راه حل های DataOps: نرم افزار ، ابزارها و جایگزین ها

داده ها شیوه کار ما را تغییر می دهند. میزان اطلاعاتی که ما به عنوان صاحبان مشاغل در اختیار داریم و باید آنها را به نفع خود مورد استفاده و پردازش قرار دهیم ، سرسام آور است.

میزان داده های دیجیتال ، ساخته و توزیع شده 79 زتابایت است. یک زتابایت یک سکست میلیون بایت است. خیلی زیاد است. این رقم تا سال 2025 ممکن است به 181 زتابایت برسد.

ما آن را داده بزرگ می نامیم ، اما حتی داده های کوچک نیز سریعتر و سریعتر به سراغ ما می آیند.

آنچه آنها با داده ها انجام می دهند مهم است. معنی چندانی ندارد مگر اینکه از آن استفاده شود.

داده ها می توانند بینش های ارزشمندی در مورد همه چیز از جمعیت شناسی گرفته تا رفتار مشتری ، حتی پیش بینی فروش آینده و موارد دیگر ارائه دهند. این می تواند منبع بی نظیری برای شما باشد در حالی که تصمیماتی را در جهت پیشبرد تجارت خود می گیرید.

علاوه بر این ، داده ها می توانند به صورت لحظه ای وارد شوند ، به شما این امکان را می دهند که در حین پرواز تصمیم گیری کرده و محورهایی را برای پاسخگویی به بازار و به دست آوردن فرصت های زنده انتخاب کنید.

باز هم ، هیچ یک از این موارد مهم نیست اگر داده های شما خارج از داده باشند یا دسترسی به آنها بسیار سخت باشد. آنجاست که DataOps وارد می شود.

DataOps چیست؟

DataOps یک اصطلاح نسبتاً جدید است که طیف وسیعی از ابزارها را برای حل مشکلات مربوط به آنچه باید با داده های وارد شده انجام شود و چگونه آنها را به کسانی که به آنها نیاز دارند مرتبط کند ، حل می کند.

هنگامی که با دسته ای از داده ها کار می کنید ، چند مورد وجود دارد که باید مربوط شوند:

• باید به گونه ای سازماندهی شود که منطقی باشد: این به معنی جمع آوری داده های مربوطه و حذف اطلاعات غیر ضروری است.
• باید مورد تجزیه و تحلیل قرار گیرد: چگونه با داده های گذشته یا داده های همزمان مقایسه می شود؟
• باید تفسیر شود: همه این اعداد برای نام تجاری شما چه معنایی دارد؟ در واکنش چه باید کرد؟ چگونه می توانید با دانستن این داده ها فعال باشید؟

همه این موارد باید سریع اتفاق بیفتد. سپس با ورود داده های بیشتر باید به وقوع پیوست. چرخه باید با سرعت ادامه یابد.

DataOps معماری و نرم افزاری است که برای انجام همه این کارها در مقیاس وسیع و به شیوه ای سریع طراحی شده است.

نحوه پیاده سازی DataOps

چه از ابزار DataOps استفاده کنید و چه چیزی را برای رفع نیازهای خود در خانه بسازید ، چند مرحله را باید برای اطمینان از فرآیندهای روان و م takeثر انجام دهید.

1. از تست خودکار استفاده کنید

برای تکیه بر داده های خود و DataOps که فرآیندها را ارائه و فعال می کنند ، باید بدانید که می توانید به اطلاعات اعتماد کنید.

تست های خودکار را از طریق برنامه ها انجام دهید تا اشکالات را جستجو کرده و اطمینان حاصل کنید که داده ها همانطور که انتظار دارید به دست شما می رسد. این مرحله در مورد اطمینان از عملکرد صحیح ابزارهای واقعی است.

2. نظارت بر داده ها را انجام دهید

علاوه بر آزمایش خودکار ، می خواهید نظارت بر داده ها را نیز انجام دهید. در اینجا کیفیت داده های پردازش شده را بررسی می کنید.

این به اهداف شما برمی گردد. سعی می کنید چه چیزی را اندازه گیری کنید؟ از استانداردهای خود برای مواردی که به عنوان “داده های خوب” شناخته می شوند استفاده کنید و به طور مرتب در آنجا چک کنید. اطمینان حاصل کنید که فرایندهای شما “داده های خوب” را جمع آوری و تجزیه و تحلیل می کند و دچار اطلاعات بی ربط یا نادرست نشوید.

این بررسی های منظم باعث افزایش اعتماد به نفس در سیستم می شود.

3. در محیط های متعدد کار کنید

درست مانند DevOps ، DataOps باید در محیط ها یا فضاهای مختلف رخ دهد. اینها را به عنوان سطحی در نظر بگیرید که می توانید DataOps خود را آزمایش کرده و آزمایش کنید. شما محیط هایی را برای توسعه DataOps ، آزمایش و تجزیه و تحلیل و برای پخش زنده می خواهید.

