DataOps: Mengoptimalkan Aliran Data untuk Analitik yang Lebih Cepat dan Terpercaya

DataOps adalah seperangkat praktik, proses, dan teknologi agile yang berkembang untuk membangun dan meningkatkan pipeline data dan analitik guna lebih baik memenuhi kebutuhan bisnis.

Data terus bertambah setiap detiknya, memberikan potensi harta karun informasi untuk tujuan analitis. Namun, terlalu sering analitik terhenti karena berbagai masalah data. Kami tidak yakin data apa yang tersedia, data berasal dari mana, atau apakah data tersebut dapat dipercaya.

Dalam dunia ideal, kita dapat memiliki akses on-demand dan kepercayaan pada data yang tersedia, baik untuk analitik perusahaan secara keseluruhan maupun wawasan proyek spesifik untuk membuat keputusan bisnis yang menjaga kami berada di depan kompetitor. Realitasnya, jumlah sumber data, platform, dan aplikasi yang terus bertambah telah menyebabkan kemacetan data dan hambatan signifikan di sebagian besar organisasi.

Jumlah data masif yang dihasilkan, dikumpulkan, dan dikelola seharusnya menciptakan lingkungan data yang sehat untuk pemahaman yang lebih baik tentang pelanggan, produk, dan pasar – namun kami terus gagal mencapainya.

Pendekatan Baru terhadap Data

Dalam menghadapi tantangan ini, perusahaan perlu obat yang membantu menghilangkan silo informasi yang ada dan kemacetan data. Yang dibutuhkan adalah cara komprehensif untuk memahami dan menggunakan alat, teknologi, dan keterampilan yang tepat yang mengatasi perubahan konstan dalam data. DataOps adalah pendekatan yang tepat.

DataOps merangkum sifat dinamis data, memungkinkan perusahaan untuk menemukan cara yang lebih baik untuk mengembangkan dan menyampaikan analitik real-time. Mengikuti jejak metodologi DevOps, DataOps adalah seperangkat praktik, proses, dan teknologi agile yang berkembang untuk membangun dan meningkatkan pipeline data dan analitik guna lebih baik memenuhi kebutuhan bisnis.

Lihat juga: DataOps-Engineer Pipeline Data Berpengalaman Penting untuk Analitik Streaming

Sementara beberapa perusahaan mengklaim bahwa ada satu solusi teknologi, DataOps mengakui bahwa jawabannya tidak dapat ditemukan hanya dengan memesan sejumlah kursi atau lisensi tertentu. Ini adalah pendekatan disiplin penuh, yang didorong oleh pola pikir yang merangkum pandangan dan pengelolaan data secara berbeda. DataOps, pada intinya, adalah metodologi yang bertujuan untuk menyederhanakan semua elemen yang mempengaruhi operasi data untuk meningkatkan output bisnis, dengan mengimplementasikan proses dan berbagai teknologi yang mendukung pandangan baru dan prinsip data ini.

Bergerak dengan Kecepatan Perubahan

Bisnis sekarang memiliki akses instan ke berita dan informasi dari internet dan media sosial, dan pengguna bisnis ingin bekerja di kantor seperti di rumah – dengan akses instan ke data. Persyaratan ini menuntut pendekatan yang lebih terintegrasi dan efisien terhadap data dibandingkan pendekatan batch semi-reguler yang menjadi arsitektur banyak bisnis.

Jelas bahwa perusahaan yang ingin – atau mulai – beroperasi dengan kecepatan perubahan dapat menang dengan memiliki informasi dan analisis yang tepat pada waktu yang tepat. Saat perusahaan mencoba mengejar gerakan kecepatan data dan mengelola kompleksitas lingkungan mereka, semakin sulit untuk meningkatkan ketersediaan data. Hambatan yang semakin meningkat adalah pengemudi utama adopsi DataOps. Sumber data masuk yang mentah dan beragam perlu diatur dan diformat, dan perlu ada lebih sedikit gesekan antara orang yang menyediakan data dan orang yang menggunakannya untuk membuat keputusan.

DataOps mengubah aturan permainan dengan mendukung perusahaan yang berfokus pada data, mempercepat waktu untuk mendapatkan wawasan, dan menyelesaikan 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 menggabungkan kelincahan, integrasi berkelanjutan, dan pengujian sambil menambahkan lapisan komunikasi untuk meningkatkan kolaborasi antara pemilik data, administrator basis data, insinyur data yang membangun pipeline dan proses, dan konsumen data. Hasilnya, akhirnya mendapatkan data real-time yang akan memberikan manfaat bagi seluruh organisasi.

