DataOps چیست؟

DataOps یک متدولوژی خودکار و مبتنی بر فرآیند است که توسط تیم‌های تحلیل داده و با هدف بهبود کیفیت و کاهش چرخه‌های زمانی آماده‌سازی و تحلیل داده پیاده‌سازی می‌شود. 

DataOps یک فرهنگ مدیریت داده‌ی مشارکتی است که بر بهبود ارتباطات بین افراد و یکپارچه‌سازی و اتومیشن data flowها بین مدیران داده و کاربران داده در سطح یک سازمان تمرکز دارد. هدف DataOps خلق ارزش «از طریق پیش‌بینی‌پذیر کردن و مدیریت تغییرات در داده‌ها، مدل‌های داده و artifact‌های مرتبط با آن» است.

به طور خاص DataOps بر آماده‌سازی Agile داده‌ها، بهبود کیفیت داده‌ها و ارائه اطلاعات قابل اعتماد، و سیاست‌گذاری‌های حاکمیت داده و امنیت، تمرکز دارد. همه این مراحل در یک فرآیند بازگشتی «که به‌طور مداوم بهبود پیدا می‌کند» اتفاق می‌افتد و به تیم‌ها این امکان را می‌دهد تا بینش‌های جدید را به‌طور مؤثر و کارآمد کشف کنند.

تفاوت DataOps با Data Operation

DataOps لزوماً همان عملیات داده نیست! عملیات داده بسیار گسترده‌تر از DataOps است و اهداف متفاوتی دارد. از نظر گستردگی data operation به پتانسیل داده و همچنین کیفیت و دسترسی‌پذیری داده‌ها می‌پردازد. از طرفی هدف data operation این است که داده‌ها به پتانسیل کامل خود برسند و بیشترین ارزش را ارائه دهند، در حالی که هدف DataOps بر دسترسی سریع و آسان به داده‌های با کیفیت و به‌روز متمرکز است.

چرا DataOps مهم است؟

سازمان‌ها برای رقابت در بازار نیاز به داده‌های با کیفیت و قابل اعتماد دارند تا بتوانند اهداف کسب‌و‌کار خود را محقق کنند. در همین راستا، دسترسی real-time و automated به داده‌ها اهمیت بیشتری پیدا می‌کند. ایجاد چنین بستری برای سازمان‌ها نیازمند یک زیرساخت مدرن و معماری با ساختار حاکمیتی مناسب است. 

پیش‌تر سازمان‌ها تمام داده‌های خود را از محیط‌های مختلف جمع‌آوری کرده و همه را در یک انبار داده قرار می‌دادند و از آنجا اطلاعات را استخراج می‌کردند. اما این رویکرد به لحاظ مالی و زمانی مقرون به صرفه نبود و از طرفی نتایج مورد انتظار سازمان را ایجاد نمی‌کرد. این مسئله با ظهور شرکت‌های بزرگ تکنولوژی و افزایش حجم داده‌ در سازمان‌ها تشدید شد. زیرا تا زمانی که تیم‌ها insight مناسب را ارائه دهند زمان مفید برای تصمیم‌گیری گذشته بود. با توسعه‌ی فرهنگ DevOps در حوزه‌های داده و هوش مصنوعی، تیم‌ها باید بتوانند با ایجاد چرخه‌های بازگشتی روی داده‌ها، در عرض چند ساعت یا چند روز به insight مورد نظر دست یابند، نه هفته‌ها یا ماه‌ها.

علاوه بر این، بدون DataOps، تیم‌ها ممکن است زمان زیادی را صرف ایجاد پایه‌های مدل‌های AI‌/ML کنند، در حالی که این تلاش‌ها تنها حدود 20درصد از آنچه برای ارائه اطلاعات قابل اعتماد لازم است را تشکیل می‌دهد. در چنین شرایطی سازمان‌ها در معرض خطر تصمیم‌گیری بر اساس داده‌های نادرست قرار می‌گیرند. در عین حال، DataOps بر 80درصد باقی‌مانده تمرکز می‌کند تا ضمن اطمینان از کیفیت داده‌ها، شرایط دسترسی سریع تیم‌ها به داده‌ها به جای انتظارهای چند ماهه را فراهم کند.

