DataOps menyajikan pendekatan holistik untuk merancang, membangun, memindahkan, dan memanfaatkan data dalam suatu organisasi. Ini bertujuan untuk memaksimalkan nilai bisnis data dan infrastruktur yang mendasarinya, baik di tempat maupun di cloud. DataOps sangat penting untuk inisiatif transformasi digital seperti migrasi cloud, DevOps, adopsi database sumber terbuka, dan tata kelola data.
Namun, DataOps tidak boleh disamakan dengan operasi data, yang merujuk pada tugas dan aktivitas rutin yang diperlukan untuk mengelola dan memelihara infrastruktur data organisasi. Operasi data adalah bagian penting dari setiap strategi data, tetapi DataOps melampaui tugas-tugas dasar ini untuk fokus pada penggunaan data untuk mendorong nilai bisnis melalui peningkatan dan otomatisasi berkelanjutan.
Dengan mengadopsi pola pikir dan pendekatan DataOps, organisasi dapat meningkatkan kualitas dan kecepatan pengambilan keputusan berbasis data, menjadi lebih gesit dan responsif terhadap perubahan kebutuhan bisnis. Mari kita lihat DataOps terlebih dahulu agar kita bisa melihat gambaran yang lebih besar.
Apa itu DataOps?
DataOps adalah teknik iteratif untuk membangun dan mengelola arsitektur data terdistribusi yang dapat menjalankan berbagai macam aplikasi sumber terbuka. Misi DataOps adalah mendapatkan nilai untuk bisnis dari kumpulan data besar.
Ini “adalah praktik pengelolaan data kolaboratif yang berfokus pada peningkatan komunikasi, integrasi, dan otomatisasi aliran data antara pengelola data dan konsumen data di seluruh organisasi. Tujuan DataOps adalah untuk memberikan nilai lebih cepat dengan membuat pengiriman yang dapat diprediksi dan manajemen perubahan data, model data, dan artefak terkait. DataOps menggunakan teknologi untuk mengotomatiskan desain, penyebaran, dan pengelolaan pengiriman data dengan tingkat tata kelola yang sesuai, dan menggunakan metadata untuk meningkatkan kegunaan dan nilai data dalam lingkungan yang dinamis, menurut Gartner.
Rangkullah SDDC dan DevOps untuk mempercepat transformasi digital
Pendekatan DataOps, yang mengambil isyarat dari pergeseran paradigma DevOps, difokuskan pada peningkatan kecepatan pengembangan perangkat lunak untuk digunakan dengan kerangka kerja pemrosesan data yang besar. DataOps juga mendorong pemangku kepentingan lini bisnis untuk berkolaborasi dengan tim rekayasa data, ilmu data, dan analitik dalam upaya mengurangi silo antara operasi TI dan tim pengembangan perangkat lunak. Hal ini memastikan bahwa data organisasi dapat digunakan dengan cara yang paling mudah beradaptasi dan efisien untuk memberikan hasil yang diinginkan untuk operasi bisnis.
DataOps mengintegrasikan banyak aspek TI, seperti pengembangan data, transformasi data, ekstraksi data, kualitas data, tata kelola data, kontrol akses data, perencanaan kapasitas pusat data, dan operasi sistem, karena mencakup begitu banyak siklus hidup data. Biasanya, kepala data scientist atau chief analytics officer perusahaan memimpin tim DataOps yang terdiri dari spesialis seperti insinyur data dan analis.
Kerangka kerja dan perangkat terkait ada untuk mendukung pendekatan DataOps untuk kolaborasi dan ketangkasan yang lebih besar, tetapi tidak seperti DevOps, tidak ada solusi perangkat lunak yang didedikasikan untuk "DataOps". Alat untuk tujuan ini termasuk program extract-transform-load (ETL), penganalisa log, dan monitor sistem. Selain perangkat lunak sumber terbuka yang memungkinkan aplikasi menggabungkan data terstruktur dan tidak terstruktur, alat yang mendukung arsitektur layanan mikro juga umumnya terhubung dengan gerakan DataOps.
