ما هو إطار عمل DataOps؟

إن إطار عمل DataOps هو مجموعة منظمة من الممارسات والعمليات والأدوار والتقنيات الرامية إلى تفعيل مبادئ DataOps وتحويلها إلى واقع تشغيلي. عند تطبيق إطار عمل DataOps بفعالية، فإنه يساعد المؤسسات على تحسين السرعة والدقة والموثوقية والحوكمة في عمليات إدارة البيانات والتحليلات.

إن المفهوم الأوسع لـ DataOps— وهو اختصار لعمليات البيانات (data operations)—عبارة عن مجموعة من ممارسات إدارة البيانات التعاونية المستوحاة من منهجيات عمليات التطوير والمنهجيات الرشيقة المستخدمة في تطوير البرمجيات وعمليات تكنولوجيا المعلومات (مثل التكامل المستمر والتسليم المستمر).يركز على التعاون والأتمتة والجودة بهدف تسريع وتطوير عملية تزويد البيانات، لضمان تقديم بيانات موثوقة وجاهزة للتحليل. تتعامل DataOps مع البيانات باعتبارها أصلاً استراتيجياً (تُعرف أيضاً باسم منتج بيانات) يجب إدارته، وحوكمته، ومراقبته باستمرار لتعظيم القيمة التجارية.

باختصار، تُعد DataOps هي التخصص الشامل، بينما توفر أطر عمل DataOps الأساليب المنظمة لوضع هذا التخصص حيز التنفيذ. ومن ثم تقوم بنية DataOps وأدوات DataOps بتفعيل إطار العمل في بيئات العالم الحقيقي.

حجم البيانات الكبيرة ينمو بسرعة. يتطلب الذكاء الاصطناعي (AI)، والتعلم الآلي (ML)، وتحليلات البيانات مجموعات بيانات عالية الجودة وموثوقة. وتزداد صوامع البيانات عمقاً.

لا يمكن حل هذه التحديات باستخدام بحيرات البيانات أو أدوات معالجة البيانات فقط—فإدارة البيانات والعمليات الأساسية بحاجة إلى إعادة كتابة. تقدم DataOps نهجًا منظمًا يركز على الأتمتة والتعاون والحوكمة والتحسين المستمر.

ومع ذلك، فإن تحويل مفهوم DataOps إلى أساليب عمل تشغيلية بالكامل وقابلة للتنفيذ بصرامة هو أمر معقد، لا سيما عند البدء في التأسيس من الصفر. توفر أطر عمل DataOps الممارسات والعمليات والأدوار والتقنيات الأساسية لتنفيذ منهجية DataOps بكفاءة واتساق عبر كامل دورة حياة البيانات.

بدون إطار عمل، فإن عمليات تطبيق DataOps تخاطر بخلق عدم اتساق بين الفرق، وعدم التوافق مع الأهداف التنظيمية، ومشاكل وعوائق جديدة في الجودة.

تساعد أطر عمل DataOps المؤسسات على تنظيم عدة مكونات أساسية لإدارة البيانات وتحليل البيانات:

• تنسيق سير العمل والأتمتة
• إدارة البيانات
• التكامل المستمر والنشر المستمر (CI/CD)
• مراقبة البيانات وقابليتها للملاحظة
• التعاون بين الفرق

تتيح DataOps أتمتة وتنظيم سير عمل البيانات عبر كل مرحلة من مراحل مسار البيانات، بما في ذلك تكامل البيانات، واستيعاب البيانات، ومعالجة البيانات، وتخزين البيانات، وتحليل البيانات.

من خلال تسلسل هذه الأنشطة، تضمن DataOps نقل البيانات ومعالجتها بكفاءة، مما يتيح توفرها بسرعة لأغراض التحليل. كما تقلل الأتمتة من المهام المتكررة — مثل استخراج وتحويل وتحميل البيانات—ومخاطر الأخطاء البشرية.

يتمثل أحد الجوانب الرئيسية لتنسيق البيانات في قدرتها على إدارة التبعيات. تساعد هذه القدرة على ضمان معالجة البيانات بالترتيب الصحيح، وعدم تأثير أي تغييرات أو تحديثات في مرحلة واحدة سلبًا على العمليات اللاحقة.

يساعد إطار عمل DataOps على إنشاء هياكل واضحة لحوكمة البيانات. تساعد حوكمة البيانات على ضمان دقة البيانات واتساقها وأمانها. تحدد السياسات والإجراءات والمعايير التي تحكم كيفية جمع البيانات وتخزينها وإدارتها واستخدامها داخل المؤسسة.