جدا نگه داشتن این موارد به شما این آزادی را می دهد که قبل از حرکت به محیط زنده ، گردش کار یا ایده های جدیدی را در یک محیط صحنه ای ایجاد کنید. این باعث می شود که داده های شما در اثر توسعه یا اشکالات نامناسب دچار اختلال نشوند. می توانید آنها را در محیط قبلی کار کنید.

این همچنین به تیم شما اجازه می دهد تا همزمان با مراحل اولیه توسعه و آزمایش ایده از طریق آزمایش اشکال ، همه قبل از پخش زنده کار کنید. تیم شما همچنین می تواند همزمان روی ایده های مختلف بدون عبور از جریان یا عقب نشینی کار کند و به طور بالقوه پروژه های یکدیگر را خراب کند.

4. Containerize Code

هدف اساسی DataOps چابک ماندن است. نگه داشتن کد شما آن را ساده و ساده نگه می دارد. ظرف سازی به معنای بسته بندی در قطعات کد ساده و قابل استفاده مجدد است تا بتوان از آن در پلتفرم ها یا زبان ها استفاده کرد.

همچنین به این معنی است که می توان آن را تغییر داد یا کمی تغییر داد و برای پروژه دیگری تکرار کرد. این امر کل عملیات را چابک نگه می دارد و به شما این امکان را می دهد تا در هنگام تثبیت عملیات داده خود به سرعت با به روزرسانی ها و راه اندازی های جدید عمل کنید.

5. انجام آزمون رگرسیون

همانطور که با DataOps پیش می روید ، آزمایش رگرسیون بسیار مهم است. با هر به روزرسانی جدید و عملیات جدیدی که از آن استفاده می کنید ، می خواهید مطمئن شوید که مشکلات جدید معرفی نشده و مشکلات قدیمی دوباره معرفی نمی شوند. تست رگرسیون یک برنامه را در فضاهای خود اجرا می کند تا اطمینان حاصل شود که هنوز با تغییرات جدید به درستی کار می کند. در صورت بروز اشکال ، می توانید به نسخه قبلی بازگردید ، مطمئن شوید که درست کار می کند و سپس قبل از معرفی مجدد ، به روز رسانی را به توسعه برگردانید.

5 نمونه ابزار DataOps

با تکامل DataOps ، برنامه ها و ابزارهای زیادی برای حمایت از این رویکرد در تجزیه و تحلیل و پردازش داده ها در حال توسعه است. نرم افزاری که دنبال می کنید به اهداف شما ، میزان داده هایی که با آنها سر و کار دارید و سایر وظایف یا ابزارهایی که برای ادغام نیاز دارید بستگی دارد. برخی از گزینه های ذکر شده در اینجا ممکن است حجیم تر از نیاز شما باشند.

قبل از خرید ، ویژگی های ارائه شده و نحوه عملکرد آن را با ابزارهایی که قبلاً استفاده می کنید مطالعه کنید تا تعیین کنید که آیا این گزینه مناسب شما است.

باید بدانید که در حالی که همه اینها سطح خاصی از سهولت و قابلیت دسترسی را وعده می دهند ، اما از مکانی با دانش عمومی و اطمینان با نرم افزار داده و ادغام API شروع می شوند. ممکن است بخواهید در اینجا برای پشتیبانی به تیم توسعه وب خود مراجعه کنید. برخی از توسعه دهندگان نرم افزار که در اینجا ذکر شده اند نیز پشتیبانی داخلی و مشاوره ای را ارائه می دهند که می تواند به شما کمک کند DataOps را از زمین خارج کنید.

1. Fraxses

Fraxses وعده می دهد به مارک هایی که به داده های زیادی دسترسی دارند کمک کند ، اما در ادغام این داده ها به شیوه هایی که واقعاً برای آنها مفید است ، به کمک نیاز دارد.

در یک مثال ویدئویی در صفحه اصلی آنها ، یک مارک خرده فروشی داده های بسیار خوبی دریافت می کرد ، اما راهی برای دسترسی و ادغام مستقیم داده ها از مشتریان خود نداشت که بتوانند آنها را در زمان واقعی در یک پلت فرم یا داشبورد واحد ادغام کنند.

Fraxses این نوع راه حل ها را در قالب بندی چابک مورد نیاز DataOps ارائه می دهد. به عنوان مثال ، ابزار:

• به یک زبان تکیه نمی کند اما می تواند به هر چیزی که نیاز دارید نوشته شود
• غیر متمرکز است
• کم کد است یا کد ندارد
• می تواند دموکراتیک شود

Fraxses خود را مش یا پارچه ای توصیف می کند که می توانید بر روی ساختارها و پلتفرم های موجود داده خود قرار دهید تا اطلاعات مورد نیاز خود را جمع کرده و به هم متصل کنید.

