Program Analisis Data yang Baik Bergantung pada DataOps yang Baik
Jika proses DataOps Anda tidak dipahami dengan baik, ini dapat menyebabkan inkonsistensi dalam data dan hasil analisis Anda.
Kebutuhan akan proses DataOps yang kuat sering kali diremehkan – dan disalahpahami ketika diterapkan pada proyek analitik data. Sederhananya, DataOps adalah DevOps (kumpulan praktik yang menggabungkan alat dan operasi TI) untuk data – dan merupakan proses mengoperasionalkan data dan mengatasi gagasan inti bahwa setiap kali Anda melakukan penerapan atau membuat perubahan, Anda harus berhati-hati data yang sudah ada dan dampak potensial dari perubahan yang dipromosikan.
Tantangannya, dalam situasi di mana perhatian yang tepat tidak diberikan pada proses DataOps yang mendasarinya, adalah bahwa sejumlah masalah dapat muncul – yang pada akhirnya mengarah pada beberapa implikasi serius.
Lihat juga: DataOps:Cara Mengubah Data menjadi Wawasan yang Dapat Ditindaklanjuti
Anda mendorong perubahan yang merusak sesuatu dalam produksi
Ini adalah mimpi terburuk setiap tim data. Lebih buruk lagi, tidak memiliki proses untuk mengetahui 1) perubahan apa yang diperkenalkan dan 2) cara menghilangkan masalah. Jika Anda tidak memiliki pandangan yang jelas tentang perubahan apa yang diterapkan, Anda tidak memiliki jalan lain untuk mengatasi masalah yang baru diperkenalkan dengan cepat. Ini adalah masalah pengembang, tetapi dengan cepat berubah menjadi masalah bisnis di mana Anda dapat mulai kehilangan audiens bisnis Anda. Jika basis pelanggan Anda tidak memiliki kepercayaan pada sistem Anda dan proses yang mendasarinya (dan mereka mulai melihat data yang rusak secara real-time), kredibilitas seluruh program data Anda dipertanyakan – dan itu dipertanyakan atas sesuatu yang dapat diselesaikan dengan proses yang jelas, teruji, dan terdokumentasi.
Kecepatan pengiriman untuk penyempurnaan
Jika Anda tidak memiliki proses yang solid, dan jika Anda melihat data yang tidak akurat, waktu Anda untuk memperbaiki masalah dan memberikan penyempurnaan akan sangat lama. Hasil? Anda akan melihat data yang buruk (atau tidak lengkap) lebih lama. Proses penyebaran itu sendiri perlu dilihat sebagai bagian dari program data Anda secara keseluruhan. Terapkan perubahan kode nol untuk sekadar menguji proses penerapan. Apakah proses itu sendiri bekerja sebagaimana mestinya – atau apakah proses itu sebenarnya yang memasukkan hal-hal yang salah ke dalam produksi?
Anda telah menghapus kemampuan untuk melakukan perbaikan terbaru
Masalah muncul, itu tidak dapat dihindari, dan tim pengembang harus dapat terjun dengan cepat dan melakukan perbaikan terbaru untuk mengatasi masalah langsung. Namun, masalahnya adalah jika Anda tidak memiliki proses DataOps, Anda berisiko memperkenalkan kembali bug yang sama pada penerapan berikutnya.
Lihat juga: Time to Market adalah Segalanya – Wujudkan dengan DataOps
Kesalahan dan biaya manusia
Tidak peduli seberapa berhati-hatinya orang, kesalahan bisa saja terjadi. Proses DevOps dibuat untuk menghapus sebanyak mungkin kesalahan manusia dari program analitik data Anda. Semakin sedikit kesalahan manusia, semakin akurat data Anda – dan program. Orang-orang itu mahal, dan proses dapat membantu mengurangi biaya itu. Semakin banyak orang yang terlibat dalam penerapan, semakin mahal prosesnya. Hapus aspek manual program analisis data Anda, dan Anda akan mendapatkan program yang lebih baik, lebih murah, dan lebih cepat.
Jika Anda tidak yakin tentang status proses DataOps Anda saat ini, ajukan pertanyaan ini kepada tim Anda. Jawabannya akan memberi tahu Anda semua yang perlu Anda ketahui.
- Bagaimana proses kami saat ini untuk memasukkan perubahan data ke dalam produksi? Apakah konsisten dan terdokumentasi dengan baik?
- Apakah ada lingkungan pengembangan dan pengujian yang terisolasi di mana pekerjaan sedang dilakukan?
- Apakah orang memiliki akses admin ke produksi untuk membuat perubahan? Apakah ada proses untuk mencegah orang mendorong perubahan mereka sendiri ke dalam produksi (yaitu, apa tata kelola antara pengembangan dan penerapan)?
Jika proses DataOps Anda tidak dipahami dengan baik, ini dapat menyebabkan inkonsistensi dalam data Anda. Inkonsistensi dalam data Anda menyebabkan keraguan di benak pelanggan Anda tentang kualitas informasi mereka dan bahwa mereka tidak dapat benar-benar mempercayai apa yang mereka lihat sebagai sumber kebenaran. Bangun proses yang lebih baik, dan Anda akan berjalan lebih cepat, tetap dapat dipercaya di mata pelanggan, dan Anda akan tahu bahwa Anda telah membangun satu versi kebenaran yang dapat diandalkan untuk membuat keputusan bisnis yang penting.