Operasi data bukan DataOps
Dengan DataOps, pembuat keputusan dan perangkat lunak pengambilan keputusan dapat memperoleh manfaat dari peningkatan kerja sama dan pasokan data serta wawasan yang cepat. Komponen utama DataOps adalah otomatisasi prosedur, serupa dengan yang ada di DevOps, yang mempromosikan berbagi data dan transparansi. Istilah "DataOps" tidak dimaksudkan untuk menyiratkan perangkat keras atau perangkat lunak tambahan apa pun.
Sebaliknya, operasi data menganalisis gambaran besar. Data dan saluran data adalah bagian dari gambaran ini, begitu pula persyaratan operasional untuk ketersediaan, integritas, dan kinerja data, serta infrastruktur hibrid tempat data berada. Tujuan dari operasi data adalah untuk memaksimalkan nilai bisnis dari data dan saluran pipa. Apa yang perlu diuji, dipantau, dianalisis, disetel, diamankan, dll., adalah infrastruktur di dalam pipa.
Bagaimana cara kerja DataOps?
DataOps berupaya mengelola data sejalan dengan tujuan bisnis dengan mengintegrasikan metodologi DevOps dan Agile. Jika meningkatkan tingkat konversi prospek adalah tujuannya, misalnya, DataOps akan mengatur data sedemikian rupa sehingga rekomendasi produk pemasaran yang lebih baik dapat dibuat. Teknik DevOps digunakan untuk mengoptimalkan kode, pembuatan produk, dan pengiriman, sedangkan proses Agile digunakan untuk tata kelola data dan pengembangan analitik.
DataOps bukan hanya tentang menulis kode baru; ini juga tentang merampingkan dan memperbaiki gudang data. DataOps, yang terinspirasi oleh manufaktur ramping, menggunakan kontrol proses statistik (SPC) untuk memastikan saluran analitik selalu dipantau dan divalidasi. Dengan menggunakan SPC, Anda dapat yakin bahwa statistik Anda selalu dalam batas yang wajar sekaligus meningkatkan kecepatan dan keakuratan pemrosesan data Anda. Dengan penggunaan SPC, analis data dapat diberi tahu secara instan jika terjadi kejadian atau kesalahan yang tidak terduga.
Apa yang ditawarkan DataOps sebagai Layanan?
DataOps sebagai Layanan menggabungkan layanan terkelola untuk mengumpulkan dan memproses data dengan platform manajemen analitik data/data besar multi-cloud. Dengan bantuan komponen-komponennya, ia menawarkan platform big data yang dapat diskalakan dan dibuat khusus yang mengikuti praktik terbaik dalam perlindungan, keamanan, dan tata kelola data.
Memahami pentingnya Data sebagai Layanan di dunia yang mengutamakan digital
Memberikan wawasan data waktu nyata adalah definisi operasi data sebagai layanan. Ini memfasilitasi peningkatan komunikasi dan kerja sama tim antara tim dan anggota tim serta mengurangi waktu siklus aplikasi sains data. Sangat penting untuk meningkatkan transparansi dengan menggunakan analitik data untuk meramalkan keadaan apa pun yang dapat terjadi. Jika memungkinkan, proses dirancang untuk menggunakan kembali kode dan memastikan peningkatan kualitas data. Sebuah hub data tunggal yang dapat dioperasikan dihasilkan sebagai hasil dari segalanya.
Apa peran operasi data dalam bisnis?
Operasi data memainkan peran penting dalam mendukung dan memelihara infrastruktur data organisasi. Beberapa tugas dan aktivitas umum yang merupakan bagian dari operasi data meliputi:
- Penyerapan data: Proses membawa data ke dalam pipa data organisasi atau sistem penyimpanan.
- Transformasi data: Proses pembersihan, pengayaan, dan pemformatan data agar dapat digunakan secara efektif.
