Un framework DataOps è un insieme strutturato di pratiche, processi, ruoli e tecnologie per rendere operativi i principi DataOps. Quando implementato efficacemente, un framework DataOps aiuta le organizzazioni a migliorare velocità, accuratezza, affidabilità e governance delle operazioni di analytics e gestione dei dati.
Il concetto più ampio di DataOps (abbreviazione di "data operations") è un insieme di pratiche collaborative di gestione dei dati ispirate a DevOps e alle metodologie agili utilizzate nello sviluppo software e nelle operazioni IT (come l'integrazione continua e la distribuzione continua). Enfatizza la collaborazione, l'automazione e la qualità per accelerare e snellire la distribuzione di dati affidabili e pronti per l'analytics. DataOps tratta i dati come un asset strategico (noto anche come prodotto dati) che deve essere gestito, governato e monitorato continuamente per massimizzare il valore aziendale.
In breve, DataOps è la disciplina generale, mentre i framework DataOps forniscono i metodi strutturati per mettere in pratica questa disciplina. L'architettura DataOps e gli strumenti DataOps danno quindi vita al framework in ambienti reali.
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I volumi di big data stanno crescendo rapidamente. Intelligenza artificiale (AI), machine learning (ML) e analytics dei dati richiedono set di dati di alta qualità e affidabili. Inoltre, i silos dei dati si stanno approfondendo.
Queste sfide non possono essere risolte solo tramite data lake o strumenti di elaborazione dei dati, poiché la gestione e le operazioni dei dati sottostanti necessitano di una riscrittura. DataOps offre un approccio strutturato che enfatizza automazione, collaborazione, governance e miglioramento continuo.
Tuttavia, trasformare il concetto di DataOps in modalità di lavoro pienamente operative e applicabili è complicato, soprattutto se si parte da zero. I framework DataOps forniscono le pratiche, i processi, i ruoli e le tecnologie essenziali per implementare DataOps in modo efficiente e coerente lungo tutto il ciclo di vita dei dati.
Senza un framework, le implementazioni DataOps rischiano di creare incoerenze tra i team, disallineamenti con gli obiettivi dell'organizzazione, nuovi problemi di qualità e colli di bottiglia.
I framework DataOps aiutano le organizzazioni a orchestrare diversi componenti fondamentali per la gestione e analytics dei dati:
DataOps consente l'automazione e l'orchestrazione dei workflow dei dati in ogni fase della pipeline di dati, tra cui integrazione dei dati, data ingestion, elaborazione dei dati, data storage e analisi dei dati.
Sequenziando queste attività, DataOps garantisce che i dati vengano spostati e processati in modo efficiente, così da essere rapidamente disponibili per l'analisi. L'automazione riduce anche i compiti ripetitivi, come l'estrazione, la trasformazione e il caricamento dei dati, nonché il rischio di errori umani.
Un aspetto chiave dell'orchestrazione dei dati è la sua capacità di gestire le dipendenze. Questa funzionalità aiuta a garantire che i dati vengano elaborati nell'ordine corretto e che eventuali modifiche o aggiornamenti in una fase non influenzino negativamente i processi a valle.
I framework DataOps aiutano a stabilire chiare strutture di governance dei dati. La governance dei dati contribuisce a garantire che i dati siano accurati, coerenti e sicuri. Stabilisce le policy, le procedure e gli standard che regolano come i dati vengono raccolti, memorizzati, gestiti e utilizzati all'interno di un'organizzazione.
La gestione della qualità dei dati è una parte fondamentale della governance dei dati. Si concentra in modo specifico sulle pratiche per migliorare e mantenere la qualità dei dati di un'organizzazione, che possono includere la convalida dei dati, la pulizia dei dati e l'applicazione degli standard di dati.
La continuous integration e il continuous deployment (CI/CD) facilitano lo sviluppo e la distribuzione rapida e iterativa dei progetti di dati. Adottate dall'ingegneria del software, le pratiche CI/CD prevedono l'automazione dei processi di build, test e distribuzione, così che i team di dati possano identificare e risolvere rapidamente i problemi e offrire nuove funzionalità e miglioramenti.
Due aspetti chiave delle pratiche CI/CD sono il controllo delle versioni e i test automatizzati:
Il monitoraggio e l'observability dei dati aiutano i team di dati a identificare e risolvere in modo proattivo i problemi all'interno delle pipeline di dati. Facilitano la raccolta, l'analisi e la visualizzazione di log, eventi e metriche della pipeline di dati (come tempi di elaborazione dei dati, utilizzo delle risorse e tassi di errore).
Questo monitoraggio aiuta i team di dati a ottenere insight sulle prestazioni e sullo stato di salute dei workflow dei dati, consentendo di individuare meglio i colli di bottiglia e ottimizzare le prestazioni delle pipeline. Monitorando l'accesso ai dati e i modelli di utilizzo, la data observability può anche aiutare le organizzazioni a mantenere la conformità alle normative sulla privacy dei dati (come il GDPR) e a identificare i potenziali rischi per la sicurezza dei dati.
Attraverso strumenti, processi e pratiche condivisi, DataOps abbatte i silos e incoraggia la collaborazione tra i team (data engineering, data science e analytics), affinché tutti abbiano accesso costante a dati affidabili quando necessario.
La collaborazione è supportata da un altro prodotto secondario di DataOps: la funzionalità self-service. Questa funzionalità fornisce agli utenti aziendali dashboard e altri strumenti per decisioni basate sui dati in tempo reale.
DataOps promuove inoltre una cultura di miglioramento continuo e innovazione. Collaborando strettamente, i team possono identificare e risolvere più facilmente i colli di bottiglia e le inefficienze nelle loro pipeline di dati e nei workflow.
