Kerangka Kerja DataOps: 4 Komponen Utama dan Cara Menerapkannya

Kerangka kerja DataOps adalah seperangkat praktik, proses, dan teknologi yang memungkinkan organisasi untuk meningkatkan kecepatan, keakuratan, dan keandalan manajemen data dan operasi analitik mereka. DataOps sering dibandingkan dengan DevOps dan metodologi tangkas yang digunakan dalam pengembangan perangkat lunak, karena bertujuan untuk memecah silo, mendorong kolaborasi, dan merampingkan alur kerja untuk tim data.

Filosofi inti DataOps adalah memperlakukan data sebagai aset berharga yang harus dikelola dan diproses secara efisien. Pendekatan tersebut menegaskan bahwa kolaborasi antara berbagai tim seperti rekayasa data, ilmuwan data, dan analis bisnis sangat penting guna memastikan ketersediaan data yang relevan dan tepat waktu bagi seluruh pemangku kepentingan. DataOps juga mendorong budaya perbaikan berkelanjutan dan inovasi, karena tim bekerja sama untuk mengidentifikasi dan mengatasi hambatan dan inefisiensi dalam saluran dan proses data mereka.

Otomatisasi memainkan peran penting dalam kerangka kerja DataOps, karena memungkinkan organisasi untuk merampingkan manajemen data dan proses analitik mereka dan mengurangi potensi kesalahan manusia. Ini dapat dicapai melalui penggunaan alat penyerapan, transformasi, dan analisis data otomatis. Dengan mengotomatiskan tugas dan proses berulang, tim data dapat fokus pada aktivitas bernilai lebih tinggi, seperti mengembangkan insight dan strategi baru untuk mendorong pertumbuhan bisnis.

Pada artikel ini, Anda akan belajar tentang kerangka kerja DataOps, komponen utamanya, manfaat mengimplementasikannya dan bagaimana menerapkan kerangka kerja ini:

• Manfaat menerapkan kerangka kerja DataOps
• Komponen kunci dari kerangka kerja DataOps
• Proses penerapan kerangka kerja DataOps

Pelajari tentang beberapa manfaat utama mengadopsi kerangka kerja DataOps:

Peningkatan kualitas dan akurasi data

Salah satu manfaat utama mengadopsi kerangka kerja DataOps adalah peningkatan kualitas dan akurasi data. Praktik DataOps membantu organisasi menetapkan kebijakan dan prosedur tata kelola data yang kuat, memastikan bahwa data secara konsisten divalidasi, dibersihkan, dan diubah untuk memenuhi kebutuhan berbagai pemangku kepentingan. Hal ini, pada gilirannya, mengarah pada wawasan yang lebih akurat dan andal yang dapat mendorong pengambilan keputusan dan hasil yang lebih baik.

Waktu untuk mendapatkan insight lebih cepat

DataOps dapat secara dramatis mengurangi waktu yang dibutuhkan organisasi untuk memperoleh insight dari data mereka. Dengan merampingkan dan mengotomatiskan manajemen data dan proses analitik, DataOps memungkinkan tim untuk memproses dan menganalisis data dengan lebih cepat dan efisien, sehingga menghasilkan waktu untuk insight yang lebih cepat. Ini dapat memberikan keunggulan kompetitif yang signifikan, karena organisasi dapat dengan cepat menanggapi perubahan kondisi pasar dan kebutuhan pelanggan.

Kolaborasi dan kelincahan yang ditingkatkan

Kerangka kerja DataOps menumbuhkan budaya kolaborasi dan kelincahan di antara tim data, karena memecah silo dan mendorong komunikasi lintas fungsi. Hal ini dapat mengarah pada strategi berbasis data yang lebih inovatif dan efektif, karena tim dapat bekerja sama untuk mengidentifikasi dan mengatasi masalah, mengembangkan insight baru dan mengulangi solusi mereka dengan lebih cepat. Hasil akhirnya adalah organisasi yang lebih tangkas yang dapat lebih beradaptasi dengan perubahan persyaratan bisnis dan memanfaatkan peluang baru.