چه عواملی منجر به ظهور DataOps شده‌اند؟

علاوه بر افزایش سرعت رشد کسب‌و‌کارها و فشار بیشتر از طرف DevOps برای ارایه insight‌های real-time بیشتر از داده‌ها، چندین عامل دیگر نیز در سال‌های اخیر به ظهور DataOps کمک کرده‌اند. این عوامل عبارتند از:

1. افزایش حجم داده‌ها: داده‌های بیشتر به معنای فرصت‌ها و insight‌های بیشتر است؛ اما تنها در صورتی که این داده‌ها به درستی مدیریت و نظارت شوند. اگر تیم‌ها دسترسی محدودی به داده‌ها داشته باشند، ممکن است هفته‌ها یا ماه‌ها طول بکشد تا insight استخراج کنند. به جز قدیمی شدن آن insight‌ها، ممکن است حتی دقیق هم نباشند. هدف DataOps حل مشکلات سرعت و کیفیت دسترسی به داده است، حتی با افزایش حجم داده‌های رو به افزایش سازمان‌ها.

2. افزایش سیستم‌ها و فرآیندهایی که به داده‌ها وابسته‌اند: در جهانی که تقریباً همه چیز به داده‌ها وابسته است، سازمان‌ها نمی‌توانند داده‌های نامناسب را وارد سیستم‌ها و فرآیندهای خود کنند. این موضوع می‌تواند منجر به تصمیماتی شود که بر کاربران نهایی، رشد سازمان و درآمد تاثیر می‌گذارد. 

3. افزایش تعداد و تنوع مصرف‌کنندگان داده: با مصرف داده‌های بیشتر توسط کاربران داخلی و خارجی، سازمان‌ها باید راه‌هایی برای دسترسی آسان به این داده‌ها پیدا کنند. انتظار برای ارائه پاسخ‌ توسط یک تیم فنی راه‌حل عملی نیست. DataOps با عمومی کردن دسترسی به داده‌ها برای انواع کاربران، به خصوص در پاسخ به سوالات مرتبط با داده‌ها به صورت کارآمد و موثر از طریق خدمات خودکار، به حل این چالش کمک می‌کند.

عناصر DataOps چیست؟

DataOps ترکیبی از متدلوژی agile و DevOps و lean manufacturing (به طور خاص حوزه‌ی کنترل فرآیند آماری (SPC)) را بر فرایندهای دیتایی اعمال می‌کند:

ابتدا، DataOps از مفهوم iteration متدلوژی agile برای ارائه سریع‌تر insight‌ها استفاده می‌کند.

سپس، مفاهیم همکاری، شکستن سیلوها و تحویل مداوم را از DevOps به کار می‌گیرد تا دانشمندان داده، تحلیل‌گران داده، مهندسان داده، تیم‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین و تیم‌های DevOps را دور هم جمع کند تا بینش‌های جدید را به سرعت ارائه دهند، آن بینش‌ها را در دسترس افراد مرتبط قرار دهند و در صورت نیاز به طور منظم تکرار کنند.

درنهایت DataOps بر ماهیت فرآیندگرا تکیه دارد تا مدیریت pipelineها و فرآیندهای داده را بهبود بخشد که به اطمینان از کیفیت در کنار کارایی کمک می‌کند.

در حالی که DevOps هدفش بهبود انتشار و کیفیت محصولات نرم‌افزاری است، DataOps همین کار را برای data productها انجام می‌دهد. data productها به دلیل نحوه استفاده از داده‌ها با محصولات نرم‌افزاری متفاوت هستند. یک محصول نرم‌افزاری عملکردها و ویژگی‌های فنی خاصی را برای کاربران نهایی فراهم می‌کند. در مقابل، یک data product حول منطق کسب‌و‌کار ساخته می‌شود که کاربران به وسیله‌ی آن تصمیم‌گیری می‌کنند یا مدل‌هایی می‌سازند که رفتارهای‌های خودکار انجام می‌دهند. یک مهندس داده باید جنبه‌های فنی ساخت محصولات نرم‌افزاری و منطق کسب و کار، کیفیت محصول و متریک‌هایی که یک data product ایده‌آل ایجاد می‌کند را درک کند.

