Che cosa si intende per DataOps?

DataOps è un insieme di pratiche collaborative di gestione dei dati progettate per velocizzare la consegna, mantenere la qualità, favorire l'allineamento tra team e generare il massimo valore dai dati. Sulla base di DevOps, il suo obiettivo è rendere le funzioni dati precedentemente isolate più automatizzate, agili e coerenti.

Allo stesso modo in cui DevOps semplifica le attività di sviluppo software, DataOps si concentra sull'orchestrazione dei processi di gestione dei dati e data analytics. Questo include il trasferimento automatico dei dati tra sistemi, l'identificazione e risoluzione di errori e incongruenze, e la riduzione del lavoro manuale ripetitivo.

Attraverso workflow automatizzati, DataOps aiuta a migliorare la disponibilità dei dati e ad accelerare la distribuzione tra data lake, data warehouse, data products e piattaforme di analytics. Enfatizza inoltre i test e il monitoraggio continui per garantire che le pipeline inviino dati tempestivi e accurati alle applicazioni a valle, dalle piattaforme di business intelligence (BI) ai workload di intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML).

Sostituendo gli stack di dati isolati con workflow unificati end-to-end che supportano una vasta gamma di casi d'uso, DataOps garantisce che dati di alta qualità raggiungano ogni angolo dell'azienda in modo rapido e coerente.

Le aziende moderne si basano su insight in tempo reale. Ma con i dati che crescono a una velocità senza precedenti e i modelli di machine learning che richiedono set di dati di alta qualità per l'esecuzione, i processi legacy stanno faticando a tenere il passo. Se non vengono affrontati, questi vincoli possono creare colli di bottiglia che portano a interruzioni dei dati, dashboard stantie, pipeline fallite e previsioni di ML imprecise. Anche un semplice cambiamento di schema in un sistema sorgente può rompere un intera dashboard di analytics se i team non sono allineati o i workflow non sono automatizzati.

DataOps aiuta a rimuovere queste restrizioni. Automatizzando i workflow ripetitivi e migliorando la qualità dei dati, accelera il time-to-insight e rafforza le pipeline di dati.

A valle, DataOps offre agli utenti business e ai consumatori di dati un accesso affidabile alle informazioni, invece di dover aspettare richieste ad hoc da parte dei team di dati. A monte, fornisce ai data engineer workflow prevedibili, ai data scientist dati di addestramento coerenti e agli analisti un accesso più rapido a set di dati curati.

In effetti, si stima che il mercato delle piattaforme DataOps crescerà da 3,9 miliardi di dollari nel 2023 a 10,9 miliardi di dollari entro il 2028 man mano che le organizzazioni passano dalle iniziative isolate alle pratiche DataOps a livello aziendale. Questa rapida crescita è guidata dai benefici più ampi del DataOps: processi decisionali più rapidi, qualità dei dati superiore e pipeline di analisi resilienti in grado di adattarsi alle esigenze aziendali in tempo reale.

DataOps viene spesso discusso insieme al DevOps, dato che si basa sugli stessi principi fondamentali: efficienza, automazione, collaborazione e miglioramento continuo. Tuttavia, nonostante il DNA sia simile, i due applicano questi concetti in modo diverso.

DevOps si concentra sullo sviluppo software. Aiuta i team di ingegneria a consegnare i software più rapidamente attraverso l'integrazione continua e la consegna continua (CI/CD). L'obiettivo di DevOps è semplificare il ciclo "build-test-deploy" (progetta-testa-implementa) per applicazioni e servizi.

DataOps si concentra sui workflow di dati. Invece di ottimizzare la distribuzione del codice, orchestra le pipeline di dati lungo tutto il ciclo di vita dei dati, dall'ingestione e trasformazione alla validazione e consegna.

Le metodologie agili sono alla base di entrambe le discipline, enfatizzando iterazioni, loop di feedback e frequenti consegne di valore. Proprio come i team DevOps inviano spesso codici, i team DataOps utilizzano lo sviluppo agile per aggiornare pipeline o rilasciare prodotti dati in incrementi più piccoli e affidabili, perfezionando workflow basati su metriche in tempo reale. 

CI/CD svolge un ruolo di supporto in DataOps, in particolare poiché l'automazione guida il controllo delle versioni, i test e l'implementazione delle pipeline dati. Favorisce la ripetibilità e la qualità in diversi ambienti di produzione.

Il modo più semplice per tracciare un limite: DevOps accelera la consegna del software. DataOps accelera la consegna dei dati. Entrambi si basano su principi di automazione e integrazione continua, ma risolvono problemi diversi per diversi stakeholder.

DataOps si basa su un chiaro insieme di principi che definiscono come funzionano le operazioni dati moderne. Questi principi guidano il modo in cui i team di dati lavorano, la scalabilità dei workflow dei dati e il modo in cui le informazioni si spostano in modo affidabile all'interno dell'azienda.

Per fornire dati di alta qualità su larga scala, DataOps si basa su un ciclo di vita che guida come le informazioni passano dagli input grezzi a risultati utilizzabili. Questo ciclo di vita si articola in cinque fasi principali:

• Ingestione
• Orchestra
• Convalida
• Implementa
• Monitora

Ingestione dei dati estrae dati non elaborati da fonti di dati interne ed esterne in ambienti centralizzati come data lake o data warehouse. I processi di integrazione dei dati, come estrazione, trasformazione, caricamento (ETL), consolidano le informazioni in formati coerenti, creando un punto di partenza affidabile per analytics e machine learning.

Gli strumenti di orchestrazione automatizzano e sequenziano il workflow dei dati. Durante questa fase avviene la trasformazione dei dati, in cui i set di dati vengono puliti, strutturati e preparati per l'analisi. L'allineamento degli schemi e gli aggiornamenti dei metadati aiutano a mantenere la coerenza nel ciclo di vita dei dati.