Ada beberapa komponen penting yang terdiri atas kerangka kerja DataOps yang berhasil:

Orkestrasi data

Orkestrasi data adalah komponen penting dari Kerangka kerja DataOps, karena membantu mengelola aliran data di beberapa tahap pipeline data. Ini termasuk konsumsi data, pemrosesan, penyimpanan, dan analisis. Orkestrasi data memastikan bahwa data dipindahkan dan diproses secara efisien, sehingga tersedia untuk analisis secepat mungkin.

Salah satu aspek kunci dari orkestrasi data adalah otomatisasi tugas pipeline data. Dengan mengotomatiskan tugas berulang, seperti ekstraksi data, transformasi dan pemuatan (ETL), organisasi dapat merampingkan alur kerja datanya dan mengurangi risiko kesalahan manusia. Selain itu, otomatisasi memungkinkan tim data untuk fokus pada berbagai tugas bernilai lebih tinggi, seperti pemodelan dan analisis data.

Aspek penting lainnya dari orkestrasi data adalah kemampuan untuk mengelola dependensi antara tahapan yang berbeda dari pipeline data. Aspek ini memastikan bahwa data diproses dalam urutan yang benar dan bahwa setiap perubahan atau pembaruan pada satu tahap tidak berdampak negatif pada proses hilir.

Tata kelola data

Tata kelola data adalah komponen penting dari kerangka kerja DataOps, karena memastikan bahwa data akurat, konsisten, dan aman. Ini dicapai melalui penetapan kebijakan, prosedur, dan standar yang mengatur bagaimana data dikumpulkan, disimpan, dikelola, dan digunakan dalam suatu organisasi.

Salah satu aspek utama tata kelola data adalah manajemen kualitas data. Ini melibatkan implementasi proses dan kontrol yang membantu memastikan keakuratan, kelengkapan dan konsistensi data. Manajemen kualitas data dapat mencakup validasi data, pembersihan data dan penegakan standar data. Dengan meningkatkan kualitas data, organisasi dapat meningkatkan keandalan insight yang berbasis data dan membuat keputusan yang lebih tepat.

Aspek penting lain dari tata kelola data adalah keamanan data dan privasi. Ini melibatkan perlindungan data sensitif dari akses yang tidak sah, serta pengelolaan peraturan privasi data, seperti peraturan perlindungan data umum (GDPR). Alat tata kelola data dapat membantu organisasi menerapkan langkah-langkah keamanan data, seperti enkripsi dan kontrol akses, serta menjaga kepatuhan terhadap peraturan privasi data.

Integrasi berkelanjutan dan penerapan berkelanjutan (CI/CD)

Integrasi berkelanjutan dan penerapan berkelanjutan (CI/CD) adalah komponen penting dari kerangka kerja DataOps, karena memungkinkan pengembangan dan penerapan proyek data yang cepat dan berulang. Praktik CI/CD melibatkan otomatisasi proses pembuatan, pengujian, dan penerapan, sehingga tim data dapat dengan cepat mengidentifikasi dan menyelesaikan masalah serta memberikan fitur dan peningkatan baru.

Salah satu aspek kunci CI/CD adalah kontrol versi, yang memungkinkan tim data melacak perubahan pada kode dan aset data mereka. Kontrol versi memungkinkan tim data berkolaborasi dengan lebih efektif, karena mereka dapat mengerjakan berbagai bagian proyek secara bersamaan dan menggabungkan perubahan tanpa konflik. Selain itu, kontrol versi memudahkan untuk mengembalikan perubahan jika masalah diidentifikasi, mengurangi risiko kegagalan saluran data.

Aspek penting lainnya dari CI/CD adalah pengujian otomatis. Dengan mengotomatiskan proses pengujian, tim data dapat memastikan bahwa kode dan aset data mereka memenuhi standar kualitas dan berfungsi seperti yang diharapkan. Pengujian otomatis dapat mencakup pengujian unit, pengujian integrasi, dan pengujian ujung ke ujung, yang membantu memvalidasi berbagai aspek dari pipeline data. Dengan memasukkan pengujian otomatis ke dalam proses CI/CD, tim data dapat menangkap dan melakukan perbaikan masalah lebih awal, sebelum berdampak pada proses hilir atau pengguna akhir.