- Penyimpanan data: Proses mengatur dan menyimpan data dengan cara yang aman, terukur, dan dapat diakses.
- Akses data: Proses memberikan pengguna akses ke data dengan cara yang terkendali dan aman.
- Pencadangan dan pemulihan data: Proses pembuatan salinan data untuk tujuan pemulihan bencana.
Dengan memastikan bahwa tugas-tugas ini dilakukan secara efisien dan efektif, operasi data membantu organisasi memperoleh nilai dari data mereka dan membuat keputusan berdasarkan informasi. Mereka juga memainkan peran penting dalam menjaga keandalan, keamanan, dan kinerja infrastruktur data organisasi.
Masalah apa yang ditangani oleh operasi data dalam bisnis?
Operasi data dapat membantu bisnis memecahkan berbagai masalah, termasuk:
- Masalah migrasi cloud: Operasi data dapat membantu memastikan bahwa akar penyebab masalah kinerja diidentifikasi secara akurat, apakah itu karena lingkungan cloud atau faktor lainnya.
- Pola pikir reaktif: Operasi data dapat membantu bisnis mengantisipasi masalah kinerja daripada bereaksi terhadapnya, sehingga meningkatkan pengalaman pengguna dalam aplikasi bisnis penting.
- Kesenjangan keterampilan: Operasi data dapat membantu organisasi mengatasi kekurangan di bidang utama seperti arsitektur cloud, perencanaan TI, serta orkestrasi dan otomatisasi.
- Gangguan pada pipa data: Operasi data dapat membantu bisnis memastikan bahwa data terus mengalir dengan lancar dan tanpa gangguan, bahkan saat menghadapi masalah sistem internal atau penyerapan data.
- Konsumsi data swalayan: Operasi data dapat membantu organisasi mempermudah pengguna lini bisnis (LOB) untuk menemukan, mengakses, dan menginterpretasikan data yang tepat dari berbagai sumber.
- Perubahan basis data: Operasi data dapat membantu organisasi menerapkan praktik DevOps untuk membuat perubahan pada struktur data mereka dengan lebih cepat dan aman tanpa menyebabkan hambatan atau menimbulkan risiko.
- Menyeimbangkan ketersediaan tinggi dan biaya: Operasi data dapat membantu organisasi menemukan keseimbangan antara memelihara aplikasi penting yang "selalu aktif" dan mengelola biaya.
- Transformasi tim operasi: Operasi data dapat membantu tim operasi merangkul perubahan dan tumbuh dari ahli dalam database menjadi ahli dalam data, memanfaatkan teknologi baru seperti database otonom, AI, dan pembelajaran mesin.
Apa yang dilakukan seorang insinyur operasi data?
Insinyur operasi data bertanggung jawab untuk merancang, menerapkan, dan memelihara infrastruktur data organisasi. Ini termasuk tugas-tugas seperti:
- Menyiapkan dan mengkonfigurasi sistem penyimpanan data seperti database, data lake, dan gudang data.
- Merancang dan mengimplementasikan pipa data untuk memindahkan data antara sistem yang berbeda.
- Pemantauan dan pemecahan masalah infrastruktur data agar dapat berjalan lancar dan efisien.
- Menerapkan langkah-langkah keamanan untuk melindungi data dan mencegah akses yang tidak sah.
- Berkolaborasi dengan analis data, ilmuwan data, dan pemangku kepentingan lainnya untuk memahami persyaratan data dan memastikan bahwa data digunakan secara efektif.
Selain tugas teknis ini, insinyur operasi data mungkin juga bertanggung jawab untuk mengelola anggaran, mengembangkan strategi manajemen data, dan berkomunikasi dengan pemangku kepentingan tentang masalah terkait data. Mereka dapat bekerja di berbagai industri, termasuk keuangan, perawatan kesehatan, ritel, dan teknologi.
