Одними з найбільш продаваних книг всіх часів є книги з саморозвитку. Читання про потенціал змін завжди інтригує людей настільки, що вони купують таку книгу. Щоб досягти успіху у здійсненні позитивних змін, ви повинні змінитись. Звички людей знайомі та безпечні, а зміни вимагають зусиль в усвідомленні невідомого результату. Тому люди зазвичай дотримуються перевіреного методу – навіть якщо це те, що вони намагаються змінити.
У більшості книг із саморозвитку проблема легко визначається, але її вирішення потребує зусиль. Обговорювані рішення мають застосовуватися людиною у повсякденному житті. Якщо рішення не стосується конкретної проблеми людини, процес поліпшення зупиняється.
У більш досконалому світі людина отримувала б зворотний зв’язок у реальному часі про те, як таке рішення покращує її поточну ситуацію. Такий прямий зворотний зв’язок дозволив би людині зрозуміти, чи варто їй доводити справу до кінця. Хоча такого механізму реального часу не існує для книг з саморозвитку (поки що), він існує для даних. DataOps – це методологія проектування даних, створена для забезпечення такого зворотного зв’язку з процесами та конвеєрами даних.
Інженери з обробки даних знають про неефективність та ручні завдання в їх масиві даних. Різні ІТ-підрозділи неефективно взаємодіють (або взагалі не взаємодіють), а інструменти, призначені для виконання одного завдання, не дозволяють іншій команді отримати доступ до даних. В результаті якість і цінність даних, що надаються кінцевим користувачам, значно нижчі за очікування. Це знижує ефективність програмного забезпечення та задоволеність кінцевих користувачів.
Інженери обробки даних також знають, що інтеграція джерел даних відбувається безсистемно, вручну і часто проблематично. І коли якийсь аспект конвеєра даних змінюється, викликаючи випадкове уповільнення продуктивності, це, у свою чергу, викликає невдоволення кінцевих користувачів. Однак невпевненість у тому чи призведе зміна процесу до значних покращень, а також витрати часу на зміну процесу ускладнюють для керівництва обґрунтування змін.
Іншими словами, керівництво знаходиться в книгарні, читає книги з саморозвитку, переглядає рішення, але не може чи не хоче натискати на спусковий гачок, щоб вжити заходів, необхідних для створення позитивних змін.
Саме тут на допомогу приходить DataOps. DataOps надає багаторазово використовувані будівельні блоки для розробки та інтеграції даних, автоматизації для забезпечення точності даних, а також моніторингу на всіх етапах життєвого циклу для підтримки та підвищення продуктивності та ефективності надання даних. За допомогою DataOps ми впроваджуємо спостерігання на кожному етапі процесу розробки даних, забезпечуючи цикли зворотного зв’язку та дозволяючи командам виявляти проблеми та швидко їх усувати.
DataOps забезпечує ефективний моніторинг та зворотний зв’язок з усіма аспектами процесу проектування даних на кожному етапі життєвого циклу даних – від пошуку джерел даних через розробку до доставки програми кінцевому користувачеві – так що ці процеси можуть скористатися контурами зворотного зв’язку для формування безперервного циклу зв’язку та вдосконалення всіх компонентів та процесів. На Малюнку 1 зверху показаний процес конвеєра проектування даних, а знизу зворотний зв’язок з DataOps.
Для забезпечення цього зворотного зв’язку потрібні ефективні інструменти. SolarWinds має потужні та корисні інструменти в цій галузі, призначені для значного поліпшення циклу зворотного зв’язку.
-
- SolarWinds®Database Mapper для зіставлення та документування джерел даних, створення словників даних та відстеження змін документації.
- SolarWinds Task Factory для впровадження багаторазових і передбачуваних компонентів інтеграції даних з метою оптимізації процесів інтеграції даних. Task Factory допомагає значно прискорити створення конвеєрів даних, підвищити якість даних, усуваючи невідомість вихідних компонентів конвеєра даних, та скоротити кількість людських помилок за рахунок автоматизації завдань, які інакше виконувались би вручну.
- SolarWinds SQL Sentry для моніторингу продуктивності протягом усього процесу DataOps, забезпечуючи спостереження та надаючи цикли зворотного зв’язку, щоб забезпечити підтримку ефективності.
Практично кожен процес розробки даних можна поліпшити. Зміни не тільки можливі, а й необхідні для підвищення конкурентних переваг вашої організації. Використання DataOps може бути складним, якщо у вас немає відповідного інструментарію. Але за наявності необхідних інструментів ваша ІТ-організація зможе швидко впровадити DataOps, покращити спостереження на кожному рівні процесу DataOps, підтримувати високу якість даних та забезпечити високу цінність бізнесу для кінцевих користувачів.
Джерело: https://orangematter.solarwinds.com/2021/10/25/effective-dataops-tools-for-improving-performance/
