Warum robustes DataOps zuverlässige Datenanalysen antreibt

Wenn Ihr DataOps-Prozess nicht gut verstanden wird, kann dies zu Inkonsistenzen in Ihren Daten und Ihren Analyseergebnissen führen.

Die Notwendigkeit eines starken DataOps-Prozesses wird oft unterschätzt – und missverstanden, wenn er auf Datenanalyseprojekte angewendet wird. Einfach ausgedrückt ist DataOps DevOps (die Menge an Praktiken, die Tools und IT-Operationen kombinieren) für Daten – und der Prozess der Operationalisierung von Daten, der die Kernidee adressiert, dass Sie jedes Mal, wenn Sie ein Deployment durchführen oder eine Änderung vornehmen, achtsam sein müssen gegenüber den Daten, die bereits vorhanden sind, und der potenziellen Auswirkung der geförderten Änderungen.

Die Herausforderung in Situationen, in denen dem zugrundeliegenden DataOps-Prozess nicht die angemessene Aufmerksamkeit geschenkt wird, besteht darin, dass eine Vielzahl von Problemen auftreten kann – was letztlich zu schwerwiegenden Auswirkungen führt.

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Sie pushen eine Änderung, die etwas in der Produktion kaputtmacht

Das ist der Albtraum jedes Datenteams. Noch schlimmer ist es jedoch, keinen Prozess zu haben, um 1) zu wissen, welche Änderung eingeführt wurde und 2) wie man das Problem behebt. Wenn Sie keine Transparenz darüber haben, welche Änderungen deployed werden, haben Sie keine Möglichkeit, das neu eingeführte Problem schnell zu beheben. Das ist ein Entwicklungsproblem, wird aber schnell zu einem Geschäftsproblem, da Sie beginnen, Ihr Geschäftspublikum zu verlieren. Wenn Ihre Kundenbasis kein Vertrauen in Ihr System und die zugrundeliegenden Prozesse hat (und sie beginnen, korrupte Daten in Echtzeit zu sehen), wird die Glaubwürdigkeit Ihres gesamten Datenprogramms in Frage gestellt – und das wegen etwas, das durch einen klaren, getesteten und dokumentierten Prozess gelöst werden könnte.

Die Liefergeschwindigkeit für Verbesserungen

Wenn Sie keinen soliden Prozess haben und Daten sehen, die nicht korrekt sind, wird Ihre Zeit, Probleme zu beheben und Verbesserungen bereitzustellen, extrem lang sein. Das Ergebnis? Sie werden länger auf schlechte (oder unvollständige) Daten schauen. Der Deploy-Prozess selbst muss als Teil Ihres gesamten Datenprogramms gesehen werden. Implementieren Sie eine Zero-Code-Änderung, um nur den Deploy-Prozess zu testen. Funktioniert der Prozess selbst so, wie er sollte – oder ist der Prozess tatsächlich das, was die falschen Dinge in die Produktion einführt?

Sie haben die Möglichkeit eines Hotfixes entfernt

Probleme treten auf, das ist unvermeidlich, und Entwicklungsteams müssen in der Lage sein, schnell einzugreifen und einen Hotfix durchzuführen, um das unmittelbare Problem zu beheben. Das Problem ist jedoch, dass Sie, wenn Sie keinen DataOps-Prozess haben, riskieren, denselben Bug bei Ihrem nächsten Deployment wieder einzuführen.

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Menschliche Fehler und Kosten

Egal wie vorsichtig Menschen sind, Fehler passieren. Ein DevOps-Prozess ist darauf ausgelegt, so viel menschlichen Fehler wie möglich aus Ihrem Datenanalyseprogramm zu entfernen. Je weniger menschliche Fehler, desto genauer Ihre Daten – und Ihr Programm. Menschen sind teuer, und Prozesse können helfen, diese Kosten zu senken. Je mehr Menschen in ein Deployment involviert sind, desto teurer ist dieser Prozess. Entfernen Sie die manuellen Aspekte Ihres Datenanalyseprogramms, und Sie haben ein besseres, günstigeres und schnelleres Programm.

Wenn Sie unsicher über den aktuellen Stand Ihres DataOps-Prozesses sind, fragen Sie Ihr Team diese Fragen. Die Antworten werden Ihnen alles sagen, was Sie wissen müssen.

1. Was ist unser aktueller Prozess, um Datenänderungen in die Produktion zu bringen? Ist er konsistent und gut dokumentiert?
2. Gibt es isolierte Entwicklungs- und Testumgebungen, in denen gearbeitet wird?
3. Haben Personen Admin-Zugriff auf die Produktion, um Änderungen vorzunehmen? Gibt es einen Prozess, um zu verhindern, dass Personen ihre eigenen Änderungen in die Produktion pushen (also: wie ist die Governance zwischen Entwicklung und Deployment)?

Wenn Ihr DataOps-Prozess nicht gut verstanden wird, kann dies zu Inkonsistenzen in Ihren Daten führen. Inkonsistenzen in Ihren Daten führen zu Zweifeln in den Köpfen Ihrer Kunden über die Qualität ihrer Informationen und dass sie dem, was sie als Quelle der Wahrheit sehen, nicht wirklich vertrauen können. Bauen Sie einen besseren Prozess auf, und Sie werden schneller vorankommen, im Auge Ihrer Kunden vertrauenswürdig bleiben und wissen, dass Sie eine einzige Version der Wahrheit gebaut haben, auf die man sich verlassen kann, um kritische Geschäftsentscheidungen zu treffen.