ماذا تعرف عن DataOps؟

تُعَد عمليات البيانات (DataOps) مجموعة من ممارسات إدارة البيانات التعاونية المصممة لتسريع التسليم، والحفاظ على الجودة، وتعزيز التنسيق بين الفِرق، وتحقيق أقصى قيمة من البيانات. مستوحاة من عمليات التطوير، وتهدف إلى جعل وظائف البيانات التي كانت في السابق معزولة أكثر أتمتة ومرونة واتساقًا.

وكما تعمل عمليات التطوير على تبسيط مهام تطوير البرمجيات، تركِّز عمليات البيانات على تنسيق إدارة البيانات وعمليات تحليلات البيانات. ويشمل ذلك نقل البيانات تلقائيًا بين الأنظمة، واكتشاف الأخطاء والتناقضات ومعالجتها، وتقليل الأعمال اليدوية المتكررة.

من خلال أتمتة مهام سير العمل، تساعد عمليات التطوير على تحسين إتاحة البيانات وتسريع عملية التسليم عبر بحيرات البيانات، ومخازن البيانات، ومنتجات البيانات ومنصات التحليلات. كما تركِّز على الاختبار والمراقبة المستمرين لضمان أن مسارات البيانات تغذي التطبيقات اللاحقة ببيانات دقيقة وفي الوقت المناسب وبشكل موثوق به، بدءًا من منصات ذكاء الأعمال (BI) ووصولًا إلى أعباء عمل الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML).

من خلال استبدال مجموعات البيانات المعزولة بمهام سير عمل موحَّدة من البداية إلى النهاية تدعم نطاقًا واسعًا من حالات الاستخدام، تضمن عمليات البيانات وصول بيانات عالية الجودة إلى جميع أنحاء المؤسسة بسرعة وبصورة متسقة.

تعتمد الشركات الحديثة على الرؤى في الوقت الفعلي. ولكن مع تسارع نمو البيانات بوتيرة غير مسبوقة، واعتماد نماذج التعلم الآلي على مجموعات بيانات عالية الجودة لتحقيق الأداء المطلوب، أصبحت العمليات التقليدية تكافح لمواكبة هذا الإيقاع. وفي حال ترك هذه القيود دون معالجة، قد تتسبب في ظهور عوائق تؤدي إلى انقطاعات البيانات، ولوحات المعلومات غير المحدَّثة، وتعطُّل مسارات المعالجة، والتوقعات غير الدقيقة لنماذج التعلم الآلي. حتى التغيير البسيط في مخطط البيانات داخل النظام المصدر قد يؤدي إلى تعطُّل لوحة تحليلات كاملة إذا لم تكن الفرق متوافقة أو لم تكن مهام سير العمل مؤتمتة.

تساعد عمليات البيانات على إزالة هذه القيود. فمن خلال أتمتة مهام سير العمل المتكررة وتحسين جودة البيانات، تساعد على تسريع الوصول إلى الرؤى وتعزيز مسارات البيانات.

في المراحل التالية، تُتيح عمليات البيانات لمستخدمي الأعمال والمستهلكين للبيانات الوصول الموثوق به إلى المعلومات، بدلًا من انتظار الطلبات العشوائية من فِرق البيانات. في المراحل الأولية، توفِّر عمليات البيانات لمهندسي البيانات مهام سير العمل المتوقعة، ولعلماء البيانات بيانات التدريب المتسقة، ولمحللي البيانات وصولًا أسرع إلى مجموعات البيانات المنقحة.

في الواقع، يُقدَّر نمو سوق منصات عمليات البيانات من 3.9 مليارات دولار أمريكي في 2023 إلى 10.9 مليارات دولار أمريكي بحلول 2028، مع انتقال المؤسسات من المبادرات المنعزلة إلى ممارسات عمليات البيانات على مستوى المؤسسة. يدفع هذا النمو السريع الفوائد الأوسع لعمليات البيانات: اتخاذ قرارات أسرع، وجودة بيانات أعلى، ومسارات تحليلات مرنة قادرة على التكيّف مع احتياجات الأعمال في الوقت الفعلي.

