Рішення DataOps: що це таке і як це використовувати

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.

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

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

• 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

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.