بررسی تفاوت میان devops و dataops برای درک بهتر شما

فناوری اطلاعات در طی چند دهه گذشته تأثیر عمیقی بر سازمان‌ها با  هر اندازه داشته است. چه یک شرکت کوچک، متوسط ​​یا بزرگ باشید، نیاز به ایجاد برنامه‌های وب، در حالی که یک مجموعه داده گسترده را به طور موثر مدیریت می‌کنید، در لیست اولویت‌های مدیر ارشد فناوری اطلاعات (CIO) شما خواهد بود. در نتیجه، تلاش مستمری جهت پیاده‌سازی رویکردهای بهتر برای توسعه نرم‌افزار، تجزیه‌وتحلیل و مدیریت داده‌ها وجود دارد. این تلاش‌ها چنان در صنایع گسترده است که نام خاص خود را نیز به دست آورده‌اند. در متن پیش رو دو مورد از این روش‌ها، DevOps و DataOps را در نظر داشته و تفاوت میان آن‌ها را بررسی خواهیم کرد.

DevOps چیست؟

رویکرد مدیریت بهتر توسعه و تحویل نرم‌افزار به DevOps معروف است. به بیان دیگر، DevOps ترکیبی از فلسفه، شیوه و ابزاری فرهنگی است که توانایی سازمان را در ارائه برنامه‌ها و خدمات با سرعت بالا افزایش می‌دهد. همچنین تکامل و بهبود محصولات نسبت به سازمان‌هایی که از نرم‌افزارهای سنتی و فرآیندهای مدیریت زیرساخت استفاده می‌کنند، با سرعت بیشتری پیش خواهد رفت.

DataOps چیست؟

DataOps، رویکردی پایان به پایان (end-to-end) برای ارائه کارآمد و موثر محصولات داده‌ محور است که از پاسخ به پرس‌وجوهای SQL، پایپ لاین داده‌ها، مدل‌های یادگیری ماشین (ML) و بینش‌های مجهز به هوش مصنوعی (AI) استفاده می‌کند.

تشابه و تفاوت‌های اصلی

DataOps و DevOps از این نظر مشابه هستند که هدف هر دو حل نیاز سازمان به مقیاس تحویل است. تفاوت اصلی این است که DataOps بیش از آنکه بر روی چرخه عمر نرم‌افزار و توسعه نرم‌افزار متمرکز باشد، بر جریان داده و استفاده از داده در تجزیه‌وتحلیل متمرکز است.

همچنین در تأثیر کار هر دو نیز تفاوت وجود دارد. اقدامات قوی DataOps برای توسعه و تحویل موفقیت‌آمیز برنامه‌های مجهز به هوش مصنوعی، از جمله مدل‌های یادگیری ماشین، حیاتی است. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین زمینه‌های قدرتمندی برای نوآوری هستند و شاید بتوان گفت شاید مهم‌ترین آن‌ها در دهه‌های اخیر. DataOps به عنوان یک رشته برای توسعه و استقرار موفقیت‌آمیز هوش مصنوعی ضروری است.

برای کمک به درک درستی از تفاوت DataOps و DevOps، ارائه یک نمای کلی از هر دو، بحث در مورد اهداف مربوطه و سپس برجسته کردن تفاوت‌های اساسی بین این دو، مفید خواهد بود.

بررسی اجمالی DataOps

DataOps گاهی اوقات به عنوان جریان ساده اطلاعات در یک سازمان تلقی می‌شود در حالی که تبدیل داده‌ها به درستی کار می‌کنند. این تصور غلط که DataOps فقط DevOps است که برای تجزیه‌وتحلیل داده‌ها اعمال می‌شود، معمول است. اما DataOps در واقع یک رویکرد جامع برای حل مشکلات کسب و کار می‌باشد.

به گفته گارتنر: « DataOps یک عمل مدیریت داده مشترک است که بر بهبود ارتباطات، ادغام و اتوماسیون جریان داده‌ها بین مدیران داده و مصرف کنندگان داده در سراسر سازمان متمرکز می‌باشد». هدف DataOps ارائه سریع‌تر ارزش با ایجاد امکان برای مدیریت موارد قابل پیش‌بینی و تغییر داده‌های قابل پیش‌بینی، مدل‌های داده و مصنوعات مربوطه است. DataOps از فناوری برای اتوماسیون طراحی، استقرار و مدیریت تحویل داده‌ها با سطوح مناسب بالا استفاده می‌کند و از فراداده برای بهبود قابلیت استفاده و ارزش داده‌ها در یک محیط پویا بهره می‌برد.

به عنوان یک مفهوم، DataOps اولین بار توسط Lenny Liebmann در سال ۲۰۱۴ معرفی شد. این اصطلاح در یک پست وبلاگ در IBM Big Data & Analytics Hub با عنوان “سه دلیل ضروری بودن DataOps برای موفقیت در کلان داده” ظاهر شد.

چند سال بعد، در سال ۲۰۱۷، DataOps شروع به دریافت اکوسیستم اختصاصی خود، پوشش اختصاصی تحلیلگران، افزایش جستجوی کلمات کلیدی، گنجاندن در نظرسنجی‌ها، بررسی در کتاب‌ها و استفاده در پروژه‌های منبع باز کرد.

DataOps فقط تجزیه‌وتحلیل نیست

DataOps گاهی اوقات به عنوان مجموعه‌ای از بهترین اقدامات پیرامون تجزیه‌وتحلیل دیده می‌شود. می‌توان تجزیه‌وتحلیل را شامل هوش مصنوعی و یادگیری ماشین دانست، بنابراین بهبود عملکرد تجزیه‌وتحلیل یک هدف بی‌اهمیت نمی‌باشد. اما DataOps چیزی فراتر از روش برای تجزیه‌وتحلیل داده‌ها است.

تجزیه‌وتحلیل داده‌ها در پایان پایپ لاین داده اتفاق می‌افتد، در حالی که DataOps شامل تقریبا دوازده مرحله است. DataOps همچنین شامل ارائه نتایج تحلیلی و تأثیر نهایی آن‌ها در کسب‌وکار بوده و به عنوان چارچوبی برای توسعه و ارائه قابلیت‌های مفید از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین عمل می‌کند.

از آنجا که محیط پیچیده داده به طور مداوم در حال تغییر است، داشتن یک درک درست از دارایی‌های داده در سازمان و افزودن دارایی‌های داده خود در صورت نیاز برای موفقیت در کسب‌وکار، امری حیاتی است. درک منشأ داده‌ها، تجزیه‌وتحلیل وابستگی به داده‌ها و به روز نگه داشتن اسناد، هرکدام از این منابع پرمصرف و در عین حال حیاتی هستند.

نتیجه سخن

منصفانه است که بگوییم روش‌های DataOps و DevOps دری به دنیای جدیدی را برای ما باز کرده‌اند. اما در این سال‌ها DataOps پیشرفت بیشتری داشته است. نه به این دلیل که یکی جای دیگری را می‌گیرد، بلکه به این دلیل که DataOps منطقه جدیدی برای نوآوری و مزیت رقابتی است. تفاوت اصلی این است که پایداری برای مزیت رقابتی مبتنی بر داده‌ها و استفاده بهینه از این داده‌ها از طریق DataOps راحت‌تر می‌باشد. در متن پیش رو سعی کردیم این دو مهم را با هم مقایسه کرده و کار شما را برای تصمیم‌گیری در مورد استفاده از هر کدام این روش‌ها، آسان کنیم.