DataOps ve DevOps arasındaki farklar

Son dönemin gözde yaklaşımları DataOps ve DevOps uygulama geliştirme, BT operasyonu ve veri işlemlerinde gelişmeler sağlıyor; ancak iki konsept arasındaki farklar yönetim gibi departmanların kafasında yeterince net olmadığından, yazımızda bu farklara eğileceğiz.

DevOps, uygulama geliştirme ve BT operasyonu ekipleri arasındaki iş birliğidir. Bu iletişim ve iş birliği yaklaşımı, DataOps adı verilen bir süreçle veri işlemlerine de sıçramıştır. Her iki yaklaşım da iş birliğinin uygulama geliştirme ve BT operasyon ekipleri için öncelikli yaklaşım olduğunu savunur, ancak operasyonun farklı alanlarını hedef alır.

DevOps nedir?

DevOps yeni bir konsept değildir. Uygulama geliştirme ile BT operasyonlarının birleştirilmesi, günümüzde neredeyse her kuruluşta bir standart haline gelmiş durumda.

DevOps, iki ekip arasında iletişimi ve iş birliğini geliştirmeyi hedeflerken, kuruluşlar bunu bir adım daha ileri götürdü; siloları ortadan kaldırmaya ve departmanlar arasındaki iş birliğine odaklanarak DevOps modelini işlerine yaydı.

Daha dar bir tanımla DevOps, yinelemeli yazılım geliştirme, otomasyon ve programlanabilir altyapı dağıtımı ve bakımının benimsenmesi anlamına gelir.

DevOps yaklaşımını benimseyen kuruluşların ortak metodolojileri vardır. Görev otomasyonu amacıyla sürekli tümleştirme (CI) araçları ve sürekli teslim (CD) araçları DevOps'ta görünür. CI kullanan geliştirme ekipleri, daha kısa kod entegrasyonu ve gelişmiş hata algılama süreçleri geçirir.

DevOps'a geçmek, kuruluşları gerçek zamanlı izleme, olay yönetimi sistemleri, yapılandırma yönetimi ve iş birliği platformlarına yönlendirir.

DataOps nedir?

DataOps, üretimde açık kaynaklı araçları ve çerçeveleri destekleyen bir veri mimarisinin tasarlanması ve uygulanmasını öngören çevik bir yaklaşımdır. DataOps, temelde büyük veriden iş değeri elde etme hedefi taşır.DataOps, BT operasyonlarına ve yazılım geliştirme ekiplerine odaklanır; yalnızca iş alanı paydaşları veri mühendisleri, veri bilimcileri ve veri analistleriyle çalışırsa işe yarar. Bu veri uzmanları birlikte, verileriyle nasıl daha olumlu iş sonuçları elde edeceklerini tartışırken, diğer ekip üyeleri kuruluşun neye ihtiyacı olduğuna işaret edebilir.

DataOps şemsiyesinin altında veri geliştirme, veri dönüştürme ve çıkarma, veri kalitesi, veri yönetişimi ve erişim kontrolü gibi bir dizi BT disiplini vardır. Mevcut belirli DataOps yazılım araçları yoktur, bunun yerine DataOps'un arkasındaki yaklaşımı destekleyen çerçeveler ve araç setleri vardır.

DevOps, DataOps'a ilham veriyor

DevOps ve DataOps'un ortak noktası, veri silolarını parçalama ve ekipler arası iletişime odaklanma taahhütleridir. Birçok uzman için DataOps, DevOps'un bir alt kümesidir veri bilimcileri, veri mühendisleri ve veri analistleri gibi verilerle ilgilenen üyeleri içerir: DevOps ve DataOps birbirlerine karşı değil, tamamlayıcıdır.

DataOps, veri analitiğine uygulanan DevOps’tan ibaret değildir. Veri analitiğinin, yazılım geliştirmenin DevOps ile elde ettiklerini başarabileceği vaadinde bulunur. Diğer bir deyişle, veri ekipleri DataOps ile yeni araçlar ve metodolojiler kullandığında kalite ve döngü süresinde büyük iyileştirmeler sağlayabilir.  Kod yapılarını ve dağıtımını optimize etmek, dev veri analitiği yapbozunun yalnızca bir parçasıdır. DataOps, fikirlerin kökeninden değer yaratan çizelge, grafik ve modellerin tam anlamıyla oluşturulmasına kadar veri analitiğinin uçtan uca döngü süresini kısaltmayı amaçlamaktadır. Veri yaşam döngüsü, araçlara ek olarak insanlara da bağlıdır. DataOps'un etkili olabilmesi için iş birliğini ve yeniliği yönetmesi gerekir. Bu amaçla DataOps, veri ekiplerinin ve kullanıcıların birlikte daha verimli ve etkili bir şekilde çalışması için çevik geliştirme pratiklerini veri analitiğine dahil eder.

DataOps ve DevOps arasındaki farklar

DataOps ve DevOps söz konusu olduğunda, terimler özel odak noktalarında farklılık gösterir.

DataOps, organizasyonun hem iş tarafını hem de teknik tarafını içerir. İşletmedeki verilerin önemi, işletmedeki diğer süreçlerle neredeyse aynı denetlenebilirlik ve yönetişim gerektirdiği anlamına gelir; bu nedenle farklı ekiplerin daha fazla katılımı gereklidir. Bu farklı takımların farklı motivasyonları vardır ve her iki takımın amaçlarının da göz önünde bulundurulması önemlidir. DataOps, veri ekiplerinin veri keşfi ve analitiğine odaklanmasını sağlarken, iş kolu profesyonellerininse uygun yönetişim ve güvenlik protokollerini uygulamasına izin verir

Hedef ayrımı DevOps'ta mevcut değildir. Bu felsefeyle bir araya gelen her iki ekip de benzer önceliklere ve uzmanlığa sahiptir; yüksek kaliteli bir ürün oluşturmaya daha kolay odaklanabilirler.

DataOps ile DevOps'u ayıran başlıca fark olgunluklarıdır. DevOps, on yıldan fazla bir süredir piyasada, kuruluşlar bu modeli geniş çapta benimsemiş ve kullanmış durumda. DataOps ise nispeten daha yeni bir model ve yerleşik stratejiler olsa da, bu alan verilerin hızla değişen doğasına tabidir.

DataOps'u dağıtma

DataOps, bir kuruluşun verilerine ve ondan en iyi şekilde yararlanmaya odaklanır. Bu verilerin odak noktası, pazarlama alanlarının belirlenmesinden iş süreçlerinin optimize edilmesine kadar her şeyi hedefleyebilir. DataOps'ta, istatistiksel süreç kontrolü (SPC), analitik ardışık düzeninin tutarlılığını izler ve doğrular. SPC, bunu yaparak tüm anormalliklerin ve hataların anında yakalanmasını sağlayarak veri kalitesini yükseltir.

DataOps çerçevesini kavramaya başlayan kuruluşlar, çeviklik konusunda kendi veri ekiplerini geliştirici meslektaşları ile aynı seviyeye getirmeye odaklanır. Bu veri ekipleri daha fazla uygulama geliştirme zihniyetini benimser ve geliştiricinin bakış açısını anlar.

İletişim ve organizasyon duvarlarını yıkmak sadece bir takımın veya diğerinin sorumluluğu değildir. Her iki takımın da ortak hedefleri olan verilerden daha fazla yararlanabilmek için birlikte çalışması gerekir.