Apa itu DataOps?

DataOps adalah serangkaian praktik manajemen data kolaboratif yang dirancang untuk mempercepat penyediaan hasil, menjaga kualitas, mendorong penyelarasan antartim, dan menghasilkan nilai maksimum dari data. Dibuat berdasarkan model DevOps, tujuannya adalah untuk membuat fungsi data yang sebelumnya terpisah-pisah menjadi lebih otomatis, tangkas, dan konsisten.

Serupa dengan cara DevOps merampingkan tugas pengembangan perangkat lunak, DataOps berfokus pada pengorkestrasian proses manajemen data dan analisis data. Cara ini termasuk mentransfer data secara otomatis antarsistem, mengidentifikasi dan menangani kesalahan dan inkonsistensi, dan mengurangi pekerjaan manual yang berulang.

Melalui alur kerja otomatis, DataOps membantu meningkatkan ketersediaan data dan mempercepat pengiriman di seluruh data lake, data warehouse, produk data, dan platform analitik. DataOps juga menekankan pengujian dan pemantauan berkelanjutan untuk memastikan bahwa pipeline secara andal menyuplai data tepat waktu dan akurat ke aplikasi hilir—mulai dari platform kecerdasan bisnis (BI) hingga beban kerja kecerdasan buatan (AI) dan machine learning (ML).

Dengan mengganti tumpukan data terisolasi dengan alur kerja menyeluruh terpadu yang mendukung berbagai contoh penggunaan, DataOps memastikan bahwa data berkualitas tinggi mencapai setiap lini bisnis dengan cepat dan konsisten.

Bisnis modern berjalan berdasarkan insight real-time. Namun dengan pertumbuhan data dengan kecepatan yang belum pernah terjadi sebelumnya dan model machine learning yang membutuhkan kumpulan data berkualitas tinggi untuk dijalankan, proses lama kesulitan untuk mengimbangi. Jika tidak diatasi, kendala-kendala ini dapat menyebabkan kemacetan yang berujung pada pemadaman data, dasbor yang tidak mengikuti perkembangan informasi, pipeline yang gagal, dan prediksi ML yang tidak akurat. Bahkan perubahan skema sederhana dalam sistem sumber dapat merusak seluruh dasbor analitik jika tim tidak selaras atau alur kerja tidak otomatis.

DataOps membantu menghilangkan batasan-batasan tersebut. Dengan mengotomatiskan alur kerja yang berulang dan meningkatkan kualitas data, hal ini mempercepat waktu untuk mendapatkan insight dan memperkuat pipeline data.

Di hilir, DataOps memberi pengguna bisnis dan konsumen data akses yang andal ke informasi, daripada harus menunggu pemenuhan permintaan ad hoc dari tim data. Di hulu, hal ini menyediakan alur kerja yang dapat diprediksi bagi para insinyur data, data pelatihan yang konsisten bagi para ilmuwan data, dan akses yang lebih cepat bagi para analis ke kumpulan data yang telah diseleksi.

Faktanya, pasar platform DataOps diperkirakan akan tumbuh dari 3,9 miliar USD pada tahun 2023 menjadi 10,9 miliar USD pada tahun 2028 karena organisasi mencapai progres dari inisiatif terisolasi ke praktik DataOps di seluruh perusahaan. Pertumbuhan pesat ini didorong oleh manfaat yang lebih luas dari DataOps: Pengambilan keputusan yang lebih cepat, kualitas data yang lebih tinggi, dan pipeline analitik yang tangguh yang dapat beradaptasi dengan kebutuhan bisnis secara real-time.

DataOps sering dibahas bersama DevOps, mengingat ketergantungan mereka pada prinsip dasar yang sama: efisiensi, otomatisasi, kolaborasi, dan peningkatan berkelanjutan. Namun, meskipun DNA serupa, keduanya menerapkan konsep-konsep ini secara berbeda.

DevOps berfokus pada pengembangan perangkat lunak. Solusi ini membantu tim teknik memberikan perangkat lunak lebih cepat melalui integrasi berkelanjutan dan pengiriman berkelanjutan (CI/CD). Tujuan DevOps adalah untuk merampingkan siklus bangun-uji-terapkan (build-test-deploy) untuk aplikasi dan layanan.