Le organizzazioni che implementano efficacemente un framework DataOps di successo possono ottenere i seguenti benefici:
L'adozione di un framework DataOps può migliorare significativamente la qualità e l'accuratezza dei dati di un'organizzazione. Le pratiche e gli strumenti DataOps (incluse le piattaforme DataOps) aiutano a stabilire e far rispettare procedure robuste di governance, observability e trasformazione dei dati.
Questi processi aiutano a garantire che i dati siano coerenti, accurati e pronti a soddisfare le esigenze dei vari stakeholder. Dati di alta qualità, a loro volta, portano a insight più accurati e affidabili che possono favorire un processo decisionale migliore e risultati più efficaci.
DataOps contribuisce a garantire che i dati corretti vengano forniti ai team giusti al momento giusto. Semplificando e automatizzando i processi di gestione dei dati e di analytics, DataOps consente ai team di elaborare e analizzare i dati grezzi in modo rapido ed efficiente, velocizzando il time-to-insight.
Questa accelerazione può fornire un notevole vantaggio competitivo, in quanto consente alle organizzazioni di rispondere rapidamente alle mutevoli condizioni di mercato e alle esigenze dei clienti.
I framework DataOps aiutano le organizzazioni ad aumentare l'efficienza e a ottimizzare le risorse all'interno dei team di dati, semplificando i processi e utilizzando l'automazione per ridurre il lavoro manuale ripetitivo. Questo consente ai data engineer e ai team delle operazioni di concentrarsi su attività di maggior valore.
Un’implementazione efficace di DataOps aiuta i team di dati a dedicare meno tempo alla risoluzione dei problemi relativi alla qualità dei dati o delle pipeline e più tempo ad attività strategiche.
Promuove inoltre la collaborazione e i cicli di feedback e aiuta a garantire che i dati utilizzati in tutta l'organizzazione siano di alta qualità e affidabili. Ne risulta un'organizzazione più agile, in grado di adattarsi meglio alle mutevoli esigenze aziendali e di guadagnare dalle nuove opportunità.
I framework DataOps aiutano ad accelerare e semplificare le implementazioni DataOps. Sebbene i framework differiscano a seconda delle organizzazioni, gli elementi e i passaggi tipici includono:
Un primo passo comune in un framework DataOps consente nel valutare le funzionalità e l'ecosistema di dati attuali dell'organizzazione. Questa valutazione esamina solitamente fonti di dati, sistemi, applicazioni, pipeline e storage dei dati, oltre alle persone, ai processi e ai workflow che li supportano lungo tutto il ciclo di vita dei dati.
L'obiettivo è quello di identificare eventuali lacune o inefficienze nelle pratiche esistenti di gestione e analytics dei dati e di determinare le aree in cui le pratiche DataOps possono offrire il maggiore impatto aziendale.
Una volta valutato lo stato attuale dell'azienda e delle sue funzionalità di gestione dei dati, il passo successivo consiste nel definire una strategia e una roadmap di DataOps con obiettivi chiari, casi d’uso prioritari e traguardi misurabili. Questo passaggio include anche l'identificazione delle persone, dei processi, degli strumenti e delle tecnologie necessari per rendere operativi componenti DataOps come orchestrazione, governance e observability.
Un framework DataOps adeguato dovrebbe supportare il miglioramento iterativo, rispondendo sia alle esigenze a breve termine (come l'affidabilità delle pipeline e la qualità dei dati), sia agli obiettivi a lungo termine (come iniziative di AI e analytics avanzata).
Per implementare efficacemente un framework DataOps, è essenziale istituire team DataOps dedicati (o integrare ruoli DataOps all'interno dei team esistenti).
I membri del team possono provenire da diverse funzioni (come data engineer, data scientist, data analyst e utenti finali aziendali), al fine di garantire un approccio collaborativo e trasversale. Questi team sono responsabili di implementare, gestire e ottimizzare continuamente le operazioni di gestione dei dati e di analytics in modo iterativo.
Una volta definite le esigenze aziendali e le responsabilità del team, le organizzazioni dovrebbero stabilire pratiche di gestione dei dati, oltre a hardware e software per supportare i loro obiettivi di DataOps.1
Questo processo include decisioni sulle modalità di acquisizione, trasformazione e modellazione dei dati, quali piattaforme di dati saranno utilizzate (ad esempio, data warehouse, data lake e data lakehouse) e quali strumenti saranno adottati per orchestrazione, observability e governance. È fondamentale che queste pratiche e strumenti supportino la scalabilità via via che i volumi di dati e le esigenze aziendali evolvono.
È anche importante stabilire chiare strutture di governance dei dati che definiscano i ruoli, le responsabilità e i processi per la gestione e l'utilizzo dei dati sensibili in modo coerente e conforme.
Queste strutture di governance dovrebbero essere integrate direttamente nei processi DataOps, nella strategia dei dati e nei flussi di dati per garantire che i dati rimangano di alta qualità, coerenti, sicuri e conformi durante tutto il ciclo di vita. Le linee guida per i controlli degli accessi, i formati dei dati, il data lineage, la gestione dei dati principale (MDM), i metadati e le convenzioni di denominazione possono essere applicate attraverso l'automazione.
L'implementazione di DataOps è un processo continuativo che richiede monitoraggio e iterazione continui per garantire prestazioni e risultati ottimali. I team di dati dovrebbero implementare pratiche e strumenti per monitorare le prestazioni e lo stato di salute delle pipeline di dati (incluse dimensioni come schema, lineage e volume), identificare e affrontare problemi o colli di bottiglia via via che si presentano e perfezionare continuamente le pratiche DataOps per migliorare il processo decisionale e supportare la creazione di valore.
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1 “Good practices for the adoption of DataOps in the software industry,” IOP Publishing, 2020.