DataOps:Penangkal untuk Saluran Data yang Macet

DataOps adalah serangkaian praktik, proses, dan teknologi gesit yang muncul untuk membangun dan meningkatkan jalur data dan analitik untuk memenuhi kebutuhan bisnis dengan lebih baik.

Data terus meningkat setiap detik setiap hari, memberi kita potensi harta karun informasi untuk dipilih untuk tujuan analitis. Tetapi lebih sering daripada yang ingin kami akui, analitik terhenti karena berbagai masalah data. Kami tidak yakin data apa yang kami akses, dari mana data itu berasal, atau apakah itu dapat dipercaya.

Di dunia yang ideal, kita dapat memiliki akses sesuai permintaan dan kepercayaan pada data yang ada, baik untuk analisis perusahaan secara keseluruhan dan wawasan proyek tertentu untuk membuat keputusan bisnis yang membuat kita tetap unggul dari para pesaing. Kenyataannya adalah meningkatnya jumlah sumber data, platform, dan aplikasi telah menciptakan kemacetan dan hambatan data yang signifikan di sebagian besar organisasi.

Sejumlah besar data yang dihasilkan, dikumpulkan, dan dikelola harus menciptakan lingkungan data yang sehat untuk pemahaman yang lebih baik tentang pelanggan, produk, dan pasar – tetapi kami terus gagal.

Pendekatan Baru pada Data

Dalam menghadapi tantangan ini, perusahaan membutuhkan penangkal yang membantu memecah silo informasi yang ada dan kemacetan data. Yang dibutuhkan adalah cara komprehensif untuk memahami dan menggunakan alat, teknologi, dan keahlian yang tepat yang menangani perubahan data yang konstan. DataOps hanyalah pendekatan yang harus diambil.

DataOps mencakup sifat data yang dinamis, memungkinkan perusahaan menemukan cara yang lebih baik untuk mengembangkan dan memberikan analitik waktu nyata. Mengikuti jejak metodologi DevOps, DataOps adalah serangkaian praktik, proses, dan teknologi tangkas yang muncul untuk membangun dan meningkatkan jalur data dan analitik untuk memenuhi kebutuhan bisnis dengan lebih baik.

Lihat juga: Teknisi Pipeline Data Berpengalaman DataOps Penting untuk Analisis Streaming

Sementara beberapa perusahaan mengklaim bahwa ada solusi teknologi tunggal, DataOps mengakui jawabannya tidak dapat ditemukan hanya dalam memesan sejumlah kursi atau lisensi. Ini adalah pendekatan disiplin penuh, didorong oleh pola pikir yang mencakup melihat dan mengelola data secara berbeda. DataOps, pada intinya, adalah metodologi yang bertujuan untuk merampingkan semua elemen yang mempengaruhi operasi data untuk meningkatkan output bisnis, menerapkan proses dan berbagai teknologi yang mendukung pandangan dan prinsip data baru ini.

Bergerak dengan Kecepatan Perubahan

Bisnis sekarang memiliki akses instan ke berita dan informasi dari internet dan media sosial, dan pengguna bisnis ingin beroperasi di tempat kerja seperti yang mereka lakukan di rumah – dengan akses instan ke data. Persyaratan ini menuntut pendekatan data yang lebih terintegrasi dan efisien dibandingkan pendekatan batch semi-reguler di mana banyak bisnis diarsitektur.

Menjadi jelas bahwa perusahaan yang ingin – atau mulai – beroperasi pada kecepatan perubahan dapat menang dengan memiliki informasi dan analisis yang tepat pada waktu yang tepat. Ketika perusahaan mencoba mengejar kecepatan pergerakan data dan mengelola kompleksitas lingkungan mereka sendiri, menjadi jauh lebih sulit untuk meningkatkan ketersediaan data. Kemacetan yang meningkat adalah pendorong utama untuk adopsi DataOps. Sumber data mentah dan beragam yang masuk perlu dibentuk dan diformat, dan perlu ada sedikit gesekan antara orang yang menyediakan data dan orang yang menggunakannya untuk membuat keputusan.

DataOps mengubah aturan main dengan mendukung perusahaan yang berfokus pada data, mempercepat waktu untuk melihat, dan memecahkan banyak tantangan yang terkait dengan akses dan penggunaan data. Metodologi ini sangat berfokus pada peningkatan komunikasi, integrasi, dan otomatisasi aliran data di seluruh organisasi. Ini menyatukan kelincahan, integrasi berkelanjutan, dan pengujian sambil menambahkan lapisan komunikasi untuk meningkatkan kolaborasi antara pemilik data, administrator basis data, insinyur data yang membangun saluran dan proses, dan konsumen data. Hasilnya akhirnya mendapatkan data waktu nyata yang akan menguntungkan seluruh organisasi.