Pemantauan dan observabilitas data

Pemantauan dan pengamatan data adalah komponen penting dari kerangka kerja DataOps, karena memungkinkan tim data untuk secara proaktif mengidentifikasi dan mengatasi masalah dalam pipeline data. Hal ini dicapai melalui pengumpulan, analisis, dan visualisasi metrik, log, dan peristiwa, yang membantu tim data mendapatkan insight tentang kinerja dan kesehatan alur kerja mereka.

Salah satu aspek kunci dari pemantauan dan pengamatan data adalah pemantauan kinerja. Ini melibatkan metrik pelacakan seperti waktu pemrosesan data, pemanfaatan sumber daya, dan tingkat kesalahan, yang membantu tim data mengidentifikasi hambatan dan mengoptimalkan saluran data mereka untuk kinerja yang lebih baik. Alat pemantauan kinerja dapat memberikan visibilitas real-time ke dalam pipeline data, memungkinkan tim data untuk mendeteksi dan menyelesaikan masalah dengan cepat sebelum berdampak pada proses hilir atau pengguna akhir.

Aspek penting lainnya dari pemantauan dan pengamatan data adalah pipeline data. Aspek ini melibatkan pelacakan dan menganalisis perubahan aset data saat mereka berpindah melalui jalur data, serta memantau akses data dan pola penggunaan. Audit pipeline data dapat membantu organisasi mempertahankan kepatuhan terhadap kebijakan dan peraturan tata kelola data, serta mengidentifikasi potensi risiko keamanan atau masalah kualitas data.

Menerapkan kerangka kerja DataOps di organisasi Anda melibatkan beberapa langkah utama, yang dapat membantu Anda mengoptimalkan manajemen data dan operasi analitik serta mendorong pengambilan keputusan dan hasil yang lebih baik.

1. Menilai lingkungan data Anda saat ini

Langkah pertama dalam menerapkan kerangka kerja DataOps adalah menilai lingkungan data Anda saat ini, termasuk sistem, aplikasi, dan penyimpanan data yang digunakan organisasi Anda. Ini akan membantu Anda mengidentifikasi kesenjangan atau inefisiensi dalam manajemen data dan proses analitik Anda yang ada, serta menentukan area di mana praktik DataOps dapat memiliki dampak terbesar.

2. Mengembangkan strategi dan peta jalan DataOps

Setelah Anda menilai lingkungan data Anda saat ini, penting untuk mengembangkan strategi DataOps dan peta jalan yang menguraikan tujuan, sasaran, dan tonggak spesifik yang ingin Anda capai. Proses ini melibatkan penentuan orang, alat, teknologi, dan sumber daya yang Anda perlukan untuk mengimplementasikan masing-masing komponen DataOps (orkestrasi, tata kelola, dan lainnya).

3. Membentuk tim DataOps, struktur tata kelola, dan mengimplementasikan alat bantu

Untuk menerapkan kerangka kerja DataOps secara efektif, penting untuk membentuk tim DataOps khusus yang bertanggung jawab untuk mengelola dan mengoptimalkan manajemen data dan operasi analitik Anda. Tim-tim ini harus mencakup anggota dari berbagai fungsi, seperti insinyur data, ilmuwan data dan analis bisnis untuk memastikan pendekatan kolaboratif dan lintas fungsi.

Penting juga untuk menetapkan struktur tata kelola data yang jelas, yang menguraikan peran, tanggung jawab, dan proses untuk mengelola dan menggunakan data secara konsisten dan sesuai. Langkah selanjutnya adalah menerapkan alat dan teknologi yang diperlukan untuk membangun pipeline DataOps Anda.

4. Terus memantau dan mengulangi kerangka kerja DataOps Anda

Menerapkan kerangka kerja DataOps adalah proses berkelanjutan yang membutuhkan pemantauan dan iterasi berkelanjutan untuk memastikan kinerja dan hasil yang optimal. Ini melibatkan pelacakan kinerja dan kesehatan saluran data dan proses Anda, mengidentifikasi dan mengatasi masalah atau hambatan apa pun yang mungkin timbul dan terus menyempurnakan dan meningkatkan praktik DataOps Anda untuk mendorong pengambilan keputusan yang lebih baik dan penciptaan nilai.

IBM® Databand adalah alat DataOps yang kuat yang dirancang untuk membantu tim data mengelola, memantau, dan mengoptimalkan pipeline datanya. Jika Anda siap untuk melihat lebih dalam, pesan demo hari ini.