DataOps چیست؟

پروتکل DataOps چیست؛ اگر دنبال راهی هستید که داده‌هایتان همیشه آماده، باکیفیت و درست در زمانی که نیاز دارید در دسترس باشند، پس باید با مفهوم DataOps آشنا شوید. DataOps درست مثل داشتن یک تیم هماهنگ در پشت صحنه یک نمایش بزرگ است؛ جایی که مشاهده‌پذیری داده و بهبود فرآیندها همه برای یک هدف تلاش می‌کنند: جریان داده‌ای سریع، دقیق و بدون نقص. در این مقاله به آشنایی با DataOps می‌پردازیم و می‌بینیم چگونه این رویکرد می‌تواند به شما کمک کند تا داده‌هایتان همیشه تحت کنترل و بهره‌ور باشند.

در ادامه، شما با مفاهیمی مانند مشاهده‌پذیری داده چیست و چطور DataOps به بهبود کیفیت و سرعت دسترسی به داده‌ها کمک می‌کند، آشنا می‌شوید. اگر تحلیل‌گر داده، مدیر تیم فناوری یا حتی توسعه‌دهنده‌ای هستید که می‌خواهید از داده‌هایتان نهایت استفاده را ببرید، همراه ما باشید تا با معرفی DataOps دنیای جدیدی از مدیریت و ارزش‌گذاری داده را کشف کنید

DataOps چیست؟

DataOps یک روش جدید و پیشرفته برای مدیریت داده‌ است که هدفش فقط افزایش سرعت نیست؛ بلکه تضمین کیفیت داده‌ها، بهبود همکاری و بیشترین بهره‌وری از داده‌ها را دنبال می‌کند. این رویکرد با الهام از اصول DevOps (دیواپس) طراحی شده، اما به جای توسعه نرم‌افزار، روی خودکارسازی و مدیریت فرآیندهای داده‌ای و تحلیل داده‌ها تمرکز دارد.

در DataOps، همه چیز حول محور «چابکی» (Agility) و خودکارسازی می‌چرخد. به‌جای انجام جداگانه و کند وظایف مدیریت داده، DataOps این وظایف را به شکلی هماهنگ، خودکار و انعطاف‌پذیر اجرا می‌کند. در حالی که DevOps روی ساده‌سازی وظایف توسعه نرم‌افزار متمرکز است، DataOps به خودکارسازی فرآیندهای داده‌ای و تحلیل داده‌ها می‌پردازد تا نیازهای سریع و در حال تغییر دنیای داده را برآورده کند.

فناوری‌های خودکارسازی در DataOps همه کارهای تکراری و زمان‌بر را به عهده می‌گیرند. این فناوری‌ها انتقال خودکار داده‌ها بین سیستم‌های مختلف، شناسایی و رفع خطاها و ناسازگاری‌ها را شامل می‌شود و این امکان را فراهم می‌کند که تیم‌های داده به جای کارهای تکراری، روی تصمیمات بزرگ و استراتژیک تمرکز کنند.

در این روش، داده‌ها همیشه آماده و قابل اعتماد هستند. فرآیندها به طور یکنواخت و دقیق اجرا می‌شوند و خطای انسانی به حداقل می‌رسد. به کمک «لوله‌های داده‌ای» (data pipelines) خودکار، داده‌ها سریع‌تر و با دقت بیشتری پردازش می‌شوند و سیستم‌ها می‌توانند حجم‌های بزرگ‌تری از داده را بدون مشکل مدیریت کنند. این یعنی داده‌ها با سرعت و اطمینان بیشتری در دسترس قرار می‌گیرند.

DataOps همچنین تأکید می‌کند که این data pipelines باید به طور مداوم تست و نظارت شوند تا از عملکرد صحیح و تحت کنترل بودن آن‌ها اطمینان حاصل شود.

چرا استفاده از DataOps اهمیت دارد؟

DataOps راهکاری جدی و همه‌جانبه برای مدیریت داده‌هاست که اهمیت آن فراتر از تسریع کارهاست؛ این روش برای تضمین کیفیت، افزایش همکاری و رسیدن به حداکثر بهره‌وری از داده‌ها طراحی شده است. انجام دستی وظایف مدیریت داده‌ها زمان‌بر و خسته‌کننده است، در حالی که نیازهای کسب‌وکارها همواره در حال تغییرند. DataOps به عنوان یک رویکرد یکپارچه از جمع‌آوری تا تحویل داده، تضمین می‌کند که سازمان‌ها به اندازه کافی چابک باشند تا از پس پروژه‌های پیچیده و چندمرحله‌ای بربیایند. همچنین تیم‌های داده را قادر می‌سازد که همگام با رشد سریع داده‌ها، به توسعه محصولات داده‌ای بپردازند.