إدارة جودة البيانات جزء أساسي من حوكمة البيانات. تركز بشكل خاص على الممارسات الرامية إلى تعزيز وصيانة جودة بيانات المؤسسة، والتي يمكن أن تشمل التحقق من صحة البيانات، وتنقية البيانات، وفرض معايير البيانات.

يسهل التكامل المستمر والنشر المستمر (CI/CD) التطوير والنشر السريع والمتكرر لمشاريع البيانات. تبنيًا لنهج هندسة البرمجيات، تتضمن ممارسات التكامل المستمر والتسليم المستمر (CI/CD) أتمتة عمليات البناء والاختبار والنشر، لتمكين فرق البيانات من تحديد المشكلات وحلها بسرعة، وتقديم ميزات وتحسينات جديدة.

يُعد التحكم في الإصدارات والاختبار المؤتمت جانبين أساسيين في منهجية CI/CD:

• يتيح التحكم في الإصدارات لفرق البيانات إمكانية تتبع التغييرات التي تطرأ على الكود وأصول البيانات، مما يسهل عملية استعادة النسخ السابقة في حال حدوث مشكلات، ويقلل من مخاطر فشل مسار ومعالجة البيانات.
  
  
• تشمل الاختبارات المؤتمتة اختبارات الوحدة، واختبارات التكامل، والاختبارات الشاملة، والتي تتيح لفرق البيانات اكتشاف المشكلات وإصلاحها في وقت مبكر. فهو تساعد على ضمان استيفاء التعليمات البرمجية وأصول البيانات لمعايير الجودة وعملها كما هو متوقع.

تساعد عمليات مراقبة البيانات وقابلية الملاحظة فرق البيانات في تحديد المشكلات داخل مسارات البيانات ومعالجتها بشكل استباقي. فهي تسهل عمليات جمع وتحليل وتصوير مسارات البيانات من سجلات وأحداث ومقاييس (مثل أوقات معالجة البيانات، واستهلاك الموارد، ومعدلات الخطأ).

يساعد هذا التتبع فرق البيانات على اكتساب رؤى حول أداء و سلامة مهام سير العمل للبيانات لتحديد العوائق بشكل أفضل وتحسين أداء المسارات. من خلال مراقبة أنماط الوصول إلى البيانات واستخدامها، يمكن لخاصية قابلية ملاحظة البيانات أن تساعد المؤسسات أيضاً في الحفاظ على الامتثال للوائح خصوصية البيانات (مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR)) وتحديد المخاطر الأمنية المحتملة للبيانات.

من خلال الأدوات والعمليات والممارسات المشتركة، تعمل DataOps على كسر الصوامع وتشجيع التعاون بين الفرق المختلفة —هندسة البيانات، وعلم البيانات، وتحليل البيانات—لضمان وصول الجميع بشكل متسق إلى بيانات موثوقة عند الحاجة إليها.

يتم دعم التعاون من خلال نتاج ثانوي آخر لمنهجية DataOps، وهو: خاصية الخدمة الذاتية. توفر هذه القدرة لمستخدمي الأعمال بلوحات معلومات وأدوات أخرى لاتخاذ قرارات قائمة على البيانات في الوقت الفعلي.

تشجع DataOps أيضاً ثقافة التحسين المستمر والابتكار. من خلال التعاون الوثيق، يمكن للفرق تحديد ومعالجة العقبات وعدم الكفاءة في مسارات البيانات ومهام سير العمل بشكل أسهل.

يمكن للمؤسسات التي تطبق إطار عمل DataOps بنجاح تحقيق الفوائد التالية:

• تحسين جودة البيانات
• وقت أسرع للحصول على الرؤى
• زيادة الكفاءة
• مرونة أكبر

تساعد أطر عمل DataOps في تسريع وتبسيط تنفيذ DataOps. بينما تختلف أطر العمل حسب المؤسسات، تشمل العناصر والخطوات النموذجية ما يلي:

1. فهم احتياجات العمل
2. تحديد الأهداف وخارطة الطريق
3. تشكيل فرق DataOps
4. وضع ممارسات ومنصات وأدوات إدارة البيانات
5. إنشاء هياكل الحوكمة
6. المراقبة والتطوير التكراري المستمر

تتمثل الخطوة الأولى الشائعة في إطار عمل DataOps في تقييم القدرات الحالية للبيانات والمشهد العام للبيانات في المؤسسة. عادةً ما يتضمن هذا التقييم فحصاً لمصادر البيانات، والأنظمة، والتطبيقات، ومسارات نقل البيانات، ومستودعات تخزين البيانات، بالإضافة إلى الكوادر البشرية والعمليات وسير العمل التي تدعمها طوال دورة حياة البيانات.

