بنية DataOps: 5 عناصر رئيسية وكيفية البدء

DataOps عبارة عن نهج تعاوني لإدارة البيانات يجمع بين مرونة عمليات التطوير وقوة تحليلات البيانات. ويهدف إلى تبسيط استيعاب البيانات ومعالجتها وتحليلها من خلال أتمتة ودمج تدفقات سير عمل البيانات المختلفة. تُعد بنية DataOps الأساس الهيكلي الذي يدعم تنفيذ مبادئ DataOps داخل مجموعة. وتشمل الأنظمة والأدوات والعمليات التي تمكّن الشركات من إدارة بياناتها بكفاءة أكبر وفعالية أكبر.

في هذه المقالة:

• بنية البيانات القديمة مقابل بنية DataOps
• 5 عناصر رئيسية لبنية DataOps
• كيفية اعتماد بنية DataOps

تتميز بنى البيانات القديمة، التي تم استخدامها على نطاق واسع لعقود، غالبًا بجمودها وتعقيدها. وعادةً ما تتكون هذه الأنظمة من بيئات تخزين ومعالجة بيانات معزولة، مع عمليات يدوية وتعاون محدود بين الفرق. وبالتالي، يمكن أن تكون بطيئة وغير فعالة وعُرضة للأخطاء.

تحديات بُنى البيانات القديمة

بعض التحديات الرئيسية المرتبطة بمعماريات البيانات القديمة تشمل:

• الافتقار إلى المرونة: غالبًا ما تكون البنى التقليدية للبيانات جامدة وغير مرنة، مما يجعل من الصعب التكيف مع احتياجات العمل المتغيرة ودمج مصادر أو تقنيات جديدة للبيانات.
• بطء معالجة البيانات: نظرًا للطبيعة اليدوية للعديد من تدفقات سير العمل في البنى القديمة، يمكن أن تكون معالجة البيانات مستهلكة للوقت والموارد.
• صوامع البيانات: غالبًا ما تؤدي البنى القديمة إلى تخزين البيانات في بيئات معزولة، مما قد يحد من التعاون ويعيق القدرة على توليد رؤى شاملة.
• جودة البيانات الرديئة: قد يؤدي غياب الأتمتة وإدارة البيانات في البنى القديمة إلى مشاكل في جودة البيانات، مثل البيانات غير المكتملة أو غير الدقيقة أو المكررة.

كيف تعالج بنية DataOps هذه التحديات

تتغلب بنية DataOps على التحديات التي تفرضها بنى البيانات القديمة بعدة طرق:

• زيادة المرونة: يسمح التصميم المعياري لبنية DataOps بالتكامل السهل مع مصادر البيانات والأدوات والتقنيات الجديدة، مما يمكّن المجموعات من التكيف بسرعة مع احتياجات الأعمال المتغيرة.
• معالجة بيانات أسرع: من خلال أتمتة تدفقات سير عمل البيانات والاستفادة من تقنيات معالجة البيانات الحديثة، تسرع بنية DataOps من استيعاب البيانات وتحويلها وتحليلها.
• تحسين التعاون: تؤكد DataOps على التعاون متعدد الوظائف، مما يزيل الحواجز بين فرق البيانات وتمكينها من العمل معًا بشكل أكثر فعالية.
• تحسين جودة البيانات: يساعد استخدام ممارسات الأتمتة وحوكمة البيانات في بنية DataOps على ضمان جودة البيانات وأمنها وامتثالها.

1. مصادر البيانات

تُعد مصادر البيانات العمود الفقري لأي بنية DataOps. وتشمل مختلف قواعد البيانات والتطبيقات وواجهات برمجة التطبيقات وواجهات برمجة التطبيقات والأنظمة الخارجية التي يتم جمع البيانات منها واستيعابها. يمكن أن تكون مصادر البيانات منظمة أو غير منظمة، ويمكن أن تكون إما في الموقع المحلي أو في السحابة.

يجب أن تتصدى بنية DataOps المصممة جيدًا لتحديات دمج البيانات من مصادر متعددة، مما يضمن أن تكون البيانات نظيفة ومتسقة ودقيقة. يُعد تنفيذ فحوصات جودة البيانات، وتحليل البيانات، وفهرسة البيانات أمرًا ضروريًا للحفاظ على رؤية دقيقة ومحدثة لأصول بيانات المجموعة.

2. استيعاب البيانات وجمعها

يتضمن استيعاب البيانات وجمعها عملية الحصول على البيانات من مصادر مختلفة وإدخالها في بيئة DataOps. ويمكن تنفيذ هذه العملية باستخدام مجموعة متنوعة من الأدوات والتقنيات، مثل معالجة الدُفعات أو البث أو الاستيعاب في الوقت الفعلي.

في بنية DataOps، من الضروري وجود عملية استيعاب بيانات فعالة وقابلة للتوسع يمكنها التعامل مع البيانات من مصادر وتنسيقات متنوعة. وهذا يتطلب تنفيذ أدوات وممارسات قوية لتكامل البيانات، مثل التحقق من صحة البيانات وتنقية البيانات وإدارة البيانات الوصفية. وتساعد هذه الممارسات على ضمان أن البيانات التي يتم استيعابها دقيقة وكاملة ومتسقة عبر جميع المصادر.

