Tugas pengelolaan data manual memakan waktu dan kebutuhan bisnis selalu berkembang. Pendekatan yang disederhanakan terhadap seluruh proses pengelolaan data, mulai dari pengumpulan hingga pengiriman, memastikan organisasi cukup tangkas untuk menangani inisiatif beberapa langkah yang menantang. Hal ini juga memungkinkan tim data untuk mengelola pertumbuhan data yang eksplosif selagi mengembangkan produk data.

Tujuan utama dari DataOps adalah untuk memecah silo antara produsen data (pengguna hulu) dan konsumen data (pengguna hilir) untuk mengamankan akses ke sumber data yang dapat diandalkan. Silo data efektif dalam membatasi akses dan analisis, jadi dengan menyatukan data di seluruh departemen, DataOps mendorong kolaborasi antartim yang dapat mengakses dan menganalisis data yang relevan untuk kebutuhan unik mereka. Menekankan komunikasi dan kolaborasi antara data dan tim bisnis, DataOps mendorong peningkatan kecepatan, keandalan, jaminan kualitas, dan tata kelola. Selain itu, kolaborasi lintas disiplin ilmu yang mengikutinya memungkinkan pandangan yang lebih menyeluruh terhadap data, yang dapat menghasilkan analisis yang lebih mendalam.

Dalam kerangka kerja DataOps, tim data yang terdiri dari ilmuwan data, insinyur, analis, operasi TI, manajemen data, tim pengembangan perangkat lunak, dan pemangku kepentingan bisnis bekerja sama untuk mendefinisikan dan memenuhi tujuan bisnis. Jadi, DataOps membantu menghindari tantangan umum dalam pengelolaan dan pengiriman yang menjadi hambatan seiring dengan bertambahnya volume dan jenis data serta munculnya berbagai contoh penggunaan baru di kalangan pengguna bisnis dan ilmuwan data. DataOps melibatkan penerapan proses seperti orkestrasi pipeline data, pemantauan kualitas data, tata kelola, keamanan, dan platform akses data layanan mandiri.  

Alat orkestrasi pipeline mengelola aliran data dan mengotomatiskan tugas-tugas seperti jadwal ekstraksi, transformasi data, dan proses pemuatan. Alat ini juga mengotomatiskan alur kerja yang kompleks dan memastikan alur data berjalan dengan lancar, menghemat waktu dan sumber daya tim data.

Pemantauan kualitas data memberikan identifikasi kualitas data secara proaktif dan real-time, yang memastikan bahwa data yang digunakan untuk analisis dapat diandalkan dan dapat dipercaya.

Proses tata kelola memastikan data terlindungi dan selaras dengan berbagai peraturan dan kebijakan organisasi. Proses ini juga mendefinisikan siapa yang bertanggung jawab atas aset data tertentu, mengatur siapa yang memiliki izin untuk mengakses atau memodifikasi data, serta melacak asal-usul dan transformasi ketika data mengalir melalui saluran pipa untuk transparansi yang lebih baik.

Bekerja bersama dengan tata kelola, proses keamanan melindungi data dari akses yang tidak sah, modifikasi, atau kehilangan. Proses keamanan meliputi enkripsi data, menambal kelemahan dalam penyimpanan data atau pipeline dan memulihkan data dari pelanggaran keamanan.

Dengan menambahkan akses data layanan mandiri, proses DataOps memungkinkan para pemangku kepentingan hilir seperti analis data dan pengguna bisnis untuk mengakses dan mengeksplorasi data dengan lebih mudah. Akses layanan mandiri mengurangi ketergantungan pada TI untuk pengambilan data dan mengotomatiskan pemeriksaan kualitas data menghasilkan analisis dan wawasan yang lebih akurat.

DataOps menggunakan filosofi pengembangan Agile untuk menghadirkan kecepatan, fleksibilitas, dan kolaborasi untuk manajemen data. Prinsip-prinsip yang menentukan aspek Agile adalah pengembangan berulang dan peningkatan berkelanjutan berdasarkan umpan balik dan kemampuan beradaptasi, dengan tujuan memberikan nilai kepada pengguna lebih awal dan lebih sering.

DataOps meminjam prinsip-prinsip inti ini dari metodologi Tangkas dan menerapkannya pada manajemen data. Pengembangan iteratif adalah membangun sesuatu dalam langkah-langkah kecil, mendapatkan umpan balik dan melakukan penyesuaian sebelum melanjutkan ke langkah selanjutnya. Dalam DataOps, hal ini berarti memecah pipeline data menjadi beberapa tahapan yang lebih kecil untuk pengembangan, pengujian, dan penerapan yang lebih cepat. Hal ini memungkinkan penyampaian wawasan data yang lebih cepat (perilaku pelanggan, inefisiensi proses, pengembangan produk) dan memberikan ruang bagi tim data untuk beradaptasi dengan kebutuhan yang terus berubah.