Gaji insinyur operasi data
Data adalah emas baru dan industri menuntut pandai emas. Tahukah Anda bahwa pendapatan kotor rata-rata untuk pusat data atau manajer operasi di Jerman adalah EUR 74.763 per tahun, atau EUR 36 per jam, seperti yang dilaporkan oleh Gajiahli.com? Selanjutnya, mereka menerima bonus rata-rata 5,256 € per tahun. Perkiraan upah berdasarkan survei bisnis di Jerman dan pekerja anonim mereka. Kompensasi rata-rata untuk pusat data tingkat pemula atau manajer operasi (pengalaman 1-3 tahun) adalah 52.556 Euro. Sebaliknya, kompensasi rata-rata dari pusat data senior atau manajer operasi (8+ tahun pengalaman) adalah 92.791 €.
Takeaway kunci
Operasi data;
- Lihat proses dan sistem yang digunakan untuk mengelola dan menangani data dalam bisnis. Ini termasuk tugas-tugas seperti pengumpulan data, penyimpanan, pemrosesan, analisis, dan visualisasi.
- Penting untuk bisnis karena memungkinkan organisasi membuat keputusan berdasarkan informasi yang akurat dan terkini. Hal ini dapat menyebabkan peningkatan efisiensi, layanan pelanggan yang lebih baik, dan peningkatan profitabilitas.
- Memerlukan perencanaan dan pengelolaan yang cermat untuk memastikan bahwa data ditangani dengan cara yang aman dan sesuai. Ini termasuk melindungi dari pelanggaran data dan memastikan bahwa data hanya digunakan untuk tujuan yang sah.
- Bisa rumit, terutama untuk bisnis dengan data dalam jumlah besar atau yang beroperasi di industri yang diatur. Dalam kasus ini, mungkin perlu berinvestasi dalam alat dan teknologi khusus untuk mengelola data secara efektif.
- Merupakan komponen kunci dari strategi data yang sukses. Dengan berinvestasi dalam operasi data yang efektif, bisnis dapat meningkatkan kemampuan mereka untuk membuat keputusan berdasarkan data dan mendorong pertumbuhan bisnis.
Kesimpulan
Seiring bertambahnya volume, kecepatan, dan variasi data, diperlukan teknik dan prosedur ekstraksi wawasan baru. IDC mengantisipasi bahwa volume data yang dibuat akan meningkat menjadi 163 zettabyte pada tahun 2025, dengan 36% dari data tersebut telah diatur. Teknologi, prosedur, dan struktur organisasi saat ini tidak siap untuk menangani pertumbuhan input data yang luar biasa dan harapan nilai yang meningkat untuk output data. Karena sebagian besar tenaga kerja memerlukan akses ke data ini untuk menjalankan tugas mereka, pergeseran filosofi diperlukan untuk menerobos hambatan budaya dan organisasi untuk memberikan aliran data yang dapat diskalakan, berulang, dan dapat diprediksi.
Perubahan ini terjadi karena revolusi DataOps. Perusahaan akan didesak untuk mengadopsi proses dan teknologi yang diperlukan untuk menghindari sakit kepala terkait data di masa depan. Operasi data memfasilitasi pembuatan aliran data yang dapat diskalakan, berulang, dan dapat diprediksi untuk setiap kasus penggunaan. Organisasi dapat menggunakan operasi data untuk mengaktifkan integrasi, otomatisasi, dan pemantauan aliran data untuk insinyur data, analis, dan pengguna bisnis.
- Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
- Platoblockchain. Intelijen Metaverse Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
- Sumber: https://dataconomy.com/2022/12/data-operations-dataops/
- 1
- a
- kemampuan
- Tentang Kami
- mempercepat
- mengakses
- Akses ke data
- dapat diakses
- Menurut
- ketepatan
- tepat
- akurat
- di seluruh
- kegiatan
- tambahan
- alamat
- mengambil
- Mengadopsi
- Adopsi
- terhadap
- tangkas
- AI
- bertujuan
- selalu
- jumlah
- analisis
- Analis
- analisis
- menganalisa
- dan
- Anonim
- mengharapkan
- aplikasi
- Mendaftar
- pendekatan
- sesuai
- arsitektur
- daerah
- mengotomatisasikan
- Otomatisasi
- otonom
- tersedianya
- rata-rata
- backup
- Saldo
- hambatan
- berdasarkan
- dasar
- karena
- menjadi
- makhluk
- manfaat
- TERBAIK
- Praktik Terbaik
- Lebih baik
- antara
- Luar
- Besar
- Big data
- Gambar besar
- lebih besar
- bonus
- pelanggaran
- Istirahat
- Membawa
- Anggaran
- Bangunan
- membangun
- bisnis
- bisnis
- Kapasitas
- hati-hati
- kasus
- kasus
- Menyebabkan
- menyebabkan
- pusat
- perubahan
- Perubahan
- mengubah
- kepala
- awan
- kode
- Berkolaborasi
- kolaborasi
- kolaboratif
- koleksi
- menggabungkan
- menggabungkan
- Umum
- umum
- berkomunikasi
- Komunikasi
- Perusahaan
- Perusahaan
- Kompensasi
- kompleks
- compliant
- komponen
- komponen
- luas
- Terdiri dari
- kesimpulan
- bingung
- terhubung
- Konsumen
- konsumsi
- Konten
- terus
- kontinu
- kontras
- kontrol
- dikendalikan
- Konversi
- kerja sama
- Biaya
- bisa
- dibuat
- membuat
- sangat penting
- kultural
- terbaru
- pelanggan
- Layanan Pelanggan
- data
- akses data
- Data Analytics
- Pelanggaran Data
- Data Center
- infrastruktur data
- manajemen data
- pengolahan data
- perlindungan data
- ilmu data
- ilmuwan data
- set data
- berbagi data
- penyimpanan data
- strategi data
- Data-driven
- Basis Data
- database
- Pengambilan Keputusan
- pengambil keputusan
- keputusan
- dedicated
- menyampaikan
- pengiriman
- tuntutan
- penggelaran
- penyebaran
- Mendesain
- dirancang
- merancang
- dikembangkan
- berkembang
- Pengembangan
- MELAKUKAN
- berbeda
- digital
- Transformasi digital
- bencana
- didistribusikan
- mendorong
- dinamis
- mudah
- Efektif
- efektif
- efisiensi
- efisien
- efisien
- usaha
- merangkul
- aktif
- memungkinkan
- meliputi
- mendorong
- insinyur
- Teknik
- Insinyur
- memperkaya
- memastikan
- Memastikan
- memastikan
- entry-level
- Lingkungan Hidup
- kesalahan
- terutama
- penting
- diperkirakan
- dll
- Eter (ETH)
- EUR
- Euro
- Bahkan
- segala sesuatu
- menjalankan
- harapan
- pengalaman
- ahli
- segi
- memudahkan
- memfasilitasi
- menghadapi
- faktor
- lebih cepat
- layak
- keuangan
- Menemukan
- Pertama
- aliran
- Mengalir
- Fokus
- terfokus
- mengikuti
- kerangka
- dari
- Selanjutnya
- masa depan
- Gartner
- pertemuan
- Jerman
- tujuan
- Pergi
- Gold
- pemerintahan
- pemberian
- lebih besar
- bruto
- Tumbuh
- Pertumbuhan
- menangani
- Terjadi
- Perangkat keras
- sakit kepala
- kesehatan
- membantu
- High
- holistik
- Seterpercayaapakah Olymp Trade? Kesimpulan
- HTTPS
- Pusat
- Hibrida
