Рішення DataOps: що це таке і як це використовувати

Wezom
Wezom
Команда IT-компанії
4.0
08.10.2021
3214
0

Бізнес все більше закопується в роботу з даними. На слуху Big data і машинне навчання, компанії гарячково збирають всю можливу інформацію про своє виробництво, маркетинг, фінанси та клієнтів. Часто без виразного розуміння, що з усім цим робити.

Давайте обговоримо Ваш проєкт
Заповніть Ваші особисті дані.
Phone
Натискаючи кнопку “Відправити”, ви даєте згоду на обробку особистих даних. Детальніше

Цей океан даних приховує у своїх глибинах важливі відкриття та цінні бізнес-ідеї. Але щоб дістатися до них і не потонути, потрібні правильні інструменти – засоби швидкої класифікації, оцінки, інтеграції інформації. Такі інструменти сьогодні швидко розвиваються в IT, їх поєднує термін DataOps.

Електронний гігант IBM визначає DataOps як координацію «людей, процесів та технологій для доставки надійних, високоякісних даних».

На практиці це означає для компанії здатність швидко поєднувати дані з різних джерел, обробляти їх за допомогою засобів машинного навчання та перетворювати на знання, корисні для бізнесу.

Навіщо інвестувати у DataOps

Навіщо інвестувати у DataOps

У всьому світі DataOps сприймається вже не як черговий модний віяння з IT, а як перспективне поле для інвестицій.

За оцінками Wells Fargo Asset Management, у 2021 році глобальні вкладення у рішення Big data та трансформацію бізнесу за допомогою ІІ можуть досягти обсягу в 1,8 трильйона доларів. Дані дослідження 451 Research вказують, що 80% компаній, що вже використовують DataOps, вважають його корисним.

Суть DataOps - застосування в роботі з даними Agile-підходів, що зарекомендували себе. Вони покликані максимально спростити низку завдань:

  • Інтеграція – об'єднання розрізнених баз даних на одне ціле. Стикувати принципово різні сховища та джерела даних буває дуже складно.
  • Перевірка – безперервна верифікація даних, щоб гарантувати, що рішення ухвалюються на основі точної інформації. У деяких сферах (медицина, фінанси) перевірка та перевірка даних критично важлива.
  • Структурування – організація масиву даних, з урахуванням їхнього походження, зв'язків та хронології змін. Структуровані дані – це вже не «комірка» з цифрами та фактами, а потенційно корисна інформація.
  • Інтерпретація – важливо усвідомити, чи отримана інформація має цінність для бізнесу. Для цього важливо взяти до уваги весь її контекст.

Мета роботи фахівців DataOps - поставити роботу з даними "на конвеєр", забезпечити бізнес безперебійним припливом точної та цінної інформації.

В яких областях DataOps незамінний

В яких областях DataOps незамінний

  • e-Commerce . Дослідження даних допомагає інтернет-магазину прогнозувати поведінку споживачів, вибудовувати цінову політику та формувати асортимент. Оперативність DataOps є незамінною, коли потрібно реагувати на ринкові шоки і заробляти на трендах.
  • Нерухомість . Перспективи DataOps у сфері Real Estate величезні – можна дати клієнту максимально докладний та гнучкий каталог об'єктів, прораховувати вартість недобудованого житла на роки вперед, передбачати ризики для покупців, орендарів та забудовників.
  • Логістика . Правильна робота з даними допоможе не лише знаходити слабкі місця в ланцюжках поставок, а й прогнозувати їх. Ризики людських помилок зводяться до мінімуму.
  • Фармакологія та охорона здоров'я . Розробка нових ліків все більше залежить від можливості проводити масштабні дослідження та швидко отримувати надійні дані про їх результати. Використання машинного навчання в медицині вже стало реальністю - воно дозволяє ставити точніші діагнози.
  • Фінанси . DataOps є незамінним, коли потрібно налагодити аналітику фінансової поведінки клієнтів, прогнозувати ризики та створювати нові банківські продукти. Успішність фінтех-стартапу цілком залежить від того, як він працює із даними.

Складнощі впровадження DataOps

Гнучка робота з даними дає незаперечні переваги. Але ці переваги краще оцінювати з урахуванням типових проблем, що виникають у впровадженні практики DataOps.

Ізольованість підрозділів

Команди data-фахівців намагаються подолати ізольованість окремих підрозділів та відділів компанії, але стикаються з інертністю системи, технологічними перешкодами та навіть свідомим опором. Важливо добре планувати інтеграцію баз даних, залучати до процесу співробітників та отримувати фідбек.

Невідповідні інструменти

Впровадження DataOps неминуче йде в дискусії щодо доцільності інвестицій у відносно дорогі інструменти. Практика показує, що «коробкові» рішення у довгостроковій перспективі менш вигідні, ніж кастомні розробки під конкретну бізнес-модель.

Підготовка спеціалістів

Багато data-фахівців роками працюють в умовах підвищеного стресу і не завжди мають можливість розвивати свої навички. Часто їм доводиться вивчати нові інструменти безпосередньо під час роботи над проектом. План роботи з даними повинен враховувати час адаптацію персоналу.

Підходи до аналітики

Однією з головних особливостей DataOps є застосування перевірених методів Agile у роботі з даними. Важливо навчитися розбивати "великі" завдання і досягти загальної причетності команди до гнучкої аналітики. Успішний проект може вимагати досліджень та готовності змінювати підходи «на льоту».

Практика показує, що переваги DataOps у довгостроковій перспективі варті того, щоб "подолати" всі пов'язані з ними складності.

Досвід Wezom

Досвід Wezom

Принципи DataOps ідеально вписуються у наш підхід до розробки CRM та TMS систем. По суті це величезні локомотиви, які працюють на даних, а на виході видають їх ще більше.

Ми об'єднуємо бази даних замовника, впроваджуємо просунуті інструменти Big Data та формуємо в компанії нову культуру роботи з інформацією. Бізнес позбавляється кайданів бюрократії, менеджери отримують можливість швидко приймати вірні рішення, а вся система знаходить зрілість і готовність до зростання.

Ми розробляємо системи під ключ, з повним залученням в бізнес замовника. І пишаємось результатами.

Як вам стаття?
4.0
Проголосувало: 1
Давайте обговоримо Ваш проєкт
Заповніть Ваші особисті дані.
Phone
Натискаючи кнопку “Відправити”, ви даєте згоду на обробку особистих даних. Детальніше
Звернути
Коментарі
(0)
Будьте першими, хто залишить коментар
have questions image
Залишились питання?
Залиште контактні дані. Наш менеджер зв'яжеться та проконсультує вас.
Підписуйтесь на розсилку Айтижблог
blog subscriber decor image
Бажаєте отримувати цікаві статті?
Натискаючи кнопку “Відправити”, ви даєте згоду на обробку особистих даних. Детальніше
Слідкуйте за нами у соціальних мережах