DataOps, bir kuruluş içinde verileri tasarlamak, oluşturmak, taşımak ve kullanmak için bütünsel bir yaklaşım sunar. Hem şirket içinde hem de bulutta verilerin ve temel alınan altyapısının iş değerini en üst düzeye çıkarmayı amaçlar. DataOps, buluta geçiş, DevOps, açık kaynak veritabanı benimseme ve veri yönetişimi gibi dijital dönüşüm girişimleri için çok önemlidir.

Ancak DataOps, bir kuruluşun veri altyapısını yönetmek ve sürdürmek için gerekli olan rutin görevler ve faaliyetlere atıfta bulunan veri işlemleriyle karıştırılmamalıdır. Veri işlemleri, herhangi bir veri stratejisinin çok önemli bir parçasıdır, ancak DataOps, sürekli iyileştirme ve otomasyon yoluyla iş değerini artırmak için verileri kullanmaya odaklanmak için bu temel görevlerin ötesine geçer.

Kuruluşlar, bir DataOps zihniyetini ve yaklaşımını benimseyerek veriye dayalı karar alma süreçlerinin kalitesini ve hızını artırabilir, daha çevik ve değişen iş gereksinimlerine yanıt verebilir hale gelebilir. Büyük resmi görebilmek için önce DataOps'a kapsamlı bir göz atalım.

DataOps nedir?

DataOps, çok çeşitli açık kaynaklı uygulamaları çalıştırabilen dağıtılmış bir veri mimarisi oluşturmaya ve yönetmeye yönelik yinelemeli bir tekniktir. DataOps'un misyonu, büyük veri kümelerinden işletmeler için değer elde etmektir.

“Bir kuruluş genelinde veri yöneticileri ve veri tüketicileri arasındaki veri akışlarının iletişimini, entegrasyonunu ve otomasyonunu geliştirmeye odaklanan iş birliğine dayalı bir veri yönetimi uygulamasıdır. DataOps'un amacı, verilerin, veri modellerinin ve ilgili yapıtların öngörülebilir teslimini ve değişiklik yönetimini oluşturarak değeri daha hızlı teslim etmektir. DataOps, uygun yönetişim seviyeleriyle veri dağıtımının tasarımını, dağıtımını ve yönetimini otomatikleştirmek için teknolojiyi kullanır ve dinamik bir ortamda verilerin kullanılabilirliğini ve değerini iyileştirmek için meta verileri kullanır. Gartner.

Dijital dönüşümü hızlandırmak için SDDC ve DevOps'u benimseyin

İpucunu DevOps paradigma değişiminden alan DataOps yaklaşımı, büyük veri işleme çerçeveleriyle kullanılmak üzere yazılımların geliştirilme hızını artırmaya odaklanmıştır. DataOps ayrıca BT operasyonları ve yazılım geliştirme ekipleri arasındaki siloları azaltmak amacıyla iş kolu paydaşlarını veri mühendisliği, veri bilimi ve analitik ekipleriyle işbirliği yapmaya teşvik eder. Bu, kuruluşun verilerinin ticari operasyonlar için arzu edilen sonuçları sağlamak için en uyarlanabilir ve verimli şekilde kullanılabilmesini sağlar.

DataOps, veri yaşam döngüsünün büyük bir kısmını kapsadığı için veri geliştirme, veri dönüştürme, veri çıkarma, veri kalitesi, veri yönetişimi, veri erişim kontrolü, veri merkezi kapasite planlaması ve sistem operasyonları gibi BT'nin birçok yönünü entegre eder. Tipik olarak, bir şirketin baş veri bilimcisi veya baş analitik sorumlusu, veri mühendisleri ve analistleri gibi uzmanlardan oluşan bir DataOps ekibine liderlik eder.

İşbirliğine ve daha fazla çevikliğe yönelik bir DataOps yaklaşımını desteklemek için çerçeveler ve ilgili araç setleri mevcuttur, ancak DevOps'tan farklı olarak, "DataOps"a özel yazılım çözümleri yoktur. Bu amaca yönelik araçlar, ayıklama-dönüştürme-yükleme (ETL) programları, günlük çözümleyicileri ve sistem monitörlerini içerir. Uygulamaların yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri birleştirmesini sağlayan açık kaynaklı yazılımlara ek olarak, mikro hizmet mimarilerini destekleyen araçlar da genellikle DataOps hareketiyle bağlantılıdır. 

