DataOps, üretim basamağında açık kaynaklı çevre ve araçlara destek veren veri mimarisinin tasarımının yapılması ve uygulanmasını öngören oldukça hızlı bir yaklaşım türüdür. Bu yaklaşım türü, temelinde bulunan büyük veri ve bilgilerden kendisine iş değeri elde etme misyonu benimsemiştir. Ayrıca bu yaklaşım, BT operasyonları ve yazılım geliştirme ekipleriyle birlikte çalışır; yalnızca iş alanı ve hissedarları ile veri tarafında mühendisler, veri bilimci ve veri analistleriyle çalışırsa işe yarayabilir. Veri uzmanları toplanılan veriler ile daha olumlu iş sonuçlarını nasıl elde edeceklerini tartışıp dururken, öteki ekip üyeleri kurumun neye ihtiyacı olduğuna karar verip yol gösterebilir.
DataOps çatısı altında çeşitli disiplinler faaliyet göstermektedir. Verileri geliştirme, verilerin dönüşümünü sağlama, veri kalitesi, veri yönetimi halleri ve erişim kontrolü gibi disiplinleri nu disiplinlere örnek olarak gösterebiliriz.
Hali hazırda belirli DataOps yazılım araçları bulunmamaktadır, bunlar yerine DataOps’un geri tarafındaki tutuma destek veren çerçeve ve araçların setleri vardır. Bunlara ek olarak agile proje yönetimi de bulunuyor. Bununla ilgili daha ayrıntılı bilgiler yazının devamında yer alıyor.
DataOps İlkeleri Nelerdir?
Kendine saygısı olan herhangi bir yeni BT metodolojisi gibi, DataOps’un da bir dizi yol gösterici ilke olarak sunulan manifestosu vardır. Agile’ın da bir manifestosu olduğu ve bu sürecin bir parçası olduğu düşünüldüğünde, bu durum pek de şaşırtıcı değil.
1. Müşteri memnuniyeti
Birkaç dakikadan haftalara kadar değişen sürelerle analitik içgörülerin devamlı erken sunumunu yaparak müşteriyi memnun etmelisiniz.
2. Değer Çalışma Analitiği
Veri analitiği performansının ölçüsünün, sağlam çerçeve ve sistemlerle doğru verilerin karışımının kullanılıp öngörülü analitiğin iyi sağlanmış olduğunu kabul ettirmek.
3. Değişimi kabullenin
Müşterilerin ihtiyaçları değişir ve biz bu durumu rekabette öne geçmek için kullanırız. Müşteri iletişiminin en hızlı, etkili, verimli hali karşılıklı görüşme olmalı.
4. Bu bir ekip işi
Analitik ekipler devamlı olarak gerekli beceri, araç, rol ve unvanlara sahiptir. Farklı geçmiş ve fikirler yaratıcılık ile yeniliğin ortaya çıkmasını sağlar.
5. Günlük Etkileşim
Ekiplerin, müşteri ve operasyonların projeyi sonlandırmak adına devamlı olarak birlikte çalışması gerek.
6. Kendine Organizasyon
Kendini organize eden ekipler, aynı ekipten ortaya çıkan en iyi analitik düşünceyi, algoritma, mimari, tasarımları ve gereksinimleri elde eder.
7. Kahramanlığı Azalması
Analitik ekipler kahramanlığı azaltmak adına uğraşmalı, bunun yerine ölçülebilir ve devamlılık sunan veri analitik süreçleri ve ekipler yaratmalıdır.
8. Yansıtma
Analitik ekipleri, müşteri ve ekip üyesi geri bildirimleri ve operasyonel istatistikler hakkında düzenli şekilde kendine düşünmek için zaman ayırmalı. Bu ilke, ekip performansında ince ayar yapılmasına destek olur.
9. Analitik Kod
Analitik ekipler verilere erişim sağlayan, modelleyen, bütünleştirip görselleştiren birkaç farklı araç kullanır. Her araç farklı kod ve konfigürasyonlar üretir.
10. Orkestra
Veriler, kodlar, araçlar ve ortamları baştan sona düzenlemek gerekir.
11. Tekrarlanabilir Hale Gelmeli
Ekipler tekrarlanabilir sonuçlara ihtiyaç duyar; bu sebeple, her şeyi tekrarlanabilir bir hale getirmeleri gerekebilir. Bu süreç dilimi, düşük seviye yazılım ve donanım konfigürasyonunu, verileri ve zincirdeki her araca özel konfigürasyon kodu barındırır.
12. Tek Kullanımlık Ortam
Analitik ekip üyeleri için deney yapabilecekleri güvende, yalıtılan ve kolay bırakılabilir teknik ortamlar sağlayarak maliyetleri düşürün.
13. Sadelik
Yapılmamış iş miktarını en aza indirmek önemlidir. Ekip, iyi tasarım ve teknik mükemmellik için sürekli hızlılık ve çeviklik geliştirmeli, yapılmamış işleri azaltmalıdır.