یکی از اهداف اصلی DataOps، شکستن «سیلوهای داده‌ای» (Data Silos) میان تولیدکنندگان داده (کاربران بالادست یا «upstream users») و مصرف‌کنندگان داده (کاربران پایین‌دست یا «downstream users») است تا دسترسی به منابع مطمئن داده فراهم شود. سیلوهای داده‌ای معمولاً دسترسی و تحلیل داده را محدود می‌کنند؛ بنابراین DataOps با یکپارچه‌سازی داده‌ها در بخش‌های مختلف، همکاری بین تیم‌ها را تقویت می‌کند و به آن‌ها امکان می‌دهد به داده‌های مورد نیاز برای نیازهای خاص خود دسترسی داشته باشند و آن‌ها را تحلیل کنند. DataOps با تأکید بر ارتباط و همکاری میان تیم‌های داده و تیم‌های تجاری، سرعت، قابلیت اطمینان، تضمین کیفیت و حکمرانی (Governance) را ارتقا می‌دهد. این همکاری بین رشته‌های مختلف به ایجاد دیدی جامع‌تر از داده‌ها منجر می‌شود و می‌تواند به تحلیل‌های دقیق‌تر و عمیق‌تر ختم شود.

در چارچوب DataOps، تیم‌های داده شامل دانشمندان داده، مهندسان، تحلیل‌گران، تیم‌های فناوری اطلاعات (IT Operations)، مدیریت داده، توسعه‌دهندگان نرم‌افزار و ذی‌نفعان کسب‌وکار با هم کار می‌کنند تا اهداف تجاری را تعریف و محقق کنند. DataOps این اطمینان را می‌دهد که با رشد حجم و تنوع داده‌ها و ظهور نیازهای جدید، فرآیندهای مدیریت و تحویل داده به گلوگاه تبدیل نشوند. DataOps شامل فرآیندهایی مانند هماهنگ‌سازی «لوله‌های داده‌ای» (Data Pipeline Orchestration)، پایش کیفیت داده (Data Quality Monitoring)، حکمرانی، امنیت و پلتفرم‌های سلف‌سرویس برای دسترسی به داده‌ها (Self-Service Data Access) است.

ابزارهای هماهنگ‌سازی لوله‌های داده (Pipeline Orchestration) جریان داده‌ها را مدیریت می‌کنند و وظایفی مانند زمان‌بندی استخراج، تبدیل داده‌ها و فرآیندهای بارگذاری را به‌صورت خودکار انجام می‌دهند. این ابزارها همچنین گردش‌کارهای پیچیده را خودکار می‌کنند تا لوله‌های داده‌ای به‌طور روان و بی‌نقص اجرا شوند و به تیم‌های داده کمک می‌کنند در زمان و منابع صرفه‌جویی کنند.

پایش کیفیت داده (Data Quality Monitoring) تضمین می‌کند که داده‌های استفاده‌شده برای تحلیل همواره قابل اعتماد و معتبر هستند. این ابزار شناسایی مشکلات کیفیت داده را به‌صورت لحظه‌ای و پیشگیرانه انجام می‌دهد.

فرآیندهای حکمرانی (Governance) اطمینان می‌دهند که داده‌ها با مقررات و سیاست‌های سازمانی هماهنگ هستند و محافظت می‌شوند. حکمرانی مشخص می‌کند که چه کسی مسئول دارایی‌های داده‌ای است، چه کسانی مجوز دسترسی یا ویرایش داده‌ها را دارند و منبع و تحولات داده در طول جریان‌ها را پیگیری می‌کند تا شفافیت بیشتری فراهم شود.

امنیت، همراه با حکمرانی، از داده‌ها در برابر دسترسی غیرمجاز، تغییرات و از دست رفتن محافظت می‌کند. این فرآیندها شامل رمزنگاری داده‌ها، رفع ضعف‌های امنیتی در ذخیره‌سازی یا لوله‌های داده و بازیابی داده‌ها در صورت وقوع نقض امنیتی هستند.