عناصر تاثیرگذار بر منطق کسب‌وکار به ایجاد یک مدل پیش‌بینی‌پذیر بهتر کمک می‌کنند تا ریسک را کاهش، بهره‌وری را افزایش و وظایف تکراری را خودکار کنند تا تیم‌ها بتوانند بر عناصر استراتژیک‌تر علم داده تمرکز کنند. این عناصر عبارتند از:

• collect: ساده و قابل دسترس کردن داده‌ها
• organize: ایجاد یک پایه تحلیلی آماده برای کسب‌و‌کار. در این قسمت DataOps داده‌ها را از سیستم‌های پراکنده جمع‌آوری می‌کند.
• analyze: در این قسمت DataOps وظیفه دارد داده‌های قابل اعتماد ارائه کند تا سایر تیم‌ها، مانند تیم‌های علم داده، بتوانند مدل‌های موثری بسازند. این مرحله شامل تلاش‌هایی مانند مدیریت master data و یکپارچه‌سازی داده‌ها می‌شود.
• infuse: عملیاتی کردن مدل‌های هوش مصنوعی با اعتماد و شفافیت. این مرحله بر اطمینان از دسترسی سریع و موثر تیم‌های داده به اطلاعات تمرکز دارد. 

اما جنبه‌ فنی ساخت محصول در DataOps نیز دارای سه عنصر اصلی: automation و monitoring/observability و  incident response است.

Automation

automation باعث اطمینان و سازگاری در فرآیند DataOps می‌شود و به مهندسان داده اجازه می‌دهد ویژگی‌های جدید محصول را به سرعت پیاده‌سازی کنند و بهبودهایی در workflow‌های موجود ایجاد کنند. automation در DataOps چارچوب و workflow مشابهی با DevOps دارد که شامل مدیریت تغییرات (محیط، version control کد و داده)، continuous integration/continuous deployment یا CI/CD، و configuration as code یا CaC می‌شود. 

با اضافه شدن ابعادی مثل بررسی کیفیت داده، انحراف داده/مدل، یکپارچگی فراداده و موارد دیگر به مسائل علوم داده، DataOps نیز مانند DevOps، به monitor و maintain‌ کردن تکنولوژی و سیستم‌ها (pipeline‌های داده، orchestration و غیره) می‌پردازد.

monitoring و observability

مانیتورینگ، مشاهده‌پذیری و لاگینگ برای پیشگیری از هر مشکلی در چرخه عمر مهندسی داده ضروری است. برای این موضوع از کنترل فرآیند آماری (SPC) استفاده می‌شود تا مشخص شود که آیا رویدادهای مانیتور شده خارج از محدوده هستند و کدام حوادث ارزش پاسخ‌گویی دارند. روش DODD یا Data Observability Driven Development چارچوب مناسبی برای تفکر در مورد مشاهده‌پذیری داده فراهم می‌کند. DODD شبیه test-driven development یا TDD در مهندسی نرم‌افزار است:

هدف DODD این است که به همه افرادی که در زنجیره داده دخیل هستند، دید کاملی نسبت به داده‌ها و برنامه‌های داده بدهد تا بتوانند تغییرات در داده‌ها یا برنامه‌های داده را در هر مرحله (از ورود تا تبدیل و تحلیل) شناسایی کنند و به حل مشکلات داده کمک کنند. DODD تلاش دارد که observability داده به یک مساله‌ی مهم در چرخه عمر مهندسی داده تبدیل شود.

incident response (پاسخ به رخدادها)

تیم‌هایی که از DataOps استفاده می‌کند، می‌توانند data product‌های جدید را به سرعت عرضه کند. اما بروز اشتباهات اجتناب ناپذیر است و ممکن است یک data model جدید نتایج گزارش‌های جاری سازمان را خراب کند یا یک مدل ML قدیمی شود و پیش‌بینی‌های نادرستی ارائه دهد. مشکلات متعددی می‌توانند چرخه عمر مهندسی داده را مختل کنند. incident response تلاش دارد تا با استفاده از قابلیت‌های automation و observability برای شناسایی سریع علل ریشه‌ای یک incident راه‌حل سریع و موثری را ارائه کند.

incident response فقط راجع به ابزارها نیست؛ بلکه درباره ارتباط باز و بدون سرزنش، هم در تیم مهندسی داده و هم در سطح سازمان است. 

چارچوب DataOps چیست؟

چارچوب DataOps مجموعه‌ای از شیوه‌ها، فرآیندها و تکنولوژی‌هاست که به سازمان‌ها امکان بهبود سرعت، دقت و اطمینان از عملیات مدیریت و تحلیل داده‌ها را می‌دهد. DataOps اغلب با DevOps و روش‌های agile در توسعه نرم‌افزار مقایسه می‌شود، زیرا هدف آن شکستن سیلوها، ترویج همکاری و بهینه‌سازی workflow‌ها برای تیم‌های داده است.