14. Analitik Üretim
Analitik boru hatları, yalın üretim hatları ile karşılaştırılabiliyor. Bu sebeple, analitik iç görü üretimi sürekli verimlilik sağlamayı amaçlayan ve süreç odaklı düşünmeyi gerektiren bir yapıya sahiptir.
15.Kalite Her Şeyden Önemli
Analitik ardışık düzenli, kod, yapılandırma ve veri anormalliklerinin algılama kısmını otomatikleştiren ve hata olmaması için sürekli dönüt veren bir temel ile oluşturulmalıdır.
16.Kalite ve Performans takibi
Beklenmedik alternatifler bulmak ve operasyonel istatistik oluşturmak adına kalite ve performans ölçümlerinin devamlı izlenmesi gereklidir.
17. Yeniden kullanım
Ekip veya birey tarafından tekrar eden işlerden kaçıp verimliliğin arttırılması sağlanmalıdır.
18. Döngü Sürelerinin iyileştirilmesi
Müşterinin ihtiyacını analitik fikre çevirmek, geliştirmek, tekrarlanan üretim süreci olarak yayınlamak, peşinden ürünü tekrar düzenlemek ve tekrar kullanmak için gereken zaman ve çaba en az seviyeye indirilmelidir.
DataOps’u Kim Yönetiyor?
DataOps süreçleri genellikle veri ekibi tarafından yönetilir. Bu ekip, veri mühendisleri, analistler, veri bilimcileri ve sistem yöneticilerini içerebilir. Veri ekibi, veri toplama, temizleme, işleme, depolama ve analiz gibi adımları koordine eder. DataOps’un başarılı bir şekilde yürütülmesi, tüm ekibin işbirliği içinde çalışmasını gerektirir. Aynı zamanda, şirketin diğer departmanlarıyla da etkileşim halinde olunarak veri operasyonlarındaki ihtiyaçlar ve hedefler doğru bir şekilde anlaşılır. Bu sayede veri süreçleri optimize edilir, veri kalitesi artırılır ve işletme hedeflerine daha etkili bir şekilde hizmet edilir.
Agile: DataOps’un Hızı ve Esnekliği
Agile proje yönetimi, yenilemeli proje yönetimi de denilebilen bir tamamlama yönetimidir. Projeleri döngü süresi boyunca kısa tekrarlar doğrultusunda tam anlamıyla görevlere ayrılmaya odaklanmış bir yönetim türüdür. Bu yöntemi benimsemiş çalışan, işi daha hızlı tamamlayabilir, değişen gereksinimlere uyum sağlayabilir ve iş akışlarını daha iyi takip edebilir.
DataOps vs DevOps
Bu ikili arasındaki başlıca fark kapsadığı alandır. DevOps, BT içinde bulunan geliştirme ve operasyon ekipleri ile arasında bulunan iş birliği konusunu teşvik eder. Kod tarafından yürütmeye dek sadece bir teslim boru hattı gerektirir.
Kuruluşların DataOps’tan Yararlanabileceği 4 Yol
DataOps, veri tüketicilerinin, içeri ve dışarı hissedarların ve müşterilerin ihtiyaç duyduğu verileri ihtiyaç duydukları anda kendilerine hızlı ve kayıpsız bir şekilde sunar. Bu durum, şirketlere veri ekonomisi tarafında bulunanlar da dahil olacak şekilde bazı rekabet avantajları sağlar:
1. Daha iyi veri kalitesi
Bu sistemin hızlı ve kararlı çerçevesi, veri uzmanlarının manuel ve yavaş süreçleri bitirerek hızlı, hedeflerinde bulunan veri boru hattı dağıtımlarını ve değişiklikleri yapmalarına yardımcı olur.
Bu, sadece veri ekibi için değil, aynı zamanda artık görevleri başarıyla tamamlamak için verileri beklemesi gerekmeden veri tüketicileri için üretkenliği de artırır.
2. Daha mutlu ve daha üretken veri ekipleri
Bu sistem sayesinde veri ekipleri daha hızlı ve kayıpsız verilere ulaşabilir. Bu durum veri ekiplerinin hem daha mutlu hem de daha üretken olmasına katkıda bulunur. Veri ekiplerinin üretkenliği, kuruluşların üretkenliğini de etkiler.
3. Analitik içgörülere daha hızlı erişim
Bu sistem, hissedarları kritik iç görüler ile daha hızlı bir şekilde donatarak hissedarların ve ekibin hızlı bir şekilde hareket etmesini sağlar. Bu sayede bir pazarda üstün bir hız ile hareket etmek mümkün hale gelir.
4. Azalan operasyonel ve yasal risk
Bu sistemin sunduğu hızlı ve kararlı veriler sayesinde operasyonel risk azalır. Ayrıca yasal risklerde de azalış görülür. Bu sayede kuruluşlar hem yasal hem de operasyonel bakımdan daha az riskle karşı karşıya kalır.
Kazım Emre Akarsu, 2012 yılından beri Bilgisayar Mühendisi olarak çalışmaktadır. 2017 yılında Mesnet Bilişim Teknolojileri şirketini kurmuş ve Mespact Dijital İmza Uygulaması’nı geliştirmiştir.