DataOps berfokus pada alur kerja data. Alih-alih mengoptimalkan penerapan kode, DataOps mengatur pipeline data di seluruh siklus hidup data, mulai dari penyerapan dan transformasi hingga validasi dan pengiriman.

Metodologi Agile mendukung kedua disiplin ilmu tersebut, menekankan pada iterasi, loop umpan balik dan penyampaian nilai yang sering. Sama seperti tim DevOps yang sering mengirimkan kode, tim DataOps menggunakan pengembangan tangkas untuk memperbarui pipeline atau merilis produk data dalam tahapan yang lebih kecil dan lebih andal—menyempurnakan alur kerja berdasarkan metrik real-time. 

CI/CD memainkan peran pendukung dalam DataOps, terutama karena otomatisasi mendorong kontrol versi, pengujian, dan penerapan pipeline data. Ini mendorong pengulangan dan kualitas di seluruh lingkungan produksi.

Cara paling sederhana untuk membedakannya: DevOps mempercepat pengiriman perangkat lunak. DataOps mempercepat pengiriman data. Keduanya mengandalkan otomatisasi dan prinsip-prinsip integrasi berkelanjutan, tetapi keduanya memecahkan masalah yang berbeda untuk pemangku kepentingan yang berbeda.

Pelajari lebih lanjut tentang DevOps

DataOps dibangun di atas seperangkat prinsip yang jelas yang menentukan bagaimana operasi data modern berfungsi. Prinsip-prinsip ini memandu bagaimana tim data bekerja, bagaimana alur kerja data berskala, dan bagaimana informasi pindah secara andal di seluruh bisnis.

Untuk memberikan data berkualitas tinggi dalam skala besar, DataOps bergantung pada siklus hidup yang memandu bagaimana informasi bergerak dari input mentah ke hasil yang dapat digunakan. Siklus hidup itu mengikuti lima tahap inti:

• Menyerap
• Pengaturan
• Memvalidasi
• Menyebarkan
• Monitor

Penyerapan data menarik data mentah dari sumber data internal dan eksternal ke dalam lingkungan terpusat seperti data lake atau data warehouse. Proses integrasi data, seperti ekstrak, transformasi, muat (ETL), mengonsolidasikan informasi ke dalam format yang konsisten, menciptakan titik awal yang andal untuk analitik dan machine learning.

Alat orkestrasi mengotomatiskan dan mengurutkan alur kerja data. Selama tahap ini, transformasi data terjadi—di mana kumpulan data dibersihkan, disusun, dan disiapkan untuk analisis. Penyelarasan skema dan pembaruan metadata membantu menjaga konsistensi di seluruh siklus hidup data.

Pengujian otomatis memeriksa kelengkapan, konsistensi, dan akurasi data. Kontrol proses statistik dapat mendeteksi anomali secara real time, memastikan kumpulan data memenuhi aturan bisnis yang ditentukan sebelum pindah ke lingkungan produksi.

Produk data yang divalidasi dikirimkan kepada pengguna bisnis, analis data, dan model machine learning. Pengiriman harus tetap dapat diprediksi dan cepat untuk mendukung pengambilan keputusan real-time dan jalur analitik hilir.

Alat observabilitas melacak kinerja pipeline, waktu aktif, dan kualitas data. Metrik dan loop umpan balik membantu tim mengidentifikasi kemacetan dan mengoptimalkan alur kerja secara menyeluruh, memperkuat peningkatan berkelanjutan.

Platform DataOps menyediakan kemampuan yang diperlukan untuk menggerakkan alur kerja data dalam skala besar. Platform biasanya menggabungkan mesin orkestrasi, kerangka kerja observabilitas, dan alat DataOps untuk membentuk tumpukan data, memungkinkan analitik big data, beban kerja machine learning yang dapat diskalakan dan pengiriman data yang andal di seluruh lingkungan produksi.

Kemampuan inti dari platform DataOps meliputi:

• Penyerapan data yang dapat diskalakan: Menarik data mentah dari berbagai sumber ke dalam penyimpanan berbasis cloud atau terpusat dengan upaya manual yang minimal, sehingga mengurangi kemacetan awal dalam pipeline data.

• Transformasi data berkualitas tinggi: Membersihkan, menstrukturkan, dan menyiapkan data dalam skala besar agar kumpulan data siap digunakan untuk contoh penggunaan real-time dan beban kerja machine learning. Ini juga menjaga kualitas data yang konsisten di seluruh perusahaan.