فلسفه اصلی DataOps این است که داده را به عنوان یک دارایی ارزشمند مدیریت و پردازش کند. این فلسفه بر اهمیت همکاری بین تیم‌های مختلف، مانند مهندسان داده، دانشمندان داده و تحلیلگران کسب‌وکار تأکید دارد تا اطمینان حاصل شود که همه به داده‌های صحیح در زمان مناسب دسترسی دارند. همچنین DataOps فرهنگ بهبود و نوآوری مستمر را ترویج می‌کند، زیرا تیم‌ها با هم کار می‌کنند تا ناکارآمدی‌های pipeline‌ها و فرآیندهای داده‌ی خود را شناسایی و برطرف کنند.

مزایای اجرای چارچوب DataOps

• بهبود کیفیت و دقت داده‌ها: یکی از مزایای اصلی پذیرش چارچوب DataOps، بهبود کیفیت و دقت داده‌هاست. متدهای DataOps به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا سیاست‌ها و رویه‌های حاکمیت داده ایجاد کنند و اطمینان حاصل شود که داده‌ها به طور مداوم اعتبارسنجی، پاک‌سازی و تبدیل می‌شوند تا نیازهای مختلف ذی‌نفعان را برآورده کنند. این امر منجر به insightهای دقیق‌تر و قابل اعتمادتر می‌شود که می‌تواند تصمیم‌گیری و نتایج بهتری را به دنبال داشته باشد.
• زمان سریع‌تر برای دستیابی به insight: چهارچوب DataOps می‌تواند به طور چشمگیری زمان مورد نیاز برای استخراج insight از داده‌ها را کاهش دهد. با بهینه‌سازی و automation فرآیندهای مدیریت و تحلیل داده‌ها، DataOps به تیم‌ها این امکان را می‌دهد که داده‌ها را سریع‌تر و بهینه‌تر پردازش و تحلیل کنند، که منجر به دسترسی سریع‌تر به insight می‌شود. این موضوع می‌تواند مزیت رقابتی قابل توجهی را ایجاد کند، زیرا سازمان‌ها می‌توانند به سرعت به شرایط متغیر بازار و نیازهای مشتری پاسخ دهند.
• بهبود همکاری و agility: چارچوب DataOps فرهنگی از همکاری و agility را بین تیم‌های داده تقویت می‌کند، زیرا سیلوها را می‌شکند و ارتباطات بین تیمی را ترویج می‌کند. این امر می‌تواند به استراتژی‌های داده‌محور موثرتری منجر شود، زیرا تیم‌ها می‌توانند با هم کار کنند تا مشکلات را شناسایی و برطرف کنند، بینش‌های جدیدی توسعه دهند و سریع‌تر راه‌حل‌های خود را تکرار کنند. نتیجه نهایی یک سازمان agile‌تر است که بهتر می‌تواند با نیازهای متغیر کسب‌وکار سازگار شود و از فرصت‌های جدید بهره‌برداری کند.

اجزای کلیدی یک چارچوب DataOps

Data orchestration

orchestration داده‌ها جزء حیاتی یک چارچوب DataOps است، زیرا مدیریت جریان داده‌ها در مراحل مختلف pipeline داده را بر عهده دارد. این مراحل شامل ورودی داده‌ها، پردازش، ذخیره‌سازی و تحلیل است. orchestration داده‌ها تضمین می‌کند که داده‌ها به‌ شکل بهینه جابجا و پردازش شوند تا برای تحلیل در سریع‌ترین زمان ممکن آماده باشند.

یک جنبه کلیدی orchestration داده‌ها، automation وظایف pipeline داده‌هاست. با automation وظایف تکراری مانند استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL)، سازمان‌ها می‌توانند workflowهای داده‌ها را ساده‌تر کرده و خطای انسانی را کاهش دهند. علاوه بر این، automation به تیم‌های داده اجازه می‌دهد روی وظایف با ارزش‌تر مانند مدل‌سازی و تحلیل داده‌ها تمرکز کنند.

جنبه مهم دیگر orchestration داده‌ها، مدیریت وابستگی‌ بین مراحل مختلف pipeline داده‌هاست تا داده‌ها به ترتیب صحیح پردازش شوند و هرگونه تغییر یا به‌روزرسانی در یک مرحله، تاثیر منفی بر فرآیندهای جاری نگذارد.

