DataOps: Tehokas yhdistelmä CI/CD ja Data Governance -menetelmiä

Robin Aro

Tässä blogissa käsittelen DataOpsia (Data Operations) yleisellä tasolla, sen eri teemoja ja miksi se on yritykselle tärkeää datan ja kehitysprosessien laadukkaassa hallinnassa. Tulevissa blogeissa käsitellään konkreettisia esimerkkejä siitä, kuinka toteuttaa lähteiden hallinta, jatkuva integrointi, jatkuva käyttöönotto ja yhteistyöhön perustuvat kehitysympäristöt.

DataOps on yhteistyöhön perustuva lähestymistapa datanhallintaan ja kehitysprosesseihin, jonka tavoitteena on parantaa viestintää, integraatiota ja automaatiota organisaation sisällä. DataOps on erityisen hyödyllinen data-alustan kehitystiimin ja datan käyttäjien välisessä tehokkaassa yhteistyössä. DataOpsin päätavoitteena on nopeuttaa arvon tuottamista varmistamalla, että datan, datamallien ja niihin liittyvien prosessien toimitus ja muutokset ovat ennustettavissa ja hallittavissa.

Tämä lähestymistapa hyödyntää teknologiaa datan toimitusprosessien suunnittelun, käyttöönoton ja hallinnan automatisoimiseksi. Samalla DataOps varmistaa, että datanhallintaan liittyvät valvonta- ja ohjauskäytännöt ovat riittävällä tasolla. Lisäksi se käyttää metadataa tehostaakseen datan käytettävyyttä ja lisätäkseen sen arvoa jatkuvasti muuttuvassa ja kehittyvässä ympäristössä.

Miten DataOps eroaa perinteisestä DevOpsista?

Usein kuulee sanottavan, että DataOps on vain uudelleenbrändäys DevOpsista, ja siinä on osittain perää. Perinteinen DevOps soveltaa CI/CD (Continuous Integration / Continuous Deployment) -menetelmiä ohjelmistokehitykseen, kun taas DataOps keskittyy datatuotteiden ja data-alustojen hyödyntäjien ja tuottajien siilojen purkamiseen, hyödyntäen perinteisiä DevOps- ja Data Governance -toimintatapoja.

DataOpsilla ja DevOpsilla on paljon yhteistä, sillä molemmat lähestymistavat ovat syntyneet tarpeesta tehostaa ja automatisoida monimutkaisia prosesseja, jotka vaativat useiden tiimien välistä yhteistyötä. Alla on listattu yleisellä tasolla keskeisiä yhteisiä piirteitä:

• Yhteistyön korostaminen
• Automaatio
• Jatkuva integrointi ja jatkuva toimitus (CI/CD)
• Iteratiivinen ja ketterä kehitys
• Laadunhallinta ja seuranta
• Kulttuurin muutos
• Skaalautuvuus

DataOps ja CI/CD  

CI/CD on keskeinen osa DataOps-toimintoja, ja se tuo mukanaan prosesseja, jotka parantavat datan hallintaa ja analysointia tehokkuuden ja laadun näkökulmasta. Seuraavassa selitän, miten CI/CD toimii DataOpsissa.

Continuous Integration (CI) DataOpsissa

Continuous Integration eli jatkuva integrointi tarkoittaa sitä, että datan, koodin ja mallien muutokset yhdistetään automaattisesti osaksi yhteistä projektia säännöllisin ja tihein väliajoin. DataOpsissa tämä voi tarkoittaa seuraavia toimintoja:

• Datan ja mallien versiohallinta: Kun datamallit tai -putket päivittyvät, ne integroidaan välittömästi yhteiseen koodivarastoon. Tämä varmistaa, että tiimi työskentelee aina uusimman version kanssa ja mahdollistaa muutosten seurannan ja hallinnan.
  
• Automaattinen testaus: Ennen kuin uudet muutokset otetaan käyttöön, ne testataan automaattisesti. Tämä voi sisältää datan laadunvalvontatestejä, mallien tarkkuuden varmistamista ja virheiden tunnistamista. Näin varmistetaan, että muutokset eivät riko olemassa olevia toimintoja.
  
• Yhteistyön tehostaminen: CI mahdollistaa sen, että useat tiimin jäsenet voivat työskennellä samanaikaisesti ja integroida työnsä saumattomasti. Tämä vähentää konflikteja ja nopeuttaa kehitystä.

Continuous Deployment (CD) DataOpsissa

Continuous Deployment eli jatkuva käyttöönotto tarkoittaa, että hyväksytyt ja testatut muutokset otetaan automaattisesti käyttöön tuotantoympäristössä. DataOpsissa tämä voi tarkoittaa seuraavia toimintoja:

• Automaattinen julkaisu: Kun muutos on testattu ja hyväksytty, se siirretään automaattisesti tuotantoon. Tämä voi koskea esimerkiksi uusia datamalleja, ETL-prosesseja (Extract, Transform, Load) tai datan visualisointeja.
  
• Nopea reagointi: CD mahdollistaa sen, että datan ja mallien muutokset voidaan ottaa käyttöön nopeasti ja turvallisesti. Tämä on erityisen tärkeää, kun on tarpeen reagoida nopeasti markkinamuutoksiin tai liiketoiminnan tarpeisiin.
  
• Jatkuva parantaminen: Koska muutokset voidaan ottaa käyttöön nopeasti, tiimit voivat keskittyä jatkuvaan parantamiseen. Tämä johtaa iteratiiviseen kehitykseen, jossa jokainen muutos tuo lisäarvoa.

