3 itens essenciais para operações de dados eficazes

Os dados podem ser o ativo mais valioso de uma empresa — podem até ser mais valiosos do que os própria empresa. Mas se os dados forem imprecisos ou constantemente atrasados ​​devido a problemas de entrega, uma empresa não poderá utilizá-los adequadamente para tomar decisões bem informadas.

Ter uma compreensão sólida dos ativos de dados de uma empresa não é fácil. Os ambientes estão mudando e se tornando cada vez mais complexos. Rastrear a origem de um conjunto de dados, analisar suas dependências e manter a documentação atualizada são responsabilidades que consomem muitos recursos.

É aí que entram as operações de dados (dataops). Dataops — não confundir com seu primo, devops — começou como uma série de práticas recomendadas para análise de dados. Com o pace, evoluiu para uma prática totalmente formada por conta própria. Aqui está sua promessa: o Dataops ajuda a acelerar o ciclo de vida dos dados, desde o desenvolvimento de aplicativos centrados em dados até o fornecimento de informações críticas de negócios precisas para usuários finais e clientes.

Dataops surgiu porque havia ineficiências na propriedade de dados na maioria das empresas. Vários silos de TI não estavam se comunicando de forma eficaz (se é que se comunicavam). As ferramentas criadas para uma equipe – que usavam os dados para uma tarefa específica – geralmente impediam que uma equipe diferente ganhasse visibilidade. A integração da fonte de dados foi aleatória, handbook e muitas vezes problemática. O triste resultado: a qualidade e o valor das informações entregues aos usuários finais estavam abaixo das expectativas ou totalmente imprecisas.

Embora o dataops ofereça uma solução, os executivos podem se preocupar com o alto nível de promessas e baixo valor. Pode parecer um risco perturbar os processos já existentes. Os benefícios superam a inconveniência de definir, implementar e adotar novos processos? Em meus próprios debates organizacionais que tenho sobre o tema, muitas vezes cito e faço referência aos Regra dos dez. Custa dez vezes mais para concluir um trabalho quando os dados são falhos do que quando as informações são boas. Usando esse argumento, dataops é important e vale a pena o esforço.

Você já pode usar dataops, mas não sabe

Em termos gerais, o dataops melhora a comunicação entre as partes interessadas em dados. Ele livra as empresas de seus crescentes silos de dados. dataops não é algo novo. Muitas empresas ágeis já praticam construções de dataops, mas podem não usar o termo ou estar cientes dele.

Dataops podem ser transformadores, mas como qualquer grande framework, alcançar o sucesso requer algumas regras básicas. Aqui estão os três principais itens obrigatórios do mundo actual para operações de dados eficazes.

1. Comprometa-se com a observabilidade no processo de dataops

A observabilidade é elementary para todo o processo de dataops. Ele oferece às empresas uma visão panorâmica de sua integração contínua e entrega contínua (CI/CD) tubulações. Sem observabilidade, sua empresa não pode automatizar ou empregar entrega contínua com segurança.

Em um ambiente de devops qualificado, os sistemas de observabilidade fornecem essa visão holística — e essa visão deve ser acessível em todos os departamentos e incorporada a esses fluxos de trabalho de CI/CD. Quando você se compromete com a observabilidade, você a posiciona à esquerda de seu pipeline de dados – monitorando e ajustando seus sistemas de comunicação antes que os dados entrem em produção. Você deve iniciar esse processo ao projetar seu banco de dados e observar seus sistemas de não produção, juntamente com os diferentes consumidores desses dados. Ao fazer isso, você pode ver como os aplicativos interagem com seus dados — antes que o banco de dados se mova para productisobre.

As ferramentas de monitoramento podem ajudá-lo a se manter mais informado e a realizar mais diagnósticos. Por sua vez, suas recomendações de solução de problemas melhorarão e ajudarão a corrigir erros antes que eles se transformem em problemas. O monitoramento fornece contexto aos profissionais de dados. Mas lembre-se de cumprir o “Juramento de Hipócrates” de Monitoramento: Primeiro, não faça mal.

Se o seu monitoramento cria tanta sobrecarga que seu desempenho é reduzido, você passou dos limites. Certifique-se de que sua sobrecarga seja baixa, especialmente ao adicionar observabilidade. Quando o monitoramento de dados é visto como a base da observabilidade, os profissionais de dados podem garantir que as operações prossigam conforme o esperado.

2. Mapeie sua propriedade de dados

Você deve conhecer seus esquemas e seus dados. Isso é elementary para o processo de dataops.

Primeiro, documente sua propriedade geral de dados para entender as alterações e seu impacto. À medida que os esquemas de banco de dados mudam, você precisa avaliar seus efeitos em aplicativos e outros bancos de dados. Essa análise de impacto só é possível se você souber de onde seus dados vêm e para onde estão indo.

Além do esquema de banco de dados e das alterações de código, você deve controlar a privacidade e a conformidade dos dados com uma visão completa da linhagem de dados. Marque a localização e o tipo de dados, especialmente informações de identificação pessoal (PII) – saiba onde todos os seus dados estão e onde quer que estejam. Onde as informações confidenciais são armazenadas? Em quais outros aplicativos e relatórios esses dados fluem? Quem pode acessá-lo em cada um desses sistemas?

3. Automatize o teste de dados

A ampla adoção de devops trouxe uma cultura comum de teste de unidade para código e aplicativos. Muitas vezes esquecido é o teste dos dados em si, sua qualidade e como funciona (ou não) com código e aplicativos. O teste de dados eficaz requer automação. Também requer testes constantes com seus dados mais recentes. Novos dados não são testados e comprovados, são voláteis.

Para garantir que você tenha o sistema mais estável disponível, teste usando os dados mais voláteis que você possui. Quebre as coisas cedo. Caso contrário, você colocará rotinas e processos ineficientes em produção e terá uma surpresa desagradável quando se trata de custos.

O produto que você united states of america para testar esses dados – seja de terceiros ou você está escrevendo seus scripts por conta própria – precisa ser sólido e deve fazer parte do seu processo automatizado de teste e construção. À medida que os dados se movem pelo pipeline de CI/CD, você deve realizar testes de qualidade, acesso e desempenho. Em suma, você quer entender o que você tem antes de usá-lo.

Dataops é important para se tornar um negócio de dados. É o piso térreo da transformação de dados. Esses três itens obrigatórios permitirão que você saiba o que já tem e o que precisa para alcançar o próximo nível.

Douglas McDowell é o gerente geral de banco de dados da SolarWinds.