[Перевод] DataOps — Развеивание тайн — Часть 505.10.2023 18:46

Содержание

1. Введение

2. Жизненный цикл

3. Важность

4. Лучшие практики

5. Желаемые навыки

6. Примеры из реальной жизни

Введение

Источник: интернет

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

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

14. Поддерживать прозрачность

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

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.

LinkedInавтора. Оригинальная статья на английском

Предыдущие части

© Habrahabr.ru