I test automatizzati verificano la completezza, la coerenza e l'accuratezza dei dati. Il controllo statistico dei processi può rilevare anomalie in tempo reale, assicurando che i set di dati rispettino le regole aziendali prima di spostare negli ambienti di produzione.

I prodotti dati validati vengono consegnati agli utenti business, agli analisti di dati e ai modelli di machine learning. La consegna deve rimanere prevedibile e veloce per supportare il processo decisionale in tempo reale e le pipeline di analytics a valle.

Gli strumenti di osservabilità tengono traccia delle prestazioni, del tempo di attività e della qualità dei dati della pipeline. Metriche e feedback aiutano i team a identificare i colli di bottiglia e ottimizzare il workflow end-to-end, rafforzando il miglioramento continuo.

Una piattaforma DataOps fornisce le funzionalità necessarie per alimentare workflow di dati su larga scala. Le piattaforme tipicamente combinano motori di orchestrazione, framework di osservabilità e strumenti DataOps per formare data stacks, permettendo l'analytics dei big data, workload di machine learning scalabili e consegne affidabile dei dati tra ambienti di produzione.

Le funzionalità principali di una piattaforma DataOps includono:

• Ingestione dati scalabile: estrae dati non elaborati da diverse fonti in un archivio centralizzato o basato su cloud con il minimo sforzo manuale, riducendo i colli di bottiglia iniziali nella pipeline dei dati.

• Trasformazione dei dati di alta qualità: pulisce, ristruttura e prepara i dati su larga scala, in modo che i set di dati siano pronti per i casi d'uso in tempo reale e i workload di machine learning. Mantiene inoltre una qualità dei dati costante in tutta l'azienda.

• Visibilità affidabile dei metadati: tiene traccia della discendenza, dello schema e del contesto in modo che i set di dati rimangano tracciabili e affidabili. Questa visibilità migliora la governance e mantiene la linea di discendenza chiara in tutta l'azienda. 

• Governance dei dati sicura: definisce i controlli di accesso e le politiche di governance che proteggono le informazioni sensibili, garantendo conformità e accesso sicuro per gli stakeholder autorizzati.

• Osservabilità dei dati: fornisce insight sulle metriche di qualità dei dati, sulle prestazioni, sullo stato di salute e sulle prestazioni della pipeline, aiutando i team a rilevare i problemi e a mantenere pipeline di analytics affidabili.

• Orchestrazione automatizzata del workflow: sequenzia le attività ed elimina il lavoro manuale ripetitivo, consentendo ai team di operazioni e agli ingegneri DataOps di concentrarsi su attività di maggior valore, migliorando al contempo la scalabilità ed l'efficienza.

DataOps non è una distribuzione singola. Si tratta piuttosto di un modello operativo iterativo che si evolve insieme alle mutevoli esigenze aziendali. Un'implementazione pratica in genere include cinque fasi:

Identifica le fonti di dati attuali, l'infrastruttura dei dati, i workflow e i colli di bottiglia. Chiarisci quali sono le esigenze aziendali in termini di processo decisionale basato sui dati.

Riunisci data engineer, data scientist, data analyst e operazioni IT. Una chiara titolarità può contribuire a garantire che non vi siano lacune nel workflow.

Documenta i workflow dei dati, stabilisci KPI e implementa politiche di governance. Il controllo delle versioni può aiutare a monitorare i cambiamenti tra gli ambienti.

Automatizza l'ingestione, la validazione e la trasformazione dove possibile. Utilizza strumenti di monitoraggio e dashboard per monitorare in tempo reale le prestazioni e lo stato di salute delle pipeline.

Utilizza i circuiti di feedback per supportare il miglioramento continuo, garantendo la scalabilità senza interrompere gli ambienti di produzione.

Anche le strategie DataOps più forti devono affrontare le sfide del mondo reale. Quattro considerazioni comuni possono influenzare il successo a lungo termine:

Man mano che gli ambienti dati diventano più distribuiti e automatizzati, DataOps sta passando da una pratica di supporto a uno strato architettonico centrale. Diverse forze stanno accelerando questo cambiamento, tra cui:

• Piattaforme DataOps gestite: gli ambienti basati su cloud abbassano le barriere all'adozione offrendo orchestrazione, monitoraggio e governance integrati. Queste funzionalità rendono più facile implementare e mantenere gli strumenti DataOps.

• Architetture data fabric: i data fabric utilizzano metadati attivi per collegare fonti dati distribuite senza un intenso lavoro di integrazione, migliorando la governance e l'accesso tra ambienti ibridi e multicloud.

• Modelli di dati basati sul dominio: i principi del data mesh consentono una proprietà decentralizzata, in cui i domini aziendali sviluppano e gestiscono i prodotti di dati che forniscono. Questo modello supporta la collaborazione, i controlli di accesso e gli obiettivi self-service.

• Automazione basata sull'AI: il machine learning automatizza sempre più compiti come l'arricchimento dei metadati e l'allineamento degli schemi, consentendo alle pipeline di autoregolarsi in base alle prestazioni in tempo reale.

• Fornitura di dati in tempo reale: lo streaming a bassa latenza e la convalida continua possono aiutare a supportare ambienti di analytics e machine learning in cui insight immediati generano valore aziendale.

• Sincronizzazione dati edge-to-cloud: DataOps sincronizza sempre più i flussi di dati edge e cloud, supportando l'elaborazione a bassa latenza senza sacrificare la governance centralizzata, la discendenza o i controlli di qualità.

• Integrità dei dati ESG: con l'aumento dei requisiti di sostenibilità e conformità, DataOps supporta workflow tracciabili e discendenze verificabili per una gestione dei dati e un reporting responsabile.