Perusahaan progresif menggunakan arsitektur data modern untuk membantu mengelola volume data yang terus berkembang. Memanfaatkan platform seperti cloud, yang memberikan kelincahan, fleksibilitas, dan efisiensi yang lebih besar kepada perusahaan adalah fondasi yang, bila dikombinasikan dengan alat integrasi data, dapat mengotomatiskan pengiriman dan proses data dengan tingkat keamanan, kualitas, dan metadata yang sesuai. Ketika DataOps ditambahkan ke dalam campuran, organisasi membuat penyelarasan internal yang dengan teknologi yang tepat mendukung analitik data real-time dan pendekatan manajemen data kolaboratif.

Adopsi DataOps membantu mempercepat waktu untuk mendapatkan wawasan dan membahas cara menangani berbagai variasi dan kecepatan data. Namun, metodologi pada dasarnya akan menimbulkan pertanyaan, seperti apa yang dibutuhkan untuk beroperasi pada kecepatan perubahan dengan sukses?

Kunci Sukses DataOps

DataOps sangat menjanjikan dalam kemampuannya untuk mengubah proses data. Agar DataOps berhasil, perusahaan harus mengikuti beberapa persyaratan teknologi.

Persyaratan pertama adalah integrasi data berkelanjutan. Ini adalah dasar untuk platform data modern dan kunci untuk mencapai analisis data waktu nyata. Daripada pendekatan ETL tradisional dan tampilan batch yang memindahkan data secara mingguan atau terkadang bulanan, DataOps membutuhkan integrasi konstan dari perubahan data tambahan. Ini berarti menerapkan teknologi seperti change data capture (CDC), yang bila dilakukan dengan benar menghilangkan kebutuhan untuk instalasi sistem sumber. Ini adalah cara non-invasif untuk menangkap perubahan data dan metadata dari sistem transaksional, database relasional, sistem mainframe, dan aplikasi dan mengalirkannya ke tempat yang diperlukan dalam proses jalur data.

Sangat penting bagi perusahaan untuk memilih solusi universal, solusi yang akan mendukung berbagai platform dan memungkinkan proses pengambilan data perubahan beroperasi dari perspektif sumber dan target, yang akan membantu saat mengirimkan dan menyempurnakan data di mana pun dan sesuai kebutuhan. Hal ini memungkinkan database untuk direplikasi, memungkinkan perpindahan ke gudang data berbasis cloud dan data lake untuk penghematan biaya dan kelincahan sambil menyediakan jalur pipa data untuk mendukung pergerakan waktu nyata.

Agar DataOps berhasil, otomatisasi juga penting. Implementasi platform modern seperti cloud dan data lake sedang terjadi di perusahaan, dan mengotomatisasi jalur data memastikan pembuatan, pengiriman, dan penyempurnaan data yang efisien sambil mengirimkan subset analitik ke pengguna bisnis yang berbeda. Dengan mengotomatiskan beban kerja yang heterogen dan terdistribusi, kami memberikan informasi tepercaya kepada pengguna yang akan membantu mereka membuat keputusan terbaik pada waktu yang tepat.

Organisasi perlu mempertimbangkan kelincahan saat mengadopsi teknologi baru dan menerapkan jalur data baru. Solusi harus berjalan jika diperlukan, baik di cloud, di lokasi, atau di lingkungan hibrid untuk mempertahankan kecepatan “arsitektur bergerak”, yang mengacu pada perubahan konstan dalam platform dan format data. CDC yang fleksibel menyediakan infrastruktur modern yang gesit yang membuat perusahaan siap di masa depan, menawarkan beban data yang tepat untuk memenuhi kebutuhan pengguna bisnis.

Bagian terakhir yang perlu dipertimbangkan adalah kepercayaan, salah satu aspek terpenting dari DataOps dan yang berasal dari metadata. Pengguna harus dapat mengetahui dari mana data itu berasal, bagaimana data itu diubah, dan kapan dan siapa yang mengubahnya. Hal ini dicapai dengan teknologi seperti katalog data, yang membantu pengguna menemukan data dengan cepat. Ini juga memberikan garis keturunan data, yang sangat penting karena memberikan konteks kepada pengguna untuk membantu memahami di mana data diambil, bagaimana data itu diubah, dan mengonfirmasi validasi. Informasi tersebut memberi pengguna keyakinan bahwa semua pergerakan data berhasil direkam dengan benar.

Hapus Data Jalan ke Depan

Meskipun masih dalam tahap awal, mengadopsi DataOps akan mengurangi banyak masalah kemacetan terkait data yang membuat organisasi tidak dapat melompati persaingan, sekaligus membantu mengurangi waktu dan biaya pengiriman data siap analitik ke lebih banyak pengguna analitik.

Ketika dijalankan dengan sukses, DataOps memungkinkan perusahaan untuk meningkatkan produktivitas, merampingkan dan mengotomatisasi proses, meningkatkan output data, dan menciptakan kolaborasi yang lebih besar di seluruh tim, memungkinkan bisnis beroperasi dengan kecepatan perubahan.