Veri işlemleri DataOps değildir

DataOps ile karar vericiler ve karar alma yazılımları, artan işbirliğinden ve hızlı veri ve içgörü tedarikinden yararlanabilir. DataOps'un önemli bir bileşeni, veri paylaşımını ve şeffaflığı destekleyen DevOps'takilere benzer prosedürlerin otomasyonudur. "DataOps" terimi, herhangi bir yardımcı donanım veya yazılım anlamına gelmez.

Aksine, veri işlemleri büyük resmi analiz eder. Veri kullanılabilirliği, bütünlüğü ve performansının yanı sıra verilerin yaşadığı hibrit altyapıya ilişkin operasyonel gereksinimler gibi veriler ve veri boru hattı da bu resmin bir parçasıdır. Veri işlemlerinin amacı, hem verilerin hem de ardışık düzenin iş değerini en üst düzeye çıkarmaktır. Test edilmesi, izlenmesi, analiz edilmesi, ayarlanması, emniyete alınması vb. gereken şey, boru hattı içindeki altyapıdır.

DataOps nasıl çalışır?

DataOps, DevOps ve Agile metodolojilerini entegre ederek verileri iş hedefleri doğrultusunda yönetmeyi amaçlar. Örneğin, amaç olası satış dönüşüm oranını artırmaksa, DataOps verileri daha iyi pazarlama ürünü önerileri yapılabilecek şekilde düzenlerdi. DevOps teknikleri, kodu, ürün yapılarını ve teslimatı optimize etmek için kullanılırken, veri yönetişimi ve analitik geliştirme için Çevik süreçler kullanılır.

DataOps sadece yeni kod yazmakla ilgili değildir; aynı zamanda veri ambarını düzene sokmak ve iyileştirmekle de ilgilidir. Yalın üretimden ilham alan DataOps, analitik boru hattının her zaman izlenmesini ve doğrulanmasını sağlamak için istatistiksel süreç kontrolünü (SPC) kullanır. SPC'yi kullanarak, veri işlemenizin hızını ve doğruluğunu artırırken, istatistiklerinizin her zaman makul sınırlar içinde olduğundan emin olabilirsiniz. SPC kullanımı ile beklenmedik bir olay veya hata meydana geldiğinde veri analistleri anında bilgilendirilebilir.

DataOps as a Service ne sunuyor?

DataOps as a Service, veri toplamak ve işlemek için yönetilen hizmetleri bir çoklu bulut büyük veri/veri analitiği yönetim platformuyla birleştirir. Bileşenlerinin yardımıyla veri koruma, güvenlik ve yönetişimdeki en iyi uygulamaları takip eden ölçeklenebilir, amaca yönelik büyük veri platformları sunar.

Dijitale öncelik veren bir dünyada Hizmet Olarak Verinin önemini anlamak

Gerçek zamanlı veri öngörüleri sağlamak, bir hizmet olarak veri işlemlerinin tanımıdır. Ekipler ve ekip üyeleri arasında gelişmiş iletişimi ve ekip çalışmasını kolaylaştırır ve veri bilimi uygulamalarının döngü süresini azaltır. Oluşabilecek herhangi bir durumu öngörmek için veri analitiği kullanarak şeffaflığı artırmak esastır. Mümkün olduğunda, süreçler kodu yeniden kullanmak ve veri kalitesini iyileştirmek için tasarlanır. Her şeyin bir sonucu olarak tek bir birlikte çalışabilir veri merkezi üretilir.

Bir işletmede veri işlemlerinin rolü nedir?

Veri işlemleri, bir kuruluşun veri altyapısını desteklemede ve sürdürmede çok önemli bir rol oynar. Veri işlemlerinin parçası olan bazı genel görevler ve etkinlikler şunları içerir:

• Veri alımı: Verileri kuruluşun veri boru hattına veya depolama sistemine getirme süreci.
• Veri dönüşümü: Verilerin etkili bir şekilde kullanılabilmesi için temizlenmesi, zenginleştirilmesi ve biçimlendirilmesi süreci.
• Veri depolama: Verileri güvenli, ölçeklenebilir ve erişilebilir bir şekilde düzenleme ve depolama süreci.
• Veri erişimi: Kullanıcılara kontrollü ve güvenli bir şekilde verilere erişim verme süreci.
• Veri yedekleme ve kurtarma: Olağanüstü durum kurtarma amacıyla verilerin kopyalarını oluşturma süreci.