Pemantauan dan umpan balik yang terus menerus pada jalur data memungkinkan perbaikan yang berkelanjutan, yang memastikan pengiriman data tetap efisien. Siklus iterasi memudahkan untuk menangani sumber daya data baru, perubahan kebutuhan pengguna atau kebutuhan bisnis, sehingga memastikan proses manajemen data tetap relevan. Perubahan data didokumentasikan menggunakan sistem kontrol versi, seperti Git, untuk melacak modifikasi model data dan memungkinkan pengembalian yang lebih sederhana.

Kolaborasi dan komunikasi sangat penting bagi Tangkas dan DataOps mencerminkan hal ini. Insinyur, analis, dan tim bisnis bekerja sama untuk menentukan tujuan dan memastikan pipeline memberikan nilai bisnis dalam bentuk data yang dapat dipercaya dan dapat digunakan. Para pemangku kepentingan, ilmuwan TI dan data memiliki kesempatan untuk menambah nilai pada proses dalam lingkaran umpan balik yang berkelanjutan untuk membantu memecahkan masalah, membangun produk yang lebih baik, dan memberikan wawasan data yang dapat dipercaya. 

Misalnya, jika tujuannya adalah memperbarui produk untuk menyenangkan dan menyenangkan pengguna, tim DataOps dapat memeriksa data organisasi untuk mendapatkan wawasan tentang apa yang dicari pelanggan dan menggunakan informasi tersebut untuk meningkatkan penawaran produk.

DataOps mendorong ketangkasan suatu organisasi dengan mendorong komunikasi, yang mengotomatiskan proses dan menggunakan kembali data daripada membuat apa pun dari awal. Menerapkan prinsip-prinsip DataOps di seluruh alur meningkatkan kualitas data sekaligus membebaskan anggota tim data dari tugas yang memakan waktu.

Otomatisasi dapat dengan cepat menangani pengujian dan memberikan observabilitas menyeluruh di setiap lapisan tumpukan data, jadi jika terjadi kesalahan, tim data akan segera diberi tahu. Kombinasi otomatisasi dan observabilitas ini memungkinkan tim data untuk secara proaktif menangani insiden waktu henti, sering kali sebelum insiden ini dapat memengaruhi pengguna atau aktivitas hilir.

Hasilnya, tim bisnis memiliki data yang berkualitas lebih baik, lebih sedikit mengalami masalah, dan dapat membangun kepercayaan dalam pengambilan keputusan berbasis data di seluruh organisasi. Hal ini mengarah pada siklus pengembangan yang lebih pendek untuk produk data dan pendekatan organisasi yang merangkul demokratisasi akses data.

Dengan meningkatnya penggunaan data, muncul tantangan peraturan dalam cara data digunakan. Peraturan pemerintah seperti peraturan perlindungan data umum(GDPR) dan California consumer privacy act (CCPA) telah memperumit cara perusahaan menangani data dan jenis data apa saja yang dapat mereka kumpulkan dan gunakan. Transparansi proses yang hadir dengan DataOps mengatasi masalah tata kelola dan keamanan dengan menyediakan akses langsung ke jalur pipa sehingga tim data dapat mengamati siapa yang menggunakan data, ke mana data pergi, dan siapa yang memiliki izin ke hulu atau ke hilir.

Dalam hal implementasi, DataOps dimulai dengan membersihkan data mentah dan mengembangkan infrastruktur teknologi yang membuatnya tersedia.

Setelah proses DataOps suatu organisasi berjalan, kolaborasi adalah kuncinya. DataOps menekankan kolaborasi antar tim bisnis dan data, mendorong komunikasi terbuka dan menghilangkan silo. Seperti dalam pengembangan perangkat lunak Tangkas, proses data dipecah menjadi bagian-bagian yang lebih kecil dan dapat disesuaikan untuk iterasi yang lebih cepat. Otomatisasi digunakan untuk menyederhanakan jalur data dan meminimalkan kesalahan manusia.

Membangun budaya berbasis data juga merupakan langkah penting. Berinvestasi dalam literasi data memberdayakan pengguna untuk memanfaatkan data secara efektif, sehingga menciptakan umpan balik berkelanjutan yang menghimpun wawasan untuk meningkatkan kualitas data dan memprioritaskan peningkatan infrastruktur data.

