우수한 데이터 분석 프로그램은 우수한 DataOps에 의존

DataOps 프로세스를 잘 이해하지 못하면 데이터와 분석 결과에 불일치가 발생할 수 있습니다.

강력한 DataOps 프로세스의 필요성은 종종 과소 평가되고 데이터 분석 프로젝트에 적용될 때 오해를 받습니다. 간단히 말해서 DataOps는 데이터를 위한 DevOps(도구와 IT 운영을 결합하는 관행 세트)이며, 데이터를 운영하고 배포를 수행하거나 변경할 때마다 염두에 두어야 한다는 핵심 아이디어를 해결하는 프로세스입니다. 이미 존재하는 데이터와 추진 중인 변경 사항의 잠재적 영향

기본 DataOps 프로세스에 적절한 주의를 기울이지 않는 상황에서 문제는 많은 문제가 발생할 수 있다는 것이며, 이는 궁극적으로 몇 가지 심각한 결과를 초래할 수 있다는 것입니다.

참조: DataOps:데이터를 실행 가능한 통찰력으로 바꾸는 방법

프로덕션에서 무언가를 깨뜨리는 변경을 추진합니다.

이것은 모든 데이터 팀의 최악의 악몽입니다. 그러나 더 나쁜 것은 1) 어떤 변경 사항이 도입되었고 2) 문제를 제거하는 방법을 아는 프로세스가 없다는 것입니다. 어떤 변경 사항이 배포되고 있는지에 대한 시야가 없다면 새로 도입된 문제를 신속하게 해결할 방법이 없습니다. 이것은 개발 문제이지만 비즈니스 청중을 잃을 수 있다는 점에서 비즈니스 문제로 빠르게 바뀝니다. 고객 기반이 시스템과 기본 프로세스를 신뢰하지 않고 실시간으로 손상된 데이터를 보기 시작하면 전체 데이터 프로그램의 신뢰성에 의문이 제기되고 명확하고 테스트되었으며 문서화된 프로세스를 통해 해결할 수 있습니다.

향상을 위한 제공 속도

확실한 프로세스가 없고 정확하지 않은 데이터가 표시되는 경우 문제를 수정하고 개선 사항을 제공하는 데 걸리는 시간이 매우 길어질 것입니다. 결과? 잘못된(또는 불완전한) 데이터를 더 오래 보게 될 것입니다. 배포 프로세스 자체는 전체 데이터 프로그램의 일부로 간주되어야 합니다. 배포 프로세스를 간단히 테스트하기 위해 제로 코드 변경을 구현합니다. 프로세스 자체가 제대로 작동하고 있습니까? 아니면 실제로 프로덕션에 잘못된 것을 도입하는 프로세스입니까?

핫픽스를 수행하는 기능을 제거했습니다.

문제가 발생하고 이는 불가피하며 개발 팀은 즉각적인 문제를 해결하기 위해 신속하게 개입하고 핫픽스를 수행할 수 있어야 합니다. 하지만 문제는 DataOps 프로세스가 없으면 다음 배포 시 동일한 버그가 다시 발생할 위험이 있다는 것입니다.

참조: 출시 시간이 가장 중요 - DataOps로 실현

사람의 실수와 비용

사람이 아무리 조심해도 실수는 하기 마련입니다. DevOps 프로세스는 데이터 분석 프로그램에서 인적 오류를 최대한 제거하도록 구축되었습니다. 인적 오류가 적을수록 데이터와 프로그램이 더 정확해집니다. 사람은 비싸고 프로세스는 그 비용을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 배포에 참여하는 사람이 많을수록 프로세스 비용이 더 많이 듭니다. 데이터 분석 프로그램의 수동 측면을 제거하면 더 좋고 저렴하며 더 빠른 프로그램을 갖게 됩니다.

DataOps 프로세스의 현재 상태가 확실하지 않은 경우 팀에 다음 질문을 하십시오. 답은 당신이 알아야 할 모든 것을 알려줄 것입니다.

1. 데이터 변경 사항을 프로덕션으로 가져오기 위한 현재 프로세스는 무엇입니까? 일관성 있고 잘 문서화되어 있습니까?
2. 작업이 수행되는 격리된 개발 및 테스트 환경이 있습니까?
3. 사람들이 변경을 위해 프로덕션에 대한 관리자 액세스 권한이 있습니까? 사람들이 자신의 변경 사항을 프로덕션에 적용하지 못하도록 하는 프로세스가 있습니까(즉, 개발과 배포 간의 거버넌스란 무엇입니까)?

DataOps 프로세스를 잘 이해하지 못하면 데이터 불일치가 발생할 수 있습니다. 데이터의 불일치는 정보의 품질에 대해 고객의 마음에 의심을 불러일으키고 그들이 진실의 근원으로 보는 것을 실제로 신뢰할 수 없다는 의심을 갖게 합니다. 더 나은 프로세스를 구축하면 더 빠르게 진행되고 고객의 관점에서 신뢰할 수 있는 상태를 유지할 수 있으며 중요한 비즈니스 결정을 내리는 데 신뢰할 수 있는 단일 버전의 진실을 구축했다는 것을 알게 될 것입니다.