3. تخزين البيانات

بمجرد استيعاب البيانات، يجب تخزينها في منصة تخزين بيانات مناسبة يمكنها استيعاب حجم البيانات والتنوع وسرعة البيانات التي تتم معالجتها. ويمكن أن تشمل منصات تخزين البيانات قواعد البيانات العلائقية التقليدية، أو قواعد بيانات NoSQL، أو بحيرات البيانات، أو خدمات التخزين السحابية.

ويجب على بنية DataOps أن تأخذ في الاعتبار الأداء وقابلية التوسع والتكاليف لمنصة تخزين البيانات المختارة. ويجب أن تعالج أيضًا المشكلات المتعلقة بأمن البيانات والخصوصية والامتثال، خاصةً عند التعامل مع بيانات حساسة أو منظمة.

4. معالجة البيانات والتحول

تتضمن معالجة البيانات والتحول تحويل البيانات غير المنسقة إلى تنسيق مناسب للتحليل والنمذجة والتصور. وقد يشمل ذلك عمليات مثل التصفية، والتجميع، والتطبيع، والإثراء، بالإضافة إلى تقنيات أكثر تقدمًا مثل التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية.

في بنية DataOps، يجب أتمتة وتسهيل معالجة البيانات والتحول باستخدام أدوات وتقنيات يمكنها التعامل مع كميات كبيرة من البيانات وعمليات التحول المعقدة. وقد يشمل ذلك استخدام مسارات البيانات، أو منصات تكامل البيانات، أو إطارات عمل معالجة البيانات.

5. نمذجة البيانات والحساب

تتضمن نمذجة البيانات والحوسبة إنشاء نماذج تحليلية وخوارزميات وحسابات تمكن مجموعات من استخلاص رؤى واتخاذ قرارات قائمة على البيانات. ويمكن أن يشمل ذلك التحليل الإحصائي، والتعلم الآلي، والذكاء الاصطناعي، وتقنيات تحليلات متقدمة أخرى.

تُعد القدرة على تطوير واختبار ونشر نماذج البيانات والخوارزميات بسرعة وكفاءة أحد الجوانب الأساسية لهندسة DataOps. يتطلب ذلك دمج منصات علوم البيانات وأدوات إدارة النماذج وأنظمة التحكم في الإصدارات، بما يسهل التعاون وإجراء التجارب بين علماء البيانات والمحللين والمهندسين.

يمكن أن يكون تنفيذ بنية DataOps مهمة معقدة وصعبة، خاصةً للمجموعات التي تمتلك أنظمة بنائية كبيرة ومتنوعة. ومع ذلك، من خلال اتباع نهج منظم والتركيز على العناصر الرئيسية الموضحة أعلاه، يمكن للمجموعة بناء ونشر بيئة DataOps بنجاح:

1. تقييم الوضع الحالي: ابدأ بتقييم البنية التحتية والعمليات والممارسات الحالية للبيانات في مجموعتك. وحدد نقاط القوة والضعف في نهجك الحالي، وحدد المجالات التي يمكن فيها إجراء التحسينات.
2. حدد الحالة المستهدفة: طور رؤية واضحة لما تريد تحقيقه من خلال بنية DataOps الخاصة بك وحدد مجموعة من الأهداف والغايات التي تتماشى مع الأولويات الإستراتيجية العامة لمجموعتك.
3. حدد مجموعة التقنيات: حدد الأدوات والتقنيات والمنصات التي ستشكل أساس بنية DataOps الخاصة بك. وقد يشمل ذلك البحث وتقييم الخيارات المختلفة، بالإضافة إلى النظر في عوامل مثل قابلية التوسع، والأداء، والتكلفة.
4. تطوير إطار عمل لإدارة البيانات: وضع سياسات وإجراءات وإرشادات لإدارة البيانات طوال دورة حياتها، لضمان تلبية متطلبات جودة البيانات وأمنها وامتثالها.
5. تنفيذ تكامل البيانات والأتمتة: تبسيط وأتمتة عمليات استيعاب البيانات ومعالجتها والتحول، باستخدام الأدوات والتقنيات التي تدعم التعامل الفعال والدقيق مع كميات كبيرة من البيانات.
6. تعزيز التعاون والتواصل: تشجيع التعاون والعمل المشترك بين المتخصصين في البيانات، بما في ذلك مهندسي البيانات وعلماء البيانات والمحللين. اعتماد الأدوات والممارسات التي تسهل التواصل ومشاركة المعرفة وحل المشكلات المشترك.
7. المراقبة والتحسين المستمر: اعتماد أدوات المراقبة والتحليلات التي تتيح لك تتبّع أداء بنية DataOps لديك وتحديد الجوانب التي يمكن تحسينها. قم باستمرار بتحسين وتطوير عملياتك وممارساتك لضمان بقاء بيئة DataOps مرنة وفعالة وقادرة على التحمل.