DataOps memperlakukan data itu sendiri sebagai sebuah produk, sehingga sangat penting bagi para pemangku kepentingan untuk terlibat dalam menyelaraskan KPI dan mengembangkan perjanjian tingkat layanan (SLA) untuk data penting sejak dini. Menemukan konsensus tentang hal yang memenuhi syarat sebagai data yang baik di dalam organisasi membantu menjaga tim tetap fokus pada hal-hal yang penting.

Alat otomatisasi dan layanan mandiri memberdayakan pengguna dan meningkatkan kecepatan pengambilan keputusan. Alih-alih tim operasi memenuhi permintaan sementara dari tim bisnis, yang memperlambat pengambilan keputusan, pemangku kepentingan bisnis selalu memiliki akses ke data yang mereka butuhkan. Dengan memprioritaskan kualitas data yang tinggi, perusahaan memastikan wawasan yang andal untuk semua tingkatan organisasi.

Berikut adalah beberapa praktik terbaik yang terkait dengan implementasi:

• Tentukan standar data sejak dini: Tetapkan aturan semantik yang jelas untuk data dan metadata di awal.
• Kumpulkan tim DataOps yang beragam: Bangun tim dengan berbagai keahlian dan latar belakang teknis.
• Otomatiskan untuk efisiensi: Manfaatkan ilmu data dan alat intelijen bisnis (BI) untuk mengotomatiskan pemrosesan data.
• Hilangkan silo atau sekat: Buat saluran komunikasi yang jelas, dorong tim yang beragam untuk berbagi data dan keahlian, gunakan integrasi data dan alat otomatisasi untuk menghilangkan sekat dan kemacetan.
• Desain untuk skalabilitas: Buatlah pipeline data yang dapat berkembang dan beradaptasi dengan peningkatan volume data.
• Bangun validasi: Integrasikan loop umpan balik untuk memvalidasi kualitas data secara terus-menerus.
• Bereksperimen dengan aman: Manfaatkan lingkungan sekali pakai untuk meniru produksi untuk eksperimen yang aman.
• Peningkatan berkelanjutan: Terapkan pendekatan "sederhana", dengan fokus pada peningkatan efisiensi yang berkelanjutan.
• Ukur kemajuan secara terus menerus: Tetapkan tolok ukur dan lacak kinerja di seluruh siklus data.

Dengan platform DataOps yang kuat, organisasi dapat mengatasi masalah pembuatan dan pemrosesan data yang tidak efisien dan meningkatkan kualitas data yang buruk yang disebabkan oleh kesalahan dan inkonsistensi. Berikut adalah fungsi inti yang disediakan platform tersebut:

Konsumsi data: Umumnya, langkah pertama dalam siklus data dimulai dengan memasukkannya ke dalam data lake atau gudang data untuk mengubahnya menjadi wawasan yang dapat digunakan melalui pipa. Organisasi membutuhkan alat yang kompeten yang dapat menangani konsumsi data dalam skala besar. Seiring dengan pertumbuhan organisasi, diperlukan solusi yang efisien untuk konsumsi data.

Orkestrasi data: Volume dan jenis data dalam organisasi akan terus bertambah dan penting untuk mengelola pertumbuhan tersebut sebelum jumlahnya menjadi tidak terkendali. Sumber daya yang tak terbatas adalah sebuah kemustahilan, sehingga orkestrasi data berfokus pada pengorganisasian beberapa tugas pipeline menjadi satu proses menyeluruh yang memungkinkan data bergerak secara terprediksi melalui platform pada waktu dan di tempat yang diperlukan tanpa adanya insinyur untuk membuat kode secara manual.

Transformasi data: Transformasi data adalah tempat data mentah dibersihkan, dimanipulasi, dan disiapkan untuk dianalisis. Organisasi harus berinvestasi dalam alat yang menjadikan pembuatan model kompleks lebih cepat dan mengelolanya dengan andal seiring berkembangnya tim dan volume data yang bertambah.

Katalog data: Katalog data seperti perpustakaan untuk semua aset data dalam suatu organisasi. Katalog ini mengatur, mendeskripsikan, dan membuat data mudah ditemukan dan dipahami. Di DataOps, katalog data dapat membantu membangun landasan yang kuat untuk kelancaran pengoperasian data. Katalog data berfungsi sebagai satu titik referensi untuk semua kebutuhan data.

Pengamatan data: Tanpa observabilitas data, sebuah organisasi tidak menerapkan praktik DataOps yang tepat. Observabilitas melindungi keandalan dan keakuratan produk data yang dihasilkan dan membuat data yang dapat diandalkan tersedia untuk pengguna hulu dan hilir.