• Visibilitas metadata tepercaya: Melacak asal-usul, skema, dan konteks sehingga kumpulan data tetap dapat dilacak dan dipercaya. Visibilitas ini meningkatkan tata kelola dan menjaga asal-usul tetap jelas di seluruh bisnis. 

• Tata kelola data yang aman: Menetapkan kontrol akses dan kebijakan tata kelola yang melindungi informasi sensitif, memastikan kepatuhan dan akses yang aman bagi pemangku kepentingan yang berwenang.

• Observabilitas data real-time: Memberikan insight tentang metrik kualitas data, kinerja pipeline, dan kesehatan sistem, membantu tim mendeteksi masalah lebih awal dan mempertahankan pipeline analitik yang andal.

• Orkestrasi alur kerja otomatis: Mengurutkan tugas dan menghilangkan pekerjaan manual yang berulang, memungkinkan tim operasi dan insinyur DataOps untuk fokus pada aktivitas bernilai lebih tinggi sambil meningkatkan skalabilitas dan efisiensi.

DataOps bukan penerapan tunggal. Sebaliknya, ini adalah model operasi berulang yang berkembang seiring dengan perubahan kebutuhan bisnis. Implementasi praktis biasanya mencakup lima langkah:

Identifikasi sumber data saat ini, infrastruktur data, alur kerja, dan hambatan. Perjelas apa yang dibutuhkan bisnis dari pengambilan keputusan berbasis data.

Satukan insinyur data, ilmuwan data, analis data, dan operasi TI. Kepemilikan yang jelas dapat membantu memastikan tidak ada celah di seluruh alur kerja.

Dokumentasikan alur kerja data, buat KPI yang terukur, dan terapkan kebijakan tata kelola. Kontrol versi dapat membantu melacak perubahan di seluruh lingkungan.

Otomatiskan penyerapan, validasi, dan transformasi jika memungkinkan. Gunakan alat pemantauan dan dasbor untuk melacak kinerja real-time dan kesehatan pipeline.

Gunakan loop umpan balik untuk mendukung peningkatan berkelanjutan, memastikan skalabilitas tanpa mengganggu lingkungan produksi.

Bahkan strategi DataOps yang kuat menghadapi tantangan dunia nyata. Empat pertimbangan umum dapat memengaruhi kesuksesan jangka panjang:

Ketika lingkungan data menjadi lebih terdistribusi dan otomatis, DataOps bergeser dari praktik pendukung ke lapisan arsitektur inti. Beberapa faktor mempercepat pergeseran tersebut, termasuk:

• Platform DataOps yang terkelola: Lingkungan berbasis cloud menurunkan hambatan adopsi dengan menyediakan orkestrasi, pemantauan, dan tata kelola bawaan. Kemampuan ini membuat alat DataOps lebih mudah diterapkan dan dipelihara.

• Arsitektur data fabric: Data fabric menggunakan metadata aktif untuk menghubungkan sumber data terdistribusi tanpa pekerjaan integrasi yang berat, meningkatkan tata kelola dan akses di seluruh lingkungan hybrid dan multicloud.

• Model data yang ditentukan oleh domain: Prinsip-prinsip data mesh memungkinkan kepemilikan yang terdesentralisasi, di mana domain bisnis mengembangkan dan memelihara produk data yang mereka berikan. Model ini mendukung kolaborasi, kontrol akses, dan tujuan layanan mandiri.

• Otomatisasi berbasis AI: Machine learning semakin mengotomatiskan tugas-tugas seperti pengayaan metadata dan penyelarasan skema, memungkinkan pipeline untuk menyesuaikan diri berdasarkan kinerja real-time.

• Pengiriman data real-time: Streaming latensi rendah dan validasi berkelanjutan dapat membantu mendukung lingkungan analitik dan machine learning di mana insight langsung mendorong nilai bisnis.

• Sinkronisasi data edge-ke-cloud: DataOps makin menyinkronkan aliran data edge dan cloud, mendukung pemrosesan latensi rendah tanpa mengorbankan tata kelola terpusat, asal-usul, kontrol kualitas.

• Integritas data ESG: Seiring meningkatnya persyaratan keberlanjutan dan kepatuhan, DataOps mendukung alur kerja yang dapat dilacak dan asal-usul yang dapat diaudit untuk manajemen dan pelaporan data yang bertanggung jawab.