Veri operasyonları, bu görevlerin verimli ve etkili bir şekilde yürütülmesini sağlayarak kuruluşların verilerinden değer elde etmelerine ve bilinçli kararlar almalarına yardımcı olur. Ayrıca, kuruluşun veri altyapısının güvenilirliğini, güvenliğini ve performansını sürdürmede çok önemli bir rol oynarlar.

Veri işlemleri bir işletmede hangi sorunları ele alır?

Veri işlemleri, işletmelerin aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli sorunları çözmesine yardımcı olabilir:

• Buluta geçiş sorunları: Veri işlemleri, ister bulut ortamından isterse diğer faktörlerden kaynaklansın, performans sorunlarının temel nedeninin doğru bir şekilde tanımlanmasını sağlamaya yardımcı olabilir.
• Reaktif zihniyet: Veri işlemleri, işletmelerin performans sorunlarını bunlara tepki vermek yerine tahmin etmelerine yardımcı olabilir ve iş açısından kritik uygulamalarda kullanıcı deneyimini geliştirir.
• Beceri boşlukları: Veri işlemleri, kuruluşların bulut mimarisi, BT planlaması ve orkestrasyon ve otomasyon gibi önemli alanlarda eksiklikleri gidermesine yardımcı olabilir.
• Veri hattındaki kesintiler: Veri işlemleri, işletmelerin, dahili sistemlerde veya veri alma sorunlarıyla karşı karşıya kaldıklarında bile verilerin sorunsuz ve kesintisiz bir şekilde akmaya devam etmesini sağlamalarına yardımcı olabilir.
• Self servis veri tüketimi: Veri işlemleri, kuruluşların iş kolu (LOB) kullanıcılarının birden çok kaynaktan doğru verileri bulmasını, bunlara erişmesini ve yorumlamasını kolaylaştırmasına yardımcı olabilir.
• Veritabanı değişiklikleri: Veri işlemleri, kuruluşların veri yapılarında darboğazlara neden olmadan veya risk oluşturmadan daha hızlı ve güvenli bir şekilde değişiklik yapmaları için DevOps uygulamalarını uygulamalarına yardımcı olabilir.
• Yüksek kullanılabilirlik ve maliyetlerin dengelenmesi: Veri işlemleri, kuruluşların "her zaman açık" görev açısından kritik uygulamaları sürdürme ve maliyetleri yönetme arasında bir denge bulmasına yardımcı olabilir.
• Operasyon ekiplerinin dönüşümü: Veri operasyonları, operasyon ekiplerinin değişimi benimsemesine ve otonom veritabanları, yapay zeka ve makine öğrenimi gibi yeni teknolojilerden yararlanarak veri tabanı uzmanlarından veri uzmanlarına dönüşmesine yardımcı olabilir.

Veri operasyon mühendisi ne iş yapar?

Bir veri operasyonları mühendisi, bir kuruluşun veri altyapısını tasarlamaktan, devreye almaktan ve sürdürmekten sorumludur. Bu, aşağıdaki gibi görevleri içerir:

• Veri depolama sistemlerini kurmak ve yapılandırmak veritabanları, veri gölleri ve veri ambarları gibi.
• Veri boru hatlarını tasarlama ve uygulama farklı sistemler arasında veri taşımak için.
• Veri altyapısını izleme ve sorun giderme sorunsuz ve verimli çalışmasını sağlamak için.
• Güvenlik önlemlerinin uygulanması verileri korumak ve yetkisiz erişimi önlemek için.
• İle işbirliği veri analistleri, veri bilimcileri ve diğer paydaşlar veri gereksinimlerini anlamak ve verilerin etkin bir şekilde kullanılmasını sağlamak.

