DataOps | En komplett guide til DataOps

DataOps er en tilnærming som har blitt stadig mer populær de siste årene som en måte å håndtere og utvikle data på en effektiv og pålitelig måte. Denne veiledningen gir en oversikt over DataOps-metodikken, dens nøkkelprinsipper, og de verktøyene og beste praksisene som er viktige for å implementere den i din organisasjon.

Hvorfor trenger vi DataOps?

Organiseringen av datateam skaper frustrasjon

Frustrerte brukere og ledere som ønsker seg raskere dataleveranser og justeringer enn det de har fått fra sitt tradisjonelle datavarehus er en vanlig situasjon mange steder. I stedet for raske leveranser havner ofte nye behovene langt bak i backlog’en bak saker som brenner mer. Og det som brenner er typisk oppgaver relatert til daglig drift og nødvendige oppgraderinger heller enn veriskapende aktiviteter.

Men hvorfor blir det slik? Jo, datavarehus-teamet blir fort fanget av egen suksess og tar på seg utvikling av dataflyter, datasett og rapporter til stadig flere brukermiljøer. Men alt må vedlikeholdes og holdes i live, og til slutt ender man opp med begrenset kapasitet til å utvikle nye ting uten å skulle ta hele IT-budsjettet.

Men ikke bare det - Forretning ender opp som kunden som aldri blir fornøyd og IT som leverandøren som altid prioriterer andre ting og misforstår behovene. Dette skaper friksjon.

Kan vi ikke gjøre dette på en annen måte?

Mer komplekse dataplattformer og dataprodukter krever nye måter å jobbe på

Dataplattformer har utviklet seg ganske drastisk i løpet av de siste ti årene. Vi har sett et sprang fra tradisjonelle on-premise datavarehus med “one-size-fits-all” DBMS-systemer og ETL-programvare, til dataplattformer som utnytter SaaS/PaaS-tjenester med uendelig skalerbar objektlagring og databasehåndteringssystemer designet for store analytiske arbeidsmengder.

Volumet og variasjonen av data har økt, og med det har behovet og ønsket om data og analyse endret landskapet fra tradisjonell rapportering til et bredt sett av use caser basert på blant annet AI/ML og leveranse av data til andre applikasjoner.

Data har blitt programvare. Programvare trenger data. Da må vi låne metoder fra programvareutvikling, som over tid har modnet seg raskere enn dataverdenen tradisjonelt har.

Kort innføring i begrepet DataOps

Definisjon av DataOps

Hvor mye klokere man blir av denne definisjonen vites ikke, men essensen kan forsøksvis oppsummeres som følger:

1. Poenget med DataOps er å endre hvordan vi samarbeider rundt data og hvordan data brukes i organisasjonen. Metodikken er inspirert av DevOps og Agile-prinsipper og har til hensikt å forbedre hastigheten, effektiviteten og kvaliteten av leveranser av ulike dataprodukter.
2. DataOps fokuserer på å integrere heller enn dele utviklings- og driftsansvaret mellom ulike team, slik at man oppnår raskere og mer responsive leveranser av data. DataOps oppmuntrer til tverrfaglig samarbeid, læring av feil for kontinuerlig forbedring, og å støtte beslutningstaking basert på data.
3. Sentralt i DataOps er å omfavne endringer gjennom testing, integrasjon og levering av data på en kontinuerlig og automatisert måte.

Fordelene med DataOps

Hovedmålet med DataOps er å forbedre hastigheten, kvaliteten og påliteligheten til dataleveransene slik at virksomheter kan:

1. Redusere feil: Automatisering og kontinuerlig testing reduserer sannsynligheten for feil i dataplattform, data og dataleveranser.
2. Øke hastigheten: Dataprodukter blir levert raskere til brukerne, noe som betyr at beslutninger kan tas raskere.
3. Forbedre samarbeidet: DataOps fremmer et tettere samarbeid mellom datafagfolk og brukere, noe som sikrer at dataene og løsningene som blir produsert, er mer relevante og verdifulle for virksomheten.

Ulemper med DataOps

Det er lite negativt å komme på rundt DataOps, men det er en ny måte å tenke og jobbe på som både krever tilvenning og investeringer.

Om du vil lære mer bør du lese videre, for DataOps krever litt mer forklaring.