غالبًا ما تتم مناقشة عمليات البيانات جنبًا إلى جنب مع عمليات التطوير، نظرًا لاعتمادهما على نفس المبادئ الأساسية: الكفاءة والأتمتة والتعاون والتحسين المستمر. ومع ذلك، وبالرغم من التشابه في الجوهر، فإن كِلا النظامين يطبّقان هذه المفاهيم بشكل مختلف.

تركِّز عمليات التطوير على تطوير البرمجيات. وتساعد الفِرق الهندسية على تقديم البرامج بشكل أسرع من خلال التكامل المستمر والتسليم المستمر (CI/CD). والهدف من عمليات التطوير هو تبسيط دورة البناء والاختبار والنشر للتطبيقات والخدمات.

تركِّز عمليات البيانات على مهام سير عمل البيانات. بدلًا من التركيز على تحسين نشر الكود، تعمل عمليات البيانات على تنسيق مسارات البيانات عبر دورة حياة البيانات بالكامل، بدءًا من الاستيعاب والتحويل إلى التحقق والتسليم.

تعتمد كِلتا المنهجيتين على منهجيات الأسلوب الرشيق، مع التركيز على التكرار، ودورات التعليقات، والتحقيق المتكرر للقيمة. تمامًا كما تعمل فِرق عمليات التطوير على نشر الكود بشكل متكرر، تستخدم فِرق عمليات البيانات التطوير المرن لتحديث مسارات البيانات أو إصدار منتجات البيانات على دفعات أصغر وأكثر موثوقية - مع تحسين مهام سير العمل استنادًا إلى مقاييس الوقت الفعلي. 

تؤدي مسارات التكامل المستمر/التسليم المستمر (CI/CD) دورًا داعمًا في عمليات البيانات، خاصةً مع اعتماد الأتمتة على التحكم بالإصدارات، والاختبار، ونشر مسارات البيانات. وتشجع على التكرار والجودة عبر بيئات الإنتاج.

أسهل طريقة للتمييز: تساعد عمليات التطوير على تسريع عملية تسليم البرمجيات. وتساعد عمليات البيانات على تسريع تسليم البيانات. كلاهما يعتمد على الأتمتة ومبادئ التكامل المستمر، لكنهما يحلان مشاكل مختلفة لطرف معني مختلف.

تستند عمليات البيانات إلى مجموعة واضحة من المبادئ التي تحدِّد كيفية عمل العمليات الحديثة للبيانات. توجِّه هذه المبادئ طريقة عمل فِرق البيانات، وكيفية توسُّع مهام سير العمل الخاصة بالبيانات، وكيفية تنقّل المعلومات بشكل موثوق به عبر المؤسسة.

لتقديم بيانات عالية الجودة على نطاق واسع، تعتمد عمليات البيانات على دورة حياة تحدِّد كيفية انتقال المعلومات من المدخلات غير المنسقة إلى النتائج القابلة للاستخدام. تتَّبِع دورة الحياة هذه خمس مراحل أساسية:

• الاستيعاب
• Orchestrate
• التحقق من الصحة
• النشر
• المراقبة

تعمل عملية استيعاب البيانات على سحب البيانات غير المنسقة من المصادر الداخلية والخارجية إلى بيئات مركزية مثل بحيرات البيانات أو مستودعات البيانات. تعمل عمليات تكامل البيانات، مثل الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL)، على توحيد المعلومات في صيغ متناسقة، ما يوفر نقطة انطلاق موثوق بها للتحليلات والتعلم الآلي.