Bu teknik görevlere ek olarak, veri operasyon mühendisleri ayrıca bütçeleri yönetmekten, veri yönetimi için stratejiler geliştirmekten ve verilerle ilgili konularda paydaşlarla iletişim kurmaktan sorumlu olabilir. Finans, sağlık, perakende ve teknoloji dahil olmak üzere çeşitli sektörlerde çalışabilirler.

Veri operasyon mühendisi maaşı

Veri yeni altındır ve endüstri kuyumcuları talep eder. Almanya'da bir veri merkezi veya operasyon yöneticisinin ortalama brüt gelirinin, tarafından bildirildiği üzere yılda 74.763 Euro veya saat başına 36 Euro olduğunu biliyor muydunuz? maaşekspertiz.com? Ayrıca, yılda ortalama 5,256 € bonus alıyorlar. Tahmini ücretler, Almanya'daki işletmeler ve anonim çalışanları arasında yapılan bir ankete dayanmaktadır. Giriş seviyesi bir veri merkezi veya operasyon yöneticisi (1-3 yıllık deneyim) için ortalama ücret 52.556 Euro'dur. Buna karşılık, kıdemli bir veri merkezinin veya operasyon müdürünün (8+ yıllık deneyim) ortalama ücreti 92.791 €'dur.

Anahtar teslim paketler

Veri işlemleri;

• Bir işletme içindeki verileri yönetmek ve işlemek için kullanılan süreçlere ve sistemlere bakın. Buna veri toplama, depolama, işleme, analiz ve görselleştirme gibi görevler dahildir.
• İşletmeler için önemlidir çünkü kuruluşların doğru ve güncel verilere dayalı bilinçli kararlar vermesini sağlar. Bu, gelişmiş verimlilik, daha iyi müşteri hizmeti ve artan karlılığa yol açabilir.
• Verilerin güvenli ve uyumlu bir şekilde işlenmesini sağlamak için dikkatli bir planlama ve yönetim gerektirir. Bu, veri ihlallerine karşı korumayı ve verilerin yalnızca yetkili amaçlar için kullanılmasını sağlamayı içerir.
• Özellikle büyük miktarda veriye sahip işletmeler veya düzenlemeye tabi sektörlerde faaliyet gösteren işletmeler için karmaşık olabilir. Bu durumlarda, verileri etkili bir şekilde yönetmek için özel araçlara ve teknolojilere yatırım yapmak gerekebilir.
• Başarılı bir veri stratejisinin önemli bir bileşenidir. İşletmeler, etkili veri operasyonlarına yatırım yaparak, veriye dayalı kararlar alma ve iş büyümesini destekleme becerilerini geliştirebilir.

Sonuç

Veri hacmi, hızı ve çeşitliliği arttıkça, yeni içgörü çıkarma teknikleri ve prosedürleri gerekir. IDC öngörüyor oluşturulan veri hacminin 163 yılına kadar 2025 zettabyte'a çıkacağı ve bu verilerin %36'sının organize edileceği. Mevcut teknolojiler, prosedürler ve organizasyon yapıları, veri girişlerindeki muazzam büyümeyi ve veri çıkışı için artan değer beklentilerini işlemek için yeterli donanıma sahip değil. İş gücünün daha büyük bir bölümünün görevlerini yerine getirmek için bu verilere erişmesi gerektiğinden, ölçeklenebilir, tekrarlanabilir ve öngörülebilir veri akışları sağlamak için kültürel ve organizasyonel engelleri aşmak üzere bir felsefe değişikliği gerekiyor.

Bu değişiklik, DataOps devrimi nedeniyle gerçekleşiyor. Şirketler, gelecekte verilerle ilgili baş ağrılarından kaçınmak için gerekli süreçleri ve teknolojileri benimsemeye teşvik edilecektir. Veri işlemleri, her kullanım durumu için ölçeklenebilir, tekrarlanabilir ve öngörülebilir veri akışları oluşturmayı kolaylaştırır. Kuruluşlar, veri mühendisleri, analistler ve iş kullanıcıları için veri akışlarının entegrasyonunu, otomasyonunu ve izlenmesini sağlamak için veri operasyonlarını kullanabilir.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• Plato blok zinciri. Web3 Metaverse Zekası. Bilgi Güçlendirildi. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://dataconomy.com/2022/12/data-operations-dataops/