Apa itu kerangka kerja DataOps?

Kerangka kerja DataOps adalah seperangkat praktik, proses, peran, dan teknologi terstruktur untuk mengoperasikan berbagai prinsip DataOps. Jika diimplementasikan secara efektif, kerangka kerja DataOps membantu organisasi meningkatkan kecepatan, akurasi, keandalan, dan tata kelola manajemen data dan operasi analitik. 

Konsep yang lebih luas dari DataOps—singkatan dari operasi data—adalah serangkaian praktik manajemen data kolaboratif yang terinspirasi oleh DevOps dan metodologi agile yang digunakan dalam pengembangan perangkat lunak dan operasi TI (seperti integrasi berkelanjutan dan pengiriman berkelanjutan). Sistem ini menekankan kolaborasi, otomatisasi, dan kualitas untuk mempercepat dan merampingkan pengiriman data untuk data yang tepercaya dan siap analitik. DataOps memperlakukan data sebagai aset strategis (dikenal juga sebagai produk data) yang harus terus dikelola, diatur, dan dipantau untuk memaksimalkan nilai bisnis.

Singkatnya, DataOps adalah disiplin menyeluruh, sementara kerangka kerja DataOps menyediakan metode terstruktur untuk menerapkan disiplin tersebut. Arsitektur DataOps dan alat DataOps kemudian menghidupkan kerangka kerja ini di lingkungan dunia nyata.

Volume big data berkembang pesat. Kecerdasan buatan (AI), machine learning (ML), dan analitik data menuntut kumpulan data berkualitas tinggi dan tepercaya. Dan silo data semakin dalam.

Semua tantangan ini tidak bisa diselesaikan dengan data lake atau alat pemrosesan data saja—manajemen dan operasi data yang mendasarinya perlu ditulis ulang. DataOps menawarkan pendekatan terstruktur yang menekankan otomatisasi, kolaborasi, tata kelola, dan peningkatan berkelanjutan.

Namun, mengubah konsep DataOps menjadi cara kerja yang sepenuhnya operasional dan dapat ditegakkan sangatlah rumit, terutama dari bawah ke atas. Kerangka kerja DataOps menyediakan praktik, proses, peran, dan teknologi yang integral untuk mengimplementasikan DataOps secara efisien dan konsisten di seluruh siklus hidup data.

Tanpa kerangka kerja, implementasi DataOps berisiko menciptakan inkonsistensi di seluruh tim, ketidakselarasan dengan tujuan organisasi, dan masalah kualitas baru serta hambatan.

Kerangka kerja DataOps membantu organisasi mengatur beberapa komponen inti manajemen data dan analitik data:

• Orkestrasi dan otomatisasi alur kerja
• Tata kelola data
• Integrasi berkelanjutan dan penerapan berkelanjutan (CI/CD)
• Pemantauan data dan observabilitas
• Kolaborasi lintas tim

DataOps memungkinkan otomatisasi dan orkestrasi alur kerja data di setiap tahap saluran data, termasuk integrasi data, penyerapan data, pemrosesan data, penyimpanan data, dan analisis data.

Dengan mengurutkan aktivitas ini, DataOps memastikan data bergerak dan diproses secara efisien sehingga cepat tersedia untuk dianalisis. Otomatisasi juga mengurangi tugas berulang—seperti ekstraksi data, transformasi, dan pemuatan—dan risiko kesalahan manusia.

Aspek kunci dari orkestrasi data adalah kemampuannya untuk mengelola dependensi. Kemampuan ini membantu memastikan data diproses dalam urutan yang benar dan bahwa setiap perubahan atau pembaruan dalam satu tahap tidak berdampak negatif pada proses hilir.

Kerangka kerja DataOps membantu membangun struktur tata kelola data yang jelas. Tata kelola data membantu memastikan data akurat, konsisten, dan aman. Ini menetapkan kebijakan, prosedur, dan standar yang mengatur bagaimana data dikumpulkan, disimpan, dikelola, dan digunakan dalam suatu organisasi.

Manajemen kualitas data adalah bagian mendasar dari tata kelola data. Hal ini secara khusus berfokus pada Praktik untuk meningkatkan dan menjaga kualitas data suatu organisasi, yang dapat mencakup validasi data, pembersihan data, dan penegakan standar data.

Integrasi dan penerapan berkelanjutan (CI/CD) memfasilitasi pengembangan dan penerapan proyek data yang cepat dan berulang. Diadopsi dari rekayasa perangkat lunak, praktik CI/CD melibatkan otomatisasi proses pembuatan, pengujian, dan penerapan, sehingga tim data dapat dengan cepat mengidentifikasi dan menyelesaikan masalah serta menghasilkan fitur dan peningkatan baru.

Dua aspek utama CI/CD adalah kontrol versi dan pengujian otomatis:

• Kontrol versi memungkinkan tim data untuk melacak perubahan pada kode dan aset data mereka, sehingga lebih mudah untuk mengembalikan perubahan jika muncul masalah dan mengurangi risiko kegagalan saluran data.
  
  
• Pengujian otomatis mencakup pengujian unit, pengujian integrasi, dan pengujian menyeluruh yang memungkinkan tim data menangkap dan memperbaiki masalah lebih awal. Ini membantu memastikan bahwa kode dan aset data memenuhi standar kualitas dan berfungsi seperti yang diharapkan.

Pemantauan data dan observabilitas membantu tim data mengidentifikasi dan mengatasi masalah dalam saluran data secara proaktif. Mereka memfasilitasi pengumpulan, analisis, dan visualisasi log, peristiwa, dan metrik saluran data (seperti waktu pemrosesan data, pemanfaatan sumber daya, dan tingkat kesalahan).