تعمل أدوات التنسيق على أتمتة وتنظيم تسلسل مهام سير العمل الخاصة بالبيانات. خلال هذه المرحلة، تتم عملية تحويل البيانات، حيث يتم تنظيف مجموعات البيانات وتنظيمها وتجهيزها للتحليل. يساعد توحيد المخططات وتحديثات البيانات الوصفية في الحفاظ على التناسق عبر دورة حياة البيانات.

يعمل الاختبار الآلي على فحص البيانات للتأكد من اكتمالها واتساقها ودقتها. يمكن لمراقبة العمليات الإحصائية اكتشاف الحالات الشاذة في الوقت الفعلي، وضمان أن مجموعات البيانات تلتزم بقواعد الأعمال المحددة قبل انتقالها إلى بيئات الإنتاج.

يتم تسليم منتجات البيانات التي تم التحقق منها إلى مستخدمي الأعمال والمحللين ونماذج التعلم الآلي. يجب أن يظل التسليم متوقعًا وسريعًا لدعم اتخاذ القرارات في الوقت الفعلي ومسارات التحليلات اللاحقة.

تعمل أدوات قابلية الملاحظة على تتبُّع أداء مسارات البيانات وبيئة التشغيل وجودة البيانات. وتساعد المقاييس والتعليقات على تحديد العوائق وتحسين مهام سير العمل من البداية إلى النهاية، ما يؤدي إلى تعزيز التحسين المستمر.

توفِّر منصة عمليات البيانات القدرات اللازمة لتشغيل مهام سير العمل في البيانات على نطاق واسع. عادةً ما تجمع المنصات بين محركات التنسيق وأطر عمل قابلية الملاحظة وأدوات عمليات البيانات لتشكيل مجموعات البيانات (Data Stacks)، ما يمكِّن من تحليلات البيانات الكبيرة، وأعباء عمل التعلم الآلي القابلة للتوسع، وتسليم البيانات الموثوق به عبر بيئات الإنتاج.

تشمل القدرات الأساسية لمنصة عمليات البيانات ما يلي:

• استيعاب البيانات القابل للتوسع: يسحب البيانات غير المنسقة من مصادر متنوعة إلى بيئات مركزية أو تخزين سحابي، مع الحد الأدنى من الجهد اليدوي، ما يساعد على تقليل العوائق المبكرة في مسار البيانات.

• تحويل البيانات عالي الجودة: يعمل على تنظيف وتنظيم وتجهيز البيانات على نطاق واسع بحيث تكون مجموعات البيانات جاهزة لحالات الاستخدام الفورية وأعباء عمل التعلم الآلي. كما يحافظ على جودة بيانات متسقة في جميع أنحاء المؤسسة.

• رؤية البيانات الوصفية الموثوق بها: تتبُّع دورة الحياة والمخطط والسياق بحيث تظل مجموعات البيانات قابلة للتتبُّع وجديرة بالثقة. وتعمل هذه الرؤية على تحسين الحوكمة والحفاظ على وضوح دورة الحياة عبر الشركة. 

• حوكمة البيانات الآمنة: تحدِّد ضوابط الوصول وسياسات الحوكمة التي تحمي المعلومات الحساسة، وتضمن الامتثال والوصول الآمن للأطراف المعنية.

• قابلية ملاحظة البيانات في الوقت الفعلي: توفِّر رؤى حول مقاييس جودة البيانات وأداء المسارات وسلامة النظام، ما يساعد الفِرق على اكتشاف المشكلات مبكرًا والحفاظ على مسارات تحليلات موثوق بها.

• أتمتة تنسيق سير العمل: تساعد على ترتيب المهام والتخلص من الأعمال اليدوية المتكررة، ما يُتيح لفِرق العمليات ومهندسي عمليات البيانات التركيز على الأنشطة الأعلى قيمة، مع تحسين القابلية للتوسع والكفاءة.