الهدف هو تحديد أي فجوات أو مواطن قصور في ممارسات إدارة البيانات والتحليلات الحالية، وتحديد المجالات التي يمكن لممارسات DataOps أن تحقق فيها أكبر أثر ملموس على الأعمال.

بمجرد تقييم الوضع الحالي للأعمال وقدرات البيانات المتاحة، تتمثل الخطوة التالية في تحديد استراتيجية DataOps (عمليات البيانات) وخارطة طريق تحدد أهدافاً واضحة، وحالات استخدام ذات أولوية، ومعالم إنجاز قابلة للقياس. تتضمن هذه الخطوة أيضاً تحديد الأفراد والعمليات والأدوات والتقنيات اللازمة لتشغيل مكونات DataOps، مثل التنسيق والحوكمة وقابلية الملاحظة.

يجب أن يدعم إطار عمل DataOps الملائم التحسين المستمر، بحيث يلبي الاحتياجات قصيرة المدى (مثل موثوقية مسارات البيانات وجودة البيانات) والأهداف طويلة المدى (مثل مبادرات الذكاء الاصطناعي والتحليلات المتقدمة).

لتنفيذ إطار عمل DataOps بفعالية، من الضروري إنشاء فرق DataOps مخصصة (أو تضمين أدوار DataOps ضمن الفرق الحالية).

يمكن أن ينضم أعضاء الفريق من تخصصات وظيفية متنوعة—مثل مهندسي البيانات، وعلماء البيانات، ومحللي البيانات، والمستخدمين النهائيين من قطاع الأعمال—لضمان اتباع نهج تعاوني ومتعدد الوظائف. تتولى هذه الفرق مسؤولية تنفيذ وإدارة وتحسين عمليات إدارة البيانات والتحليلات بشكل مستمر ووفق نهج تكراري.

بعد تحديد احتياجات العمل ومسؤوليات الفرق، ينبغي على المؤسسات إرساء ممارسات إدارة البيانات، وتوفير الأجهزة والبرمجيات اللازمة لدعم أهداف DataOps الخاصة بها.¹

تشمل هذه العملية اتخاذ قرارات حول كيفية اكتساب البيانات، وإجراء عمليات تحويل البيانات ونمذجة البيانات؛ ومنصات البيانات التي سيتم استخدامها (على سبيل المثال، مستودعات البيانات، وبحيرات البيانات، ومستودعات بحيرات البيانات)؛ بالإضافة إلى الأدوات التي سيتم اعتمادها للتنسيق، وقابلية الملاحظة، والحوكمة. من الضروري أن تدعم هذه الممارسات والأدوات القابلية للتوسع مع تطور أحجام البيانات واحتياجات العمل.

ومن المهم أيضاً وضع هياكل واضحة لحوكمة البيانات تحدد الأدوار والمسؤوليات والعمليات الخاصة بإدارة واستخدام البيانات الحساسة بأسلوب متسق ومتوافق. 

يجب دمج هياكل الحوكمة هذه بشكل مباشر ضمن عمليات DataOps، واستراتيجية البيانات، وتدفقاتها؛ لضمان بقاء البيانات عالية الجودة، ومتسقة، وآمنة، ومتوافقة مع المعايير طوال دورة حياتها. يمكن فرض الإرشادات التوجيهية الخاصة بضوابط الوصول، وتنسيقات البيانات، ودورة حياة البيانات، وإدارة البيانات الرئيسية (MDM)، والبيانات الوصفية واصطلاحات التسمية من خلال الأتمتة.

تفعيل منهجية DataOps (عمليات البيانات) هو عملية مستمرة تتطلب مراقبة وتكراراً دائمين لضمان تحقيق الأداء والنتائج الأمثل. يجب على فرق البيانات إرساء ممارسات وأدوات تتيح تتبع أداء وسلامة مسارات البيانات (بما في ذلك أبعاد مثل مخطط البيانات، ودورة حياة البيانات، وحجمها)، وتحديد ومعالجة المشكلات أو نقاط الاختناق فور ظهورها، مع التحسين المستمر لممارسات DataOps (عمليات البيانات) لتعزيز عملية اتخاذ القرار ودفع عجلة خلق القيمة.