Pelacakan ini membantu tim data mendapatkan insight tentang kinerja dan kesehatan alur kerja data untuk mengidentifikasi kemacetan dengan lebih baik dan mengoptimalkan kinerja saluran. Dengan memantau akses data dan pola penggunaan, observabilitas data juga dapat membantu organisasi menjaga kepatuhan terhadap peraturan privasi data (seperti GDPR) dan mengidentifikasi potensi risiko keamanan data.

Melalui alat, proses, dan praktik bersama, DataOps memecah silo dan mendorong kolaborasi lintas tim—rekayasa data, ilmu data, dan analitik data—sehingga setiap orang memiliki akses yang konsisten ke data tepercaya saat dibutuhkan.

Kolaborasi didukung oleh produk sampingan lain dari DataOps: fungsionalitas layanan mandiri. Kemampuan ini memberi pengguna bisnis dasbor dan alat lain untuk pengambilan keputusan berbasis data real-time.

DataOps juga mendorong budaya peningkatan dan inovasi berkelanjutan. Dengan berkolaborasi erat, tim dapat lebih mudah mengidentifikasi dan mengatasi hambatan dan inefisiensi dalam saluran data dan alur kerja mereka.

Organisasi yang secara efektif menerapkan kerangka kerja DataOps yang sukses dapat merasakan manfaat berikut:

• Kualitas data yang lebih baik
• Waktu untuk mendapatkan insight lebih cepat
• Peningkatan efisiensi
• Ketangkasan yang lebih besar

Kerangka kerja DataOps membantu mempercepat dan menyederhanakan implementasi DataOps. Meskipun kerangka kerja berbeda di setiap organisasi, namun elemen dan langkah umumnya meliputi:

1. Memahami kebutuhan bisnis
2. Menentukan tujuan dan peta jalan
3. Membentuk tim DataOps
4. Menetapkan praktik manajemen data, platform, dan alat
5. Membuat struktur tata kelola
6. Terus memantau dan melakukan iterasi

Langkah pertama yang umum dalam kerangka kerja DataOps adalah menilai kemampuan dan lingkungan data organisasi saat ini. Penilaian ini biasanya memeriksa sumber data, sistem, aplikasi, saluran, dan penyimpanan data selain orang, proses, dan alur kerja yang mendukungnya di seluruh siklus hidup data.

Tujuannya adalah untuk mengidentifikasi kesenjangan atau inefisiensi dalam praktik manajemen dan analitik data yang ada, dan untuk menentukan area di mana praktik DataOps dapat memberikan dampak bisnis terbesar.

Setelah keadaan bisnis saat ini dan kemampuan datanya dinilai, langkah selanjutnya adalah menentukan strategi DataOps dan peta jalan yang menguraikan tujuan yang jelas, contoh penggunaan yang diprioritaskan, dan tonggak terukur. Langkah ini juga mencakup mengidentifikasi orang, proses, alat, dan teknologi yang diperlukan untuk mengoperasikan komponen DataOps seperti orkestrasi, tata kelola, dan observabilitas.

Kerangka kerja DataOps yang cocok harus mendukung peningkatan berulang, mengatasi kebutuhan jangka pendek (seperti keandalan saluran dan kualitas data), dan tujuan jangka panjang (seperti inisiatif AI dan analitik lanjutan).

Untuk menerapkan kerangka kerja DataOps secara efektif, penting untuk membentuk tim DataOps khusus (atau menanamkan peran DataOps dalam tim yang ada).

Anggota tim dapat berasal dari berbagai fungsi—seperti insinyur data, ilmuwan data, analis data, dan pengguna akhir bisnis—untuk memastikan pendekatan kolaboratif dan lintas fungsi. Semua tim ini bertanggung jawab untuk menerapkan, mengelola, dan terus mengoptimalkan manajemen data dan operasi analitik secara berulang.

Dengan kebutuhan bisnis dan tanggung jawab tim yang ditentukan, organisasi harus menetapkan praktik manajemen data, perangkat keras dan perangkat lunak untuk mendukung tujuan DataOps mereka.¹

Proses ini mencakup keputusan seputar bagaimana data akan diperoleh, pelaksanaan transformasi data, dan pemodelan data; platform data mana yang akan digunakan (misalnya gudang data, data lake, dan data lakehouse); dan alat mana yang akan diadopsi untuk orkestrasi, observabilitas, dan tata kelola. Sangat penting bahwa praktik dan alat ini mendukung skalabilitas seiring dengan perkembangan volume data dan kebutuhan bisnis.

Penting juga untuk menetapkan struktur tata kelola data yang jelas yang menentukan peran, tanggung jawab, dan proses untuk mengelola dan menggunakan data sensitif secara konsisten dan patuh. 

Struktur tata kelola ini harus tertanam langsung dalam proses DataOps, strategi data, dan aliran data untuk membantu memastikan data tetap berkualitas tinggi, konsisten, aman, dan sesuai sepanjang siklus hidupnya. Pedoman untuk kontrol akses, format data, silsilah data, manajemen master data (MDM), metadata, dan konvensi penamaan dapat diberlakukan melalui otomatisasi.

Operasionalisasi DataOps adalah proses berkelanjutan yang membutuhkan pemantauan dan iterasi berkelanjutan untuk memastikan kinerja dan hasil yang optimal. Tim data harus menerapkan praktik dan alat untuk melacak kinerja dan kesehatan saluran data (termasuk dimensi seperti skema, silsilah, dan volume), mengidentifikasi dan mengatasi masalah atau hambatan saat muncul, dan terus menyempurnakan praktik DataOps untuk meningkatkan pengambilan keputusan dan mendorong penciptaan nilai.