- diidentifikasi
- mengimplementasikan
- penting
- memperbaiki
- ditingkatkan
- perbaikan
- meningkatkan
- in
- memasukkan
- termasuk
- Termasuk
- Pendapatan
- Meningkatkan
- Pada meningkat
- meningkatkan
- industri
- industri
- informasi
- Infrastruktur
- inisiatif
- wawasan
- terinspirasi
- contoh
- Terintegrasi
- Mengintegrasikan
- integrasi
- integritas
- intern
- dapat dioperasikan
- memperkenalkan
- Menginvestasikan
- investasi
- masalah
- IT
- kunci
- Tahu
- besar
- memimpin
- Memimpin
- pengetahuan
- adalah ide yang bagus
- leveraging
- baris
- hidup
- melihat
- mesin
- Mesin belajar
- terbuat
- membuat
- mengelola
- berhasil
- pengelolaan
- manajer
- Manajer
- pelaksana
- cara
- pabrik
- banyak
- Marketing
- max-width
- Maksimalkan
- Anggota
- Metadata
- metodologi
- microservices
- migrasi
- Mindset
- Misi
- model
- dipantau
- pemantauan
- monitor
- lebih
- paling
- pindah
- gerakan
- bergerak
- beberapa
- perlu
- kebutuhan
- New
- Teknologi baru
- tujuan
- target
- menawarkan
- Penawaran
- Petugas
- open source
- Perangkat Lunak Sumber Terbuka
- beroperasi
- operasional
- Operasi
- Optimize
- teknik mengatur musik
- organisasi
- organisatoris
- organisasi
- terorganisir
- pengorganisasian
- Lainnya
- pola pikir
- bagian
- prestasi
- filsafat
- gambar
- pipa saluran
- perencanaan
- Platform
- Platform
- plato
- Kecerdasan Data Plato
- Data Plato
- Bermain
- Pos
- praktek
- praktek
- Bisa ditebak
- hadiah
- mencegah
- masalah
- Prosedur
- proses
- proses
- pengolahan
- Diproduksi
- Produk
- profitabilitas
- program
- mendorong
- melindungi
- melindungi
- perlindungan
- memberikan
- tujuan
- tujuan
- kualitas
- segera
- cepat
- Penilaian
- real-time
- data waktu nyata
- masuk akal
- menerima
- rekomendasi
- pemulihan
- menurunkan
- beregulasi
- terkait
- keandalan
- berulang
- Dilaporkan
- wajib
- Persyaratan
- membutuhkan
- tanggung jawab
- responsif
- ISTIRAHAT
- mengakibatkan
- Hasil
- eceran
- Revolusi
- kenaikan
- Risiko
- Peran
- akar
- Run
- berjalan
- aman
- terukur
- Ilmu
- ilmuwan
- ilmuwan
- aman
- Dijamin
- keamanan
- Mencari
- layanan
- Layanan
- set
- berbagi
- bergeser
- kekurangan
- harus
- makna
- mirip
- tunggal
- lancar
- So
- Perangkat lunak
- pengembangan perangkat lunak
- Solusi
- MEMECAHKAN
- beberapa
- sumber
- spesialis
- khusus
- kecepatan
- stakeholder
- statistik
- statistika
- penyimpanan
- strategi
- Penyelarasan
- pelurusan
- tersusun
- sukses
- seperti itu
- menyediakan
- mendukung
- pendukung
- Survei
- sistem
- sistem
- Mengambil
- Dibutuhkan
- tugas
- tim
- tim
- kerja sama
- Teknis
- teknik
- Teknologi
- Teknologi
- Grafik
- mereka
- Melalui
- waktu
- untuk
- alat
- Transformasi
- Transparansi
- dahsyat
- khas
- pokok
- memahami
- Tiba-tiba
- mutakhir
- kegunaan
- menggunakan
- gunakan case
- Pengguna
- Pengguna Pengalaman
- Pengguna
- dimanfaatkan
- Memanfaatkan
- divalidasi
- nilai
- variasi
- Kecepatan
- visualisasi
- volume
- upah
- Apa
- apakah
- yang
- sementara
- lebar
- akan
- dalam
- tanpa
- Kerja
- pekerja
- Tenaga kerja
- akan
- penulisan
- tahun
- tahun
- Anda
- zephyrnet.dll