Hvordan komme i gang med DataOps

Lurer du på hvordan du skal komme i gang med DataOps? Vi har samlet de viktigste punktene og satt sammen 10 steg for å komme i gang med DataOps

10 steg for å innføre DataOps

Om du ønsker å implementere DataOps i din virksomhet kan du ta utgangspunkt i følgende trinn for å komme i gang:

1. Forstå DataOps-prinsippene: Begynn med å utdype din forståelse av DataOps-prinsippene og hvordan de kan hjelpe. Det er viktig å forstå at DataOps er mer enn bare et sett med verktøy; det handler om å endre hvordan teamene arbeider sammen og hvordan de nærmer seg data.
2. Etablere behov og mål: Identifiser problemene og utfordringene som organisasjonen din står overfor med dagens tilnærming til data management. Definer målene du ønsker å oppnå med DataOps, som raskere dataleveranser, forbedret datakvalitet, eller økt fleksibilitet.
3. Identifiser viktige interessenter: Identifiser viktige interessenter, som ledere, data engineers, dataanalytikere, og forretningsbrukere. Det er viktig å få støtte og engasjement fra disse interessentene for å lykkes med implementeringen.
4. Bygg et tverrfaglig team: Sett sammen et team av folk med ulike ferdigheter, inkludert data engineers, dataanalytikere, data scientists, forretningseksperter, IT-infrastruktur og IT-sikkerhet. Sørg for at teamet forstår prinsippene i DataOps og hvordan de gjelder for deres arbeid.
5. Finn det første use caset: Det første steget til DataOps involverer å hente inn rådata og utvikle en infrastruktur som gjør det lett tilgjengelig for bruk, typisk i en selvbetjening-modell basert på et første use case som gir forretningsverdi. Deretter kan kapabilitetene i plattformen gradvis utvides etter hvert som use casene krever det.
6. Få opp arkitekturprinsipper: Etabler noen overordnede prinsipper for hvordan arkitekturen skal se ut på sikt, og velg teknologiene som kreves kun for det første use caset.
7. Implementer DataOps-verktøy: Velg og implementer verktøyene som passer best for dine behov. Dette kan inkludere verktøy for datainnsamling, dataintegrasjon, datavalidering, automatisert testing, overvåking, og distribusjon. Definer semantiske regler for data og metadata tidlig, slik at dere bevarer kontrollen over dataene.
8. Innføre DataOps-metoder: Bruk Agile-metoder, som Scrum eller Kanban, for å styre arbeidsflyten og sørge for at teamet kan respondere raskt på endringer. Bruk DevOps/DataOps-prinsipper og verktøy for å automatisere leveransen av data og overvåke kvaliteten.
9. Start smått og skaler gradvis: Begynn med en liten, håndterbar del av datalandskapet og utvid etterhvert som dere blir mer komfortable med DataOps-praksis og får erfaring med hva som fungerer best hos dere.
10. Måle og forbedre: Bruk KPIer for å måle suksessen til DataOps-implementeringen, og bruk disse dataene til å drive kontinuerlig forbedring. Dette kan inkludere målinger av datakvalitet, hastigheten på dataleveranser, og tilfredshet blant brukerne.

DataOps er en iterativ prosess, så vær forberedt på at det kan være behov for justeringer og endringer underveis. Det viktigste er å bygge en kultur for samarbeid, kontinuerlig læring, og forbedring.

Å arbeide smidig krever tid, erfaring og støtte

Det tar tid og erfaring å få et smidige team til å prestere godt, uavhengig om vi snakker om data eller andre områder. Det krever også ny tenkning og handlinger fra den omkringliggende organisasjonen. Hvis de relevante interessentene rundt produktet ditt ikke forstår eller ikke er i stand til å støtte smidige leveranser, er det vanskelig å lykkes.

Det lønner seg vanligvis å ansette en smidig coach i minst et par måneder for å få datateamet på rett spor. Helst en smidig coach med erfaring fra utvikling av dataprodukter.

Ikke bryt opp teamet uten en god grunn: det tar alltid tid å få et nytt team til å prestere godt, selv når individene er erfarne.