2. RightData

RightData DataOps را به عنوان DevOps به علاوه تجزیه و تحلیل توصیف می کند. آنها مارک های DevOps را برای تجزیه و تحلیل و مدیریت داده های خود با محدودیت های DataOps ارائه می دهند که شامل موارد زیر است:

• یک رویکرد چابک
• تحویل مداوم داده ها
• زمان انتشار یا دویدن سریع

RightData یک ادغام DevOps برای پشتیبانی از داده ها و مدیریت تجزیه و تحلیل در مارک شما است. وعده آنها این است که می توانند پس از توسعه سیستم ، از بخش آزمایش و نظارت بر چرخه پیگیری کنند. این امر باعث می شود DataOps شما به جلو حرکت کرده و یکپارچه و سریع کار کند.

RightData همچنین بر حفظ حریم خصوصی و امنیت مشتری تمرکز دارد ، که جزء کلیدی DataOps است. نقض داده ها می تواند باعث توقف فوری پردازش مداوم DataOps شما شود و کل سیستم را مسدود کند. حفظ امنیت برای پیشبرد اعتماد به نفس کلیدی است.

شرکت هایی که می خواهند در مورد کار با ابزار RightData DataOps اطلاعات بیشتری کسب کنند ، می توانند مستقیماً برای نسخه نمایشی و نقل قول با آنها تماس بگیرند.

3. MLflow

MLflow مخفف عبارت Machine Learning flow است و یک پلتفرم مبتنی بر ابر است که می توانید DataOps را بر روی آن اجرا کنید.

این یک پلتفرم منبع باز است که می تواند روی هر زبانی یا با هر کد نویسی کار کند. MLflow را می توان توسط یک کاربر یا کل یک شرکت با تعداد زیادی کاربر استفاده کرد.

این ابزار برای حل مشکل تعداد زیادی ابزار تجزیه و تحلیل داده ها ایجاد شده است و حرکت با چابکی و تداوم در چرخه DataOps را بسیار دشوار می کند. DataOps به تکثیر یکپارچه متکی است تا بتواند در دو سرعت سریع پیش برود ، نه ماراتن های زمان که منتظر خرد شدن داده ها هستیم در حالی که بی ربط رشد می کند.

MLflow راه حلی را برای جامعه به ارمغان می آورد که مارک ها از تلاش ، توسعه و همکاری با یکدیگر برای بهتر شدن استقبال می کنند.

اگر اهل این نوع تقلب هستید ، ممکن است بخواهید MLflow را کاوش کنید.

4. K2View

K2View تمام راه حل های DataOps را که یک برند به آن نیاز دارد در زیر یک سقف آورده است ، بنابراین شما مجبور نیستید در مورد ادغام این و آن فکر کنید یا اینکه پارچه DIY DataOps شما همه پایه ها را پوشش می دهد.

فرض آن ساده است. آنها وعده یک راه حل همه جانبه DataOps را می دهند که تمام مزایای آن را برای شما به همراه دارد:

• یک داشبورد واحد برای نظارت و هضم تمام اطلاعات مورد نیاز در هر زمان که به آن نیاز دارید
• اطلاعات کامل و عمیق در مورد هر محصول ، مشتری ، مکان یا منطقه ، اطلاعات جمعیتی ، و داده های بیشتر که به جای تأخیر یا پیر شدن ، به روز و مرتبط هستند.
• تحویل مداوم داده ها
• یک چارچوب قابل انعطاف و انعطاف پذیر که به داده های وارد شده واکنش نشان می دهد
• پشتیبانی امنیتی

ادغام های مختلف همچنین اطمینان می دهد که هر فردی در شرکت شما که نیاز به دسترسی به داده ها دارد ، اطلاعات درون یابی شده و زمان واقعی مورد نیاز خود را از بازاریابی گرفته تا محل فروش ، از مدیریت تا سطح پایین دریافت می کند.

برای استعلام می توانید با K2View تماس بگیرید و همچنین می توانید اثبات مفهوم را به مدت دو هفته به صورت رایگان مشاهده کنید.

5. تنگو

Tengu یکی دیگر از پلتفرم های DataOps است که به عنوان صاحب نام تجاری در دسترس شماست. Tengu همچنین دارای کد کم یا فاقد کد ، قول می دهد که برای افرادی که به دنبال شروع به کار با راه حل DataOps هستند ، یک گزینه قابل دسترس و خارج از قفسه باشد. اگر می خواهید چیزی امن تر باشد ، می توان آن را در ابر برای تