از بهترین شیوه‌های توسعه نرم‌افزار فعلی پیروی کنند و قطعات کوچک و مستقل ایجاد کنند که سپس به‌راحتی می‌توانند برای ایجاد یک محصول نهایی بزرگ‌تر مونتاژ شوند. تفکر کوچک، درک، آزمایش و نگهداری محصولات داده‌ای پیچیده‌تر را بسیار آسان‌تر می‌کند.
• مدیریت محیط:
  مدیریت موفق محیط توسعه DataOps شامل ساخت نمونه‌های تولید، توسعه و آزمایش است که از اصول CI/CD پشتیبانی می‌کنند، از جمله مدیریت پایگاه‌های داده trunk و شاخه‌های ویژگی.
• حاکمیت، امنیت و کنترل تغییرات:
  با کار همزمان چندین تیم روی یک محصول داده‌ای، بسیار مهم است که هر تغییر در یک مخزن مشترک ثبت شود تا بتوان آن را ردیابی، تکرار (یا بازگردانی)، تأیید و برای ممیزی گزارش داد. قابلیت‌های حاکمیت داده قوی به مشتریان امکان می‌دهد ریسک را کاهش دهند و با درک آسان داده‌ها و کنترل دسترسی، انطباق را به دست آورند. همچنین ویژگی‌های امنیتی داخلی مانند ماسک‌گذاری پویا داده‌ها و رمزنگاری سرتاسر برای داده‌ها در حال انتقال و در حالت استراحت برای حفاظت از داده‌ها مطلوب هستند.
• آزمایش خودکار:
  توسعه محصولات داده‌ای سنتی شامل تغییرات بسیار کم، بررسی دستی هنگام ایجاد تغییرات دوره‌ای و چند آزمایش قبل از قرار گرفتن در تولید است. این رویکرد می‌تواند منجر به کاهش کیفیت داده‌ها شود. یک پلتفرم داده مدرن با قابلیت‌های ذخیره‌سازی و محاسبات انعطاف‌پذیر، امکان اتخاذ یک رویکرد آزمایش خودکار را فراهم می‌کند که در آن می‌توان صدها یا هزاران آزمایش را در چند دقیقه بسته به سناریو اجرا کرد.
• همکاری و خود-خدماتی:
  استفاده از یک پلتفرم داده ابری که به کاربران و تیم‌ها امکان همکاری با استفاده از داده‌های خود-خدماتی را می‌دهد، منجر به توسعه سریع‌تر و محصولات داده‌ای جامع‌تر می‌شود. امکان دسترسی کل سازمان به داده‌های مدیریت‌شده با استفاده از ناشناس‌سازی ساختاریافته قابل دستیابی است. سازمان‌ها باید بتوانند اشتراک‌گذاری داده‌ها را با قرار دادن زیرمجموعه‌های مختلف داده‌ها در حساب‌های مختلف به‌راحتی هماهنگ کنند تا بتوان آن‌ها را ردیابی و ماسک کرد.

DataOps و Snowpark

ابر داده‌ای هوش مصنوعی Snowflake فرآیندهای DataOps را برای مهندسی داده با Snowpark ساده می‌کند و امکان توسعه و استقرار سریع محصولات داده‌ای را فراهم می‌کند که بینش‌های کسب‌وکاری ارزشمندی تولید می‌کنند. Snowpark یک چارچوب توسعه‌دهنده برای Snowflake است که پردازش داده‌ها و خطوط لوله نوشته‌شده به زبان‌های Python، Java و Scala را به موتور پردازش انعطاف‌پذیر Snowflake می‌آورد. Snowpark به مهندسان داده، دانشمندان داده و توسعه‌دهندگان داده امکان می‌دهد خطوط لوله‌ای را که مدل‌ها و برنامه‌های یادگیری ماشین را تغذیه می‌کنند، سریع‌تر و امن‌تر در یک پلتفرم واحد با استفاده از زبان مورد نظر خود اجرا کنند.