Data governance

Data governance جزء ضروری چارچوب DataOps است که اطمینان می‌دهد که داده‌ها دقیق یکپارچه و امن هستند. این امر از طریق تدوین سیاست‌ها، رویه‌ها و استانداردهایی که چگونگی جمع‌آوری، ذخیره‌سازی، مدیریت و استفاده از داده‌ها در یک سازمان را کنترل می‌کند، محقق می‌شود.

جنبه کلیدی حاکمیت داده‌ها، مدیریت کیفیت داده‌هاست که شامل اجرای فرآیندها و کنترل‌هایی است که accuracy و completeness و consistency داده‌ها را تضمین می‌کنند. مدیریت کیفیت داده‌ها می‌تواند شامل اعتبارسنجی داده‌ها، پاک‌سازی داده‌ها و اجرای استانداردهای داده باشد. با بهبود کیفیت داده‌ها، سازمان‌ها می‌توانند reliability بینش‌های مبتنی بر داده‌های خود را افزایش داده و تصمیمات بهتری بگیرند.

جنبه مهم دیگر حاکمیت داده‌ها، امنیت و حریم خصوصی داده‌ها است. این شامل حفاظت از داده‌های حساس در برابر دسترسی غیرمجاز و مدیریت مقررات حریم خصوصی داده‌ها مانند GDPR است. ابزارهای حاکمیت داده می‌توانند به سازمان‌ها کمک کنند تا اقدامات امنیتی داده‌ها (مانند رمزنگاری و کنترل‌ دسترسی) را اجرا کنند و با مقررات حریم خصوصی داده‌ها سازگاری داشته باشند.

Continuous integration and continuous deployment (CI/CD)

CI/CD از اجزای مهم یک چارچوب DataOps است که توسعه و استقرار سریع و تکرار شونده‌ی پروژه‌های داده را ممکن می‌سازد. رویه‌های CI/CD شامل automation فرآیندهای ساخت، تست و استقرار است، به طوری که تیم‌های داده می‌توانند سریعاً مشکلات را شناسایی و حل کرده و بهبودهای جدیدی ایجاد کنند.

یک بخش مهم CI/CD، که version control است به تیم‌های داده اجازه می‌دهد تغییرات کد و data assetهای خود را پیگیری کنند. به علاوه به تیم‌های داده این امکان را می‌دهد که هم‌زمان روی قسمت‌های مختلف پروژه کار کنند و تغییرات خود را بدون تضاد ادغام کنند. ضمن اینکه VC بازگرداندن تغییرات را (در صورت شناسایی مشکل در نسخه ی جدید) آسان‌تر می‌کند و خطر شکست‌ pipeline داده را کاهش می‌دهد.

جنبه مهم دیگر CI/CD، تست خودکار است. با automation فرآیند تست، تیم‌های داده می‌توانند اطمینان حاصل کنند که کد و  data asset آن‌ها با استانداردهای کیفیت مطابقت دارند و به درستی عمل می‌کنند. تست خودکار می‌تواند شامل unit test و integration test و end-to-end tests باشد که به اعتبارسنجی جنبه‌های مختلف pipeline داده کمک می‌کند. با ادغام تست خودکار در فرآیند CI/CD، تیم‌های داده می‌توانند مشکلات را در مراحل اولیه شناسایی و رفع کنند، قبل از اینکه بر فرآیندهای جاری یا کاربران نهایی تاثیر بگذارد.

Data monitoring و observability

نظارت و مشاهده داده‌ها به تیم‌های داده امکان شناسایی و رفع مشکلات درون pipeline داده‌ها را به صورت پیشگیرانه می‌دهند. این امر از طریق جمع‌آوری، تحلیل و مصور‌سازی معیارها، لاگ‌ها و رویدادهای pipeline داده محقق می‌شود که به تیم‌های داده بینش‌هایی در مورد عملکرد و سلامت workflow‌های داده می‌دهد.

یک جنبه کلیدی نظارت و مشاهده داده‌ها، performance monitoring است که شامل پیگیری معیارهایی مانند زمان‌های پردازش داده، استفاده از منابع و نرخ‌های خطاست که به تیم‌های داده کمک می‌کند تا گلوگاه‌ها را شناسایی کرده و pipeline داده‌ها را برای عملکرد بهتر بهینه‌سازی کنند. ابزارهای performance monitoring می‌توانند دیدگاه‌های واقعی از pipeline داده ارائه دهند و به تیم‌های داده امکان شناسایی و رفع سریع مشکلات را قبل از تاثیرگذاری بر فرآیندهای جاری یا کاربران نهایی بدهند.