لا تقتصر عمليات البيانات على عملية نشر واحدة. بل هي نموذج تشغيل تكراري يتطور جنبًا إلى جنب مع احتياجات العمل المتغيرة. ويتضمن الطرح العملي عادةً خمس خطوات:

تحديد مصادر البيانات الحالية والبنية التحتية للبيانات وسير العمل والعوائق. توضيح ما تحتاجه الشركة من عملية صنع القرار القائمة على البيانات.

الجمع بين مهندسي البيانات وعلماء البيانات ومحللي البيانات وعمليات تكنولوجيا المعلومات. الملكية الواضحة يمكن أن تساعد على ضمان عدم وجود فجوات بين سير العمل.

توثيق مهام سير عمل البيانات ووضع مؤشرات أداء رئيسية قابلة للقياس وتنفيذ سياسات الحوكمة. يمكن أن يساعد التحكم في الإصدارات على تتبُّع التغييرات عبر البيئات.

أتمتة عمليات الاستيعاب والتحقق والتحويل حيثما أمكن ذلك. استخدام أدوات المراقبة ولوحات المعلومات لتتبُّع الأداء في الوقت الفعلي وسلامة المسارات.

استخدام حلقات التعليقات لدعم التحسين المستمر، ما يضمن قابلية التوسع دون التأثير في بيئات الإنتاج.

حتى أقوى استراتيجيات عمليات البيانات تواجه تحديات واقعية. أربعة اعتبارات شائعة يمكن أن تؤثِّر في النجاح على المدى الطويل:

مع تزايد توزيع وأتمتة بيئات البيانات، تتحول عمليات البيانات من ممارسة داعمة إلى طبقة أساسية في البنية المعمارية. وتساهم عدة عوامل في تسريع هذا التحول، بما في ذلك:

• منصات عمليات البيانات المُدارة: بيئات سحابية تقلل من العوائق أمام الاعتماد من خلال توفير التنسيق والمراقبة والحوكمة المدمجة. وتساعد هذه القدرات على تبسيط نشر أدوات عمليات البيانات والحفاظ عليها.

• بنى نسيج البيانات: تستخدم أنسجة البيانات البيانات الوصفية النشطة لربط مصادر البيانات الموزعة دون الحاجة إلى أعمال تكامل مكثفة، ما يؤدي إلى تحسين الحوكمة والوصول عبر البيئات الهجينة والبيئات متعددة السحابات.

• نماذج البيانات الموجَّهة بالمجال: مبادئ شبكة البيانات تمكِّن الملكية اللامركزية، حيث تعمل مجالات الأعمال على تطوير وصيانة منتجات البيانات التي تقدمها. يدعم هذا النموذج التعاون، وضوابط الوصول، وأهداف الخدمة الذاتية.

• الأتمتة القائمة على الذكاء الاصطناعي: يساهم التعلم الآلي بشكل متزايد في أتمتة مهام مثل إثراء البيانات الوصفية ومحاذاة المخططات، ما يُتيح لمسارات البيانات تعديل نفسها بناءً على الأداء في الوقت الفعلي.

• تسليم البيانات في الوقت الفعلي: يمكن للبث ذي زمن الانتقال القصير والتحقق المستمر دعم بيئات التحليلات والتعلم الآلي حيث تولِّد الرؤى الفورية قيمة للأعمال.

• مزامنة البيانات من الحافة إلى السحابة: تعمل عمليات البيانات بشكل متزايد على مزامنة تدفقات البيانات بين الحافة والسحابة، وتدعم المعالجة ذات زمن الانتقال القصير دون المساس بالحوكمة المركزية وتتبُّع الأصول أو ضوابط الجودة.

• سلامة بيانات الممارسات البيئية والاجتماعية وحوكمة الشركات (ESG): مع تزايد متطلبات الاستدامة والامتثال، تدعم عمليات البيانات مهام سير العمل القابلة للتتبُّع وتتبُّع الأصول القابل للتدقيق لإدارة البيانات بشكل مسؤول وإعداد التقارير الدقيقة.