0 added
0 removed
Original
2026-01-01
Modified
2026-03-10
1
<p><strong>DataOps</strong>(DATA Operations, датаопс) представляет собой набор практик по непрерывной интеграции данных между процессами, системами и командами. Реализация соответствующей концепции повышает эффективность корпоративного управления/отраслевого взаимодействия благодаря ряду плюсов: - распределенный сбор информации; - централизованная аналитика; - гибкая политика доступа к данным с учетом конфиденциальности, соблюдения целостности, ограничений на применение.</p>
1
<p><strong>DataOps</strong>(DATA Operations, датаопс) представляет собой набор практик по непрерывной интеграции данных между процессами, системами и командами. Реализация соответствующей концепции повышает эффективность корпоративного управления/отраслевого взаимодействия благодаря ряду плюсов: - распределенный сбор информации; - централизованная аналитика; - гибкая политика доступа к данным с учетом конфиденциальности, соблюдения целостности, ограничений на применение.</p>
2
<h2>Каковы были предпосылки появления DataOps?</h2>
2
<h2>Каковы были предпосылки появления DataOps?</h2>
3
<p>Сам термин DataOps существенно моложе известного термина DevOps, хотя он уже довольно широко применяется в IT-мире. Впервые данное понятие прозвучало в 2015 г., после чего его стали тиражировать в контексте цифровизации и построения компаний и организаций, управляемых данными (data-driven enterprise) - достаточно вспомнить, например, Facebook.</p>
3
<p>Сам термин DataOps существенно моложе известного термина DevOps, хотя он уже довольно широко применяется в IT-мире. Впервые данное понятие прозвучало в 2015 г., после чего его стали тиражировать в контексте цифровизации и построения компаний и организаций, управляемых данными (data-driven enterprise) - достаточно вспомнить, например, Facebook.</p>
4
<p>Вот как может выглядеть информационный круговорот в компании, управляемой данными:</p>
4
<p>Вот как может выглядеть информационный круговорот в компании, управляемой данными:</p>
5
<h2>В чем принципиальная особенность DataOps?</h2>
5
<h2>В чем принципиальная особенность DataOps?</h2>
6
<p>Если вернуться к пресловутому<strong>DevOps</strong>, то его главная цель -<strong>обеспечение быстрой и непрерывной поставки работающего ПО</strong>бизнесу. И вот здесь хорошо прослеживаются принципиальные отличия<strong>DataOps</strong>, так как эта концепция предполагает<strong>быстрое и безбарьерное предоставление актуальных и рабочих данных любому участнику корпоративных процессов</strong>.</p>
6
<p>Если вернуться к пресловутому<strong>DevOps</strong>, то его главная цель -<strong>обеспечение быстрой и непрерывной поставки работающего ПО</strong>бизнесу. И вот здесь хорошо прослеживаются принципиальные отличия<strong>DataOps</strong>, так как эта концепция предполагает<strong>быстрое и безбарьерное предоставление актуальных и рабочих данных любому участнику корпоративных процессов</strong>.</p>
7
<p>Что это значит на практике? Да хотя бы то, что устраняются когнитивные, временные и организационные разрывы между следующими группами специалистов: - исследователи данных (они же Data Scientist’ы); - бизнес-аналитики; - разработчики; - руководители и пользователи Big Data.</p>
7
<p>Что это значит на практике? Да хотя бы то, что устраняются когнитивные, временные и организационные разрывы между следующими группами специалистов: - исследователи данных (они же Data Scientist’ы); - бизнес-аналитики; - разработчики; - руководители и пользователи Big Data.</p>
8
<p>То есть можно говорить о некой демократизации данных, которая увеличивает скорость реакции на любые изменения - а это уже всегда актуально для современного динамического бизнеса, плюс, ко всему прочему, это отвечает принципам Agile. Ведь большие данные - они ведь нестатичны, следовательно требуются: - надежные и быстрые технологии по обработке данных; - гибкие и прикладные управляющие процессы; - изменение корпоративной культуры, ведь информация - это главная ценность и основное средство осуществления деятельности.</p>
8
<p>То есть можно говорить о некой демократизации данных, которая увеличивает скорость реакции на любые изменения - а это уже всегда актуально для современного динамического бизнеса, плюс, ко всему прочему, это отвечает принципам Agile. Ведь большие данные - они ведь нестатичны, следовательно требуются: - надежные и быстрые технологии по обработке данных; - гибкие и прикладные управляющие процессы; - изменение корпоративной культуры, ведь информация - это главная ценность и основное средство осуществления деятельности.</p>
9
<p>И, действительно: какой смысл в высочайшем качестве аналитических Machine Learning-моделей, которые разработал тот же Data Scientist, если данная информация не передана вовремя ответственным лицам, которые используют ее для текущей работы и принимают стратегические решения?</p>
9
<p>И, действительно: какой смысл в высочайшем качестве аналитических Machine Learning-моделей, которые разработал тот же Data Scientist, если данная информация не передана вовремя ответственным лицам, которые используют ее для текущей работы и принимают стратегические решения?</p>
10
<p>Ну а что касается непрерывной аналитики данных, осуществляемой в течение всего жизненного цикла, то такая аналитика не только повышает значимость информации для бизнеса, но и обеспечивает повышенную защиту этой информации от утечек и прочих нарушений безопасности, что становится возможным благодаря согласованной политике доступа.</p>
10
<p>Ну а что касается непрерывной аналитики данных, осуществляемой в течение всего жизненного цикла, то такая аналитика не только повышает значимость информации для бизнеса, но и обеспечивает повышенную защиту этой информации от утечек и прочих нарушений безопасности, что становится возможным благодаря согласованной политике доступа.</p>
11
<p><em>По материалам https://www.osp.ru/.</em></p>
11
<p><em>По материалам https://www.osp.ru/.</em></p>
12
12