Perusahaan progresif menggunakan arsitektur data modern untuk membantu mengelola volume data yang terus meluas. Memanfaatkan platform seperti cloud, yang memberikan perusahaan kelincahan, fleksibilitas, dan efisiensi yang lebih besar adalah dasar yang, ketika digabungkan dengan alat integrasi data, dapat mengotomatisasi pengiriman dan proses data dengan tingkat keamanan, kualitas, dan metadata yang sesuai. Ketika DataOps ditambahkan ke dalam campuran, organisasi menciptakan peresmian 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 mengatasi bagaimana menangani keragaman dan kecepatan data yang luas. Namun, metodologi ini secara alami akan menimbulkan pertanyaan, seperti apa yang dibutuhkan untuk beroperasi dengan kecepatan perubahan dengan sukses?

Kunci Keberhasilan DataOps

DataOps menjanjikan hal yang besar dalam kemampuannya untuk mentransformasi 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 analitik data real-time. Daripada pendekatan ETL tradisional dan tampilan batch yang memindahkan data secara mingguan atau kadang-kadang bulanan, DataOps memerlukan integrasi konstan dari perubahan data incremen. Ini berarti menerapkan teknologi seperti capture data berubah (CDC), yang saat dilakukan dengan benar menghilangkan kebutuhan untuk instalasi sistem sumber. Ini adalah cara non-invasif untuk menangkap perubahan dalam data dan metadata dari sistem transaksional, basis data relasional, sistem mainframe, dan aplikasi serta memstreamingnya ke tempat yang diperlukan dalam proses pipeline data.

Sangat penting bagi perusahaan untuk memilih solusi universal, satu yang akan mendukung berbagai platform dan memungkinkan proses capture data berubah untuk beroperasi dari perspektif sumber dan target, yang akan membantu saat menyampaikan dan menyempurnakan data di mana dan kapan diperlukan. Ini memungkinkan basis data direplikasi, memungkinkan perpindahan ke gudang data dan danau data berbasis cloud untuk penghematan biaya dan kelincahan sambil menyediakan pipeline data untuk mendukung pergerakan real-time.

Agar DataOps berhasil, otomatisasi juga sangat penting. Implementasi platform modern seperti cloud dan danau data sedang terjadi di perusahaan, dan mengotomatisasi pipeline data memastikan generasi, pengiriman, dan penyempurnaan data yang efisien sambil menyampaikan subset analitik ke berbagai pengguna bisnis. Dengan mengotomatisasi beban kerja heterogen dan terdistribusi, kami menyediakan pengguna dengan informasi yang terpercaya yang akan membantu mereka membuat keputusan terbaik pada waktu yang tepat.

Organisasi perlu mempertimbangkan kelincahan saat mengadopsi teknologi baru dan mengimplementasikan pipeline data baru. Solusi harus berjalan di tempat yang diperlukan, apakah itu di cloud, on-premise, atau lingkungan hybrid untuk menjaga kecepatan "arsitektur dalam gerakan," yang merujuk pada perubahan konstan dalam platform dan format data. CDC yang fleksibel menyediakan infrastruktur modern yang cepat tanggap yang membuat perusahaan siap masa depan, menawarkan beban data yang tepat untuk memenuhi persyaratan pengguna bisnis.

Pieces terakhir yang perlu dipertimbangkan adalah kepercayaan, salah satu aspek terpenting DataOps yang berasal dari metadata. Pengguna harus dapat mengetahui data berasal dari mana, bagaimana data ditransformasikan, dan kapan dan siapa yang mengubahnya. Ini dicapai dengan teknologi seperti katalog data, yang membantu pengguna menemukan data dengan cepat. Ini juga menyediakan garis kelangsungan data, yang sangat penting karena memberikan pengguna konteks untuk membantu memahami di mana data ditangkap, bagaimana data ditransformasikan, dan mengonfirmasi validasi. Informasi semacam itu memberikan pengguna kepercayaan bahwa semua pergerakan data telah direkam dengan benar.

Jalan Data yang Jelas di Depan

Meskipun masih dalam tahap awal, mengadopsi DataOps akan mengatasi banyak masalah kemacetan terkait data yang mencegah organisasi untuk melompat melewati kompetitor, sambil membantu mengurangi waktu dan biaya pengiriman data siap analitik kepada lebih banyak pengguna analitik.

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