Mengapa DataOps yang Kuat Mendorong Analitik Data yang Terpercaya
Jika proses DataOps Anda tidak dipahami dengan baik, hal itu dapat menyebabkan inkonsistensi dalam data dan hasil analitik Anda.
Kebutuhan akan proses DataOps yang kuat seringkali tidak dihargai dan salah dipahami saat diterapkan pada proyek analitik data. Sederhananya, DataOps adalah DevOps (serangkaian praktik yang menggabungkan alat dan operasi TI) untuk data—yaitu proses mengoperasionalisasi data serta menangani inti bahwa setiap kali Anda melakukan deployment atau membuat perubahan, Anda perlu memperhatikan data yang sudah ada dan dampak potensi dari perubahan yang sedang dipromosikan.
Tantangannya, dalam situasi di mana perhatian yang tepat tidak diberikan pada proses DataOps yang mendasari, berbagai masalah dapat timbul yang pada akhirnya mengarah pada implikasi serius.
Lihat juga: DataOps: Cara Mengubah Data menjadi Wawasan yang Dapat Dindaklanjuti
Anda mendorong perubahan yang merusak sesuatu di produksi
Ini adalah mimpi buruk setiap tim data. Bahkan lebih buruk lagi, adalah tidak memiliki proses untuk mengetahui 1) perubahan apa yang diperkenalkan dan 2) cara menghapus masalahnya. Jika Anda tidak memiliki visibilitas ke dalam perubahan apa yang sedang di-deploy, Anda tidak memiliki jalan keluar untuk segera menangani masalah yang baru diperkenalkan. Ini adalah masalah dev, tetapi dengan cepat berubah menjadi masalah bisnis karena Anda dapat mulai kehilangan audiens bisnis Anda. Jika basis pelanggan Anda tidak percaya pada sistem Anda dan proses yang mendasarinya (dan mereka mulai melihat data korup secara real-time), kredibilitas seluruh program data Anda dipertanyakan—dan ini dipertanyakan atas sesuatu yang dapat diatasi oleh proses yang jelas, teruji, dan terdokumentasi.
Kecepatan pengiriman untuk peningkatan
Jika Anda tidak memiliki proses yang solid, dan jika Anda melihat data yang tidak akurat, waktu Anda untuk memperbaiki masalah dan menyediakan peningkatan akan sangat lama. Hasilnya? Anda akan melihat data buruk (atau tidak lengkap) lebih lama. Proses deployment itu sendiri perlu dilihat sebagai bagian dari program data keseluruhan Anda. Terapkan perubahan nol kode hanya untuk menguji proses deployment. Apakah proses itu sendiri berfungsi sebagaimana mestinya—ataukah proses itu sebenarnya yang memperkenalkan hal-hal yang salah ke produksi?
Anda telah menghapus kemampuan untuk melakukan hot-fix
Masalah timbul, hal itu tidak dapat dihindari, dan tim dev perlu dapat melompat dengan cepat dan melakukan hot-fix untuk menangani masalah segera. Masalahnya, adalah jika Anda tidak memiliki proses DataOps, Anda berisiko memperkenalkan bug yang sama lagi pada deployment berikutnya Anda.
Lihat juga: Waktu ke Pasar adalah Segalanya—Wujudkan dengan DataOps
Kesalahan manusia dan biaya
Seberapa hati-hati pun orang, kesalahan terjadi. Proses DevOps dibangun untuk menghilangkan sebanyak mungkin kesalahan manusia dari program analitik data Anda. Semakin sedikit kesalahan manusia, semakin akurat data Anda dan program Anda. Orang mahal, dan proses dapat membantu mengurangi biaya itu. Semakin banyak orang yang terlibat dalam deployment, semakin mahal proses itu. Hilangkan aspek manual dari program analitik data Anda, dan Anda akan memiliki program yang lebih baik, lebih murah, dan lebih cepat.
Jika Anda tidak yakin tentang keadaan saat ini proses DataOps Anda, tanyakan pertanyaan ini pada tim Anda. Jawabannya akan memberitahu Anda segala yang perlu Anda ketahui.
- Apa proses saat ini kami untuk mendapatkan perubahan data ke produksi? Apakah konsisten dan terdokumentasi dengan baik?
- Apakah ada lingkungan pengembangan dan pengujian terisolasi di mana pekerjaan dilakukan?
- Apakah orang memiliki akses admin ke produksi untuk membuat perubahan? Apakah ada proses yang mencegah orang mendorong perubahan mereka sendiri ke produksi (misalnya, bagaimana tata kelola antara pengembangan dan deployment)?
Jika proses DataOps Anda tidak dipahami dengan baik, hal itu dapat menyebabkan inkonsistensi dalam data Anda. Inkonsistensi dalam data Anda mengarah pada keraguan dalam pikiran 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 dipercaya di mata pelanggan Anda, dan Anda akan tahu bahwa Anda telah membangun satu versi kebenaran yang dapat diandalkan untuk membuat keputusan bisnis kritis.