اضافه کردن دسترسی سلف‌سرویس (Self-Service Access) به داده‌ها باعث می‌شود کاربران پایین‌دست مثل تحلیل‌گران و کاربران تجاری، به‌سادگی داده‌ها را جستجو و تحلیل کنند. دسترسی سلف‌سرویس وابستگی به تیم فناوری اطلاعات برای بازیابی داده‌ها را کاهش می‌دهد و اتوماسیون در بررسی کیفیت داده به تحلیل دقیق‌تر و تصمیمات مطمئن‌تر منجر می‌شود.

DataOps به عنوان یک رویکرد یکپارچه از جمع‌آوری تا تحویل داده، تضمین می‌کند که سازمان‌ها به اندازه کافی چابک باشند؛ به‌ویژه زمانی که این فرآیندها در قالب راهکارهای سازمانی اجرا شوند.

DataOps چگونه کار می‌کند؟

DataOps یک رویکرد جدید برای مدیریت و تحویل داده‌های سازمانی است که چابکی و اصول «حکمرانی» (Governance) را با هم ترکیب می‌کند. این توازن بین چابکی و حکمرانی بخش مهمی از فلسفه DataOps است و باعث می‌شود که توسعه‌دهندگان و ذی‌نفعان (Stakeholders) بهتر و موثرتر با هم همکاری کنند.

در پروژه‌های DataOps، توانایی پاسخ سریع به نیازهای کاربران و در عین حال رعایت اصول حکمرانی، مثل «کنترل تغییرات» (Change Control)، «مسئولیت‌پذیری» (Accountability)، «کیفیت داده» (Data Quality) و «امنیت داده» (Data Security)، اهمیت زیادی دارد. توسعه، تست و تحویل مستمر و مرحله‌به‌مرحله باعث می‌شود چرخه عمر داده سریع‌تر شود، رضایت کاربران افزایش یابد و هزینه‌های توسعه کاهش پیدا کند.

برخلاف روش سنتی «آبشاری» (Waterfall) که ابتدا همه چیز برنامه‌ریزی و سپس توسعه آغاز می‌شود، در DataOps تغییرات به‌صورت پیوسته و در طول توسعه بر اساس بازخوردهای مداوم ذی‌نفعان و تست‌های خودکار اعمال می‌شوند.

ترکیب DataOps و Agile Methodology

DataOps با الهام از فلسفه توسعه (Agile)، مدیریت داده‌ها را سریع‌تر، منعطف‌تر و هماهنگ‌تر کرده است. اصول کلیدی متدولوژی چابک مانند توسعه مرحله‌به‌مرحله (Iterative Development) و بهبود مستمر (Continuous Improvement) بر پایه بازخورد و تطبیق‌پذیری با تغییرات، همه با هدف ارائه سریع و پیوسته ارزش به کاربران، به DataOps قدرت بخشیده‌اند.

DataOps این اصول را از Agile به عاریت گرفته و در مدیریت داده به کار می‌برد. توسعه مرحله‌به‌مرحله به معنای ساخت در قدم‌های کوچک، گرفتن بازخورد و ایجاد تغییرات قبل از رفتن به مرحله بعد است. در DataOps، این رویکرد به معنای تقسیم «لوله‌های داده‌ای» (Data Pipelines) به مراحل کوچک‌تر برای توسعه، تست و استقرار سریع‌تر است. این تقسیم‌بندی، سرعت ارائه بینش‌ها (نظیر رفتار مشتری، ناکارآمدی‌های فرآیند و توسعه محصول) را افزایش داده و به تیم‌های داده کمک می‌کند تا با تغییر نیازها همسو شوند.

پایش و بازخورد مستمر در لوله‌های داده، زمینه‌ساز بهبود مداوم شده و تضمین می‌کند که تحویل داده به‌شکل کارآمد انجام شود. این چرخه تکرار، امکان پاسخگویی سریع به منابع جدید داده، تغییرات نیازهای کاربران یا شرایط کسب‌وکار را فراهم می‌کند و تضمین می‌کند که مدیریت داده همواره مرتبط و به‌روز باشد. تغییرات داده‌ها با سیستم‌های کنترل نسخه (مانند Git) مستند می‌شوند، که به پیگیری تغییرات مدل‌های داده و امکان بازگشت به نسخه‌های قبلی کمک می‌کند.