جنبه مهم دیگر نظارت و مشاهده داده‌ها، حسابرسی pipeline داده است که شامل پیگیری و تحلیل تغییرات data assetsها و همچنین نظارت بر الگوهای دسترسی و استفاده از داده‌هاست. حسابرسی pipeline داده می‌تواند به سازمان‌ها کمک کند تا با سیاست‌ها و مقررات حاکمیت داده سازگار باقی بمانند و همچنین خطرات احتمالی امنیتی یا مسائل کیفیت داده را شناسایی کنند.

فرآیند اجرای چارچوب DataOps

اجرای چارچوب DataOps در سازمان شما شامل چندین مرحله کلیدی است که می‌تواند به بهینه‌سازی مدیریت داده‌ها و عملیات تحلیلی شما کمک کند و تصمیم‌گیری‌ها و نتایج بهتری را به همراه داشته باشد.

1. ارزیابی چشم‌انداز فعلی داده‌های شما

اولین گام در اجرای چارچوب DataOps، ارزیابی چشم‌انداز فعلی داده‌های شما، شامل سیستم‌ها، برنامه‌ها و مخازن داده‌ای است که سازمان شما استفاده می‌کند. این ارزیابی به شما کمک می‌کند تا هرگونه کاستی در فرآیندهای مدیریت و تحلیل داده‌های موجود را شناسایی و همچنین حوزه‌هایی که می‌توانند از پیاده‌سازی شیوه‌های DataOps بیشترین بهره را ببرند، تعیین کنید.

2. توسعه استراتژی و نقشه راه DataOps

پس از ارزیابی چشم‌انداز فعلی داده‌های خود، مهم است که یک استراتژی و نقشه راه DataOps توسعه دهید که اهداف، مقاصد و مراحل خاصی را که می‌خواهید به آن‌ها دست یابید، مشخص کند. این مرحله شامل تعیین افراد، ابزارها، تکنولوژی‌ها و منابعی است که برای اجرای هر یک از اجزای DataOps مانند orchestration، governance و… نیاز دارید.

3. ایجاد تیم‌های DataOps، ساختارهای حاکمیتی و اجرای ابزارها

برای اجرای موثر چارچوب DataOps، ضروری است تیم‌های اختصاصی DataOps ایجاد کنید که مسئول مدیریت و بهینه‌سازی عملیات مدیریت و تحلیل داده‌های شما باشند. این تیم‌ها باید شامل اعضایی از تیم‌های مختلف، مانند مهندسان داده، دانشمندان داده و تحلیل‌گران کسب‌وکار باشند تا یک رویکرد همکارانه و بین تیمی ایجاد شود.

همچنین مهم است ساختارهای حاکمیت داده‌ی مشخصی ایجاد کنید که نقش‌ها، مسئولیت‌ها و فرآیندهای مدیریت و استفاده از داده‌ها را به صورت منظم و مطابق با قوانین تعیین کند. گام بعدی، پیاده‌سازی ابزارها و فناوری‌های مورد نیاز برای ساخت پایپ لاین DataOps است.

4. نظارت و رجوع مداوم به چارچوب DataOps

اجرای چارچوب DataOps یک فرآیند مداوم است که نیازمند نظارت و تکرار مداوم برای اطمینان از عملکرد و نتایج بهینه است و شامل پیگیری عملکرد و سلامت pipelineهای داده‌ و فرآیندها، شناسایی و رفع هرگونه مشکل یا گلوگاه احتمالی و بهبود و پالایش مداوم شیوه‌های DataOps برای ارتقاء تصمیم‌گیری و ایجاد ارزش بهتر است.

در پایان

DataOps یک متدولوژی خودکار و همچنین یک فرهنگ همکاری سازمانی است که به طور خاص بر آماده‌سازی Agile داده‌ها، بهبود کیفیت داده‌ها و ارائه اطلاعات قابل اعتماد، و سیاست‌گذاری‌های حاکمیت داده و امنیت، تمرکز دارد.

در این مطلب سعی کردیم شما را با زوایای مختلف DataOps آشنا کنیم و مراحل مختلف پیاده‌سازی آن را بررسی کنیم.