DataOps ja Data Governance

Data governance, eli datan hallintamalli, on erityisen tärkeä osa DataOps-kokonaisuutta. Data governance viittaa niihin käytäntöihin, prosesseihin ja teknologioihin, joiden avulla organisaatiot varmistavat, että heidän hallussaan oleva data on laadukasta, turvallista, ja käytettävissä oikeaan aikaan ja oikeassa paikassa. DataOpsin kontekstissa data governance liittyy läheisesti CI/CD-prosesseihin ja toimii niiden rinnalla varmistamassa, että kaikki datan käsittelyyn liittyvät toimet ovat hallittuja ja säädeltyjä.

Data governance DataOpsissa

Data governance on olennainen osa DataOpsia, koska se varmistaa, että datan elinkaarta hallitaan tehokkaasti ja turvallisesti. Seuraavassa on muutamia keskeisiä osa-alueita, joissa data governance on erityisen tärkeä:

• Datan laatu: DataOpsin yhteydessä data governance sisältää prosessit, joiden avulla varmistetaan datan tarkkuus, eheys ja ajantasaisuus. CI/CD-prosessit voivat tuoda uutta dataa ja datamalleja tuotantoon nopeasti, mutta ilman tehokasta datan hallintamallia riskinä on, että huonolaatuista dataa päätyy järjestelmiin. Data governance asettaa standardit ja tarkastukset, joilla varmistetaan datan laatu koko sen elinkaaren ajan.
• Tietoturva ja yksityisyys: Data governance vastaa myös siitä, että organisaation dataa käsitellään turvallisesti ja lainsäädännön mukaisesti. Tämä on erityisen tärkeää, kun CI/CD-prosessien kautta tehdään jatkuvia muutoksia ja päivityksiä, sillä niiden täytyy noudattaa tietoturvaa ja yksityisyyttä koskevia vaatimuksia. Data governance varmistaa, että oikeat käyttäjät pääsevät käsiksi vain heille sallittuun dataan ja että kaikki käyttö ja muutokset ovat jäljitettävissä.
• Metadata ja datan jäljitettävyys: Metadata, eli tietoa datasta, on keskeinen osa DataOpsin data governance -prosessia. Metadataa käytetään paitsi datan ymmärtämiseen, myös sen jäljitettävyyden varmistamiseen. Tämä tarkoittaa, että jokainen datan muutos ja sen alkuperä voidaan jäljittää, mikä on tärkeää laadunhallinnan, virheenkorjauksen ja sääntelyn noudattamisen kannalta.
• Compliance ja sääntely: Monet toimialat ovat tiukasti säänneltyjä, ja data governance auttaa organisaatioita varmistamaan, että he noudattavat kaikkia asiaankuuluvia lakeja ja säännöksiä. CI/CD-prosessien avulla tehdyt muutokset on varmistettava niin, että ne ovat sääntöjen mukaisia ja että organisaation data pysyy sääntelyn vaatimusten mukaisena.

Data governance ja CI/CD: Yhteistyö DataOpsissa

Data governance ja CI/CD toimivat yhdessä DataOpsin sisällä varmistaakseen, että dataa käsitellään tehokkaasti ja turvallisesti. CI/CD-prosessit mahdollistavat nopean ja jatkuvan muutoksen, mutta ilman vahvaa data governance -kehystä tämä voisi johtaa kaaokseen ja virheisiin. Data governance tuo järjestystä ja luotettavuutta näihin prosesseihin, varmistaen samalla, että organisaation data on aina laadukasta, turvallista ja käyttökelpoista.

Tällä tavoin DataOps pystyy tukemaan organisaation tavoitteita hyödyntää dataa tehokkaasti ja samalla täyttää kaikki tietoturva- ja sääntelyvaatimukset. Data governance on siis kriittinen osa DataOpsia, ja sen merkitys kasvaa entisestään, kun organisaatiot pyrkivät automatisoimaan ja tehostamaan datan hallintaprosessejaan.

Loppusanat

Tässä blogissa käsittelin DataOpsin keskeisiä periaatteita, erityisesti sen suhdetta CI/CD-prosesseihin ja data governanceen. DataOps tarjoaa organisaatioille tehokkaan tavan hallita dataa ja kehitysprosesseja, tuoden yhteen eri tiimit ja varmistamalla, että dataa käsitellään luotettavasti ja laadukkaasti. Tulevissa blogeissa sukellamme syvemmälle DataOpsin käytäntöihin ja esimerkkeihin siitä, miten tämä lähestymistapa voi auttaa organisaatiotasi hyödyntämään dataa entistä paremmin.

DataOps on ratkaiseva tekijä nykypäivän datalähtöisessä maailmassa, ja sen merkitys tulee vain kasvamaan, kun organisaatiot pyrkivät pysymään kilpailukykyisinä ja reagoimaan nopeasti markkinoiden muutoksiin. Ottamalla DataOpsin osaksi liiketoimintaasi, voit varmistaa, että organisaatiosi data on aina ajan tasalla, luotettavaa ja käyttökelpoista, ja että pystyt hyödyntämään sen täyden potentiaalin.

Kiinnostuitko DataOpsista ja sen eri käytännöistä? Voisimmeko ehkä olla avuksi? Ole hyvä ja ota yhteyttä!

Robin Aro
robin.aro@dbproservices.fi
Lead Data Engineer
DB Pro Services Oy