همکاری و ارتباطات جزء کلیدی Agile هستند، و DataOps نیز همین را منعکس می‌کند. مهندسان، تحلیل‌گران و تیم‌های تجاری در کنار هم اهداف را تعریف کرده و اطمینان می‌یابند که لوله‌های داده، ارزش واقعی کسب‌وکار را در قالب داده‌های قابل اعتماد و کاربردی به‌بار می‌آورند. ذی‌نفعان، تیم‌های IT و دانشمندان داده در یک چرخه بازخورد مداوم ارزش‌آفرینی کرده و به بهبود محصولات، حل مشکلات و ارائه بینش‌های داده‌ای قابل اعتماد کمک می‌کنند.

برای مثال، اگر هدف به‌روزرسانی یک محصول برای جلب رضایت کاربران باشد، تیم DataOps می‌تواند داده‌های سازمان را برای درک نیازهای مشتریان تحلیل کند و با این بینش، به ارتقای محصول کمک کند.

مزایای DataOps چیست؟

DataOps به سازمان‌ها چابکی بیشتری می‌بخشد، زیرا ارتباطات را تقویت کرده، فرآیندها را خودکار می‌کند و به‌جای شروع از صفر، داده‌ها را مجدداً مورد استفاده قرار می‌دهد. در ادامه به مزایای اصلی DataOps با رویکردی شفاف و رسمی اشاره می‌کنیم:

• ارتقای کیفیت داده و کاهش وظایف وقت‌گیر تیم‌های داده
  DataOps با به‌کارگیری اصول خود در «لوله‌های داده‌ای» (Data Pipelines)، کیفیت داده را بهبود می‌بخشد و اعضای تیم داده را از انجام وظایف تکراری و زمان‌بر رها می‌کند. این یعنی وقت و انرژی تیم‌های داده به جای انجام کارهای روزمره، صرف تحلیل‌ها و فعالیت‌های استراتژیک خواهد شد.
• خودکارسازی و مشاهده‌پذیری کامل در همه لایه‌های پشته داده
  خودکارسازی می‌تواند تست‌ها را سریع انجام داده و «مشاهده‌پذیری انتها به انتها» (End-to-End Observability) را در تمامی بخش‌های پشته داده (Data Stack) فراهم کند. به این ترتیب، اگر هرگونه مشکلی پیش بیاید، تیم داده بلافاصله مطلع می‌شود. این ترکیب از خودکارسازی و مشاهده‌پذیری به تیم‌های داده کمک می‌کند تا به‌صورت پیش‌دستانه، قبل از آنکه مشکلات بر کاربران پایین‌دست یا فعالیت‌های تجاری تأثیر بگذارد، آن‌ها را شناسایی و رفع کنند.
• اطمینان از داده‌های باکیفیت و تقویت اعتماد به تصمیم‌گیری داده‌محور
  با بهره‌گیری از DataOps، تیم‌های تجاری به داده‌های باکیفیت‌تری دسترسی دارند، مشکلات کمتری را تجربه می‌کنند و به داده‌ها و تصمیم‌گیری‌های داده‌محور در سراسر سازمان اعتماد بیشتری خواهند داشت. این اعتماد موجب می‌شود چرخه‌های توسعه محصولات داده‌ای کوتاه‌تر شده و دسترسی به داده‌ها به‌طور برابر و دموکراتیک در اختیار افراد قرار گیرد.
• پاسخ به چالش‌های نظارتی و شفافیت در فرآیندها
  با افزایش استفاده از داده‌ها، چالش‌های نظارتی و قوانین حاکم بر آن‌ها نیز بیشتر می‌شود. مقرراتی مانند «مقررات عمومی حفاظت از داده» (GDPR) و «قانون حفظ حریم خصوصی مصرف‌کنندگان کالیفرنیا» (CCPA) استفاده و جمع‌آوری داده‌ها را برای شرکت‌ها پیچیده‌تر کرده‌اند. شفافیتی که DataOps در فرآیندها ایجاد می‌کند، به تیم‌های داده کمک می‌کند تا در مسائل مربوط به حکمرانی و امنیت، نظارت دقیقی داشته باشند. با دسترسی مستقیم به لوله‌های داده، آن‌ها می‌توانند به‌طور کامل مشاهده کنند که چه کسانی از داده‌ها استفاده می‌کنند، داده‌ها به کجا می‌روند و چه افرادی در مسیر بالا یا پایین‌دست مجوز دسترسی دارند.

مقایسه DataOps و DevOps

DataOps و DevOps در زمینه‌هایی مانند همکاری، خودکارسازی و تحویل مداوم (CI/CD) شباهت‌هایی دارند، اما هر یک با تمرکز و اهداف متفاوتی در دو حوزه جداگانه به کار می‌روند. در ادامه تفاوت‌های این دو روش را آورده ایم:

تمرکز اصلی
DataOps روی پردازش و تحلیل داده تمرکز دارد؛ این یعنی تمام ابزارها و فرآیندها برای بهینه‌سازی مدیریت داده و تحلیل آن‌ها طراحی شده‌اند. در مقابل، DevOps به توسعه و استقرار نرم‌افزار می‌پردازد و هدفش فراهم‌کردن بستری روان و کارآمد برای تولید و انتشار نرم‌افزار است.

امنیت و حکمرانی
در DataOps، امنیت داده و رعایت اصول حکمرانی داده اهمیت بالایی دارد. ابزارها و فرآیندها برای اطمینان از محافظت داده‌ها و تطبیق با استانداردهای امنیتی طراحی شده‌اند. در DevOps، تمرکز بر امنیت نرم‌افزارها و مدیریت زیرساخت‌هاست تا از امنیت نرم‌افزارها و زیرساخت‌های مربوط به آن‌ها اطمینان حاصل شود.

یکپارچگی و تحویل مداوم (CI/CD)
در DataOps، CI/CD به‌طور خاص برای «لوله‌های داده‌ای» (Data Pipelines) طراحی شده تا جریان داده به شکلی مستمر و بهینه به‌روز و کنترل شود. در DevOps، CI/CD به شکل اختصاصی برای نرم‌افزارهاست تا توسعه‌دهندگان بتوانند کدها را به‌طور مداوم به‌روزرسانی و منتشر کنند.

مدیریت داده و کد
DataOps به مدیریت کاتالوگ‌های داده و متادیتا (Metadata) اولویت می‌دهد؛ زیرا این رویکرد دسترسی به داده‌های ساختارمند و معتبر را برای تیم‌های داده آسان‌تر می‌کند. اما در DevOps، کنترل نسخه و مدیریت کد اهمیت بیشتری دارد؛ به‌طوری که برنامه‌نویسان می‌توانند تغییرات کد را به‌راحتی پیگیری و مدیریت کنند.

همکاری
DataOps با تمرکز بر همکاری میان تحلیل‌گران داده، مهندسان و دیگر نقش‌های داده‌ای، محیطی فراهم می‌کند که همه در راستای بهبود فرآیندهای داده‌ای حرکت کنند. در DevOps، همکاری میان تیم‌های توسعه و عملیات تقویت می‌شود تا فرآیند استقرار نرم‌افزارها با سرعت و کارایی بیشتری انجام شود.

پایش عملکرد
در DataOps، پایش عملکرد «لوله‌های داده‌ای» بسیار اهمیت دارد تا داده‌ها به شکل درستی پردازش شوند و بدون وقفه جریان یابند. از سوی دیگر، DevOps بر پایش عملکرد نرم‌افزارها متمرکز است تا اطمینان یابد که برنامه‌ها به‌طور بهینه اجرا می‌شوند و نقصی در عملکرد ندارند.

حقوق و درآمد
در DataOps، میانگین حقوق حدود ۱۰۰,۰۰۰ دلار در ایالات متحده است که بسته به تجربه و مکان می‌تواند متغیر باشد. در DevOps، میانگین حقوق معمولاً کمی بالاتر و حدود ۱۲۰,۰۰۰ دلار است و برای متخصصان با تجربه، فرصت‌های درآمد بیشتری وجود دارد.

به‌طور کلی، DataOps و DevOps دو رویکرد مکمل اما متفاوت هستند که هر یک با توجه به نیازهای خاص در زمینه‌های داده و نرم‌افزار به بهبود عملکرد، امنیت و دسترسی کمک می‌کنند.

جمع‌بندی

پروتکل DataOps چیست؛ DataOps یک رویکرد جامع برای مدیریت داده‌هاست که هدف آن ایجاد جریان داده‌ای منظم، سریع و بدون نقص است. در این مقاله از آبالون به آشنایی با DataOps پرداختیم و بررسی کردیم که چگونه این رویکرد با تلفیق اصول چابکی و حکمرانی، به سازمان‌ها کمک می‌کند تا داده‌ها را باکیفیت و با امنیت بالا مدیریت کنند. DataOps ابزارها و فرآیندهایی ارائه می‌دهد که با مشاهده‌پذیری داده، نظارت بر خودکارسازی فرآیندها، به تیم‌ها کمک می‌کند تا دسترسی به داده‌ها سریع‌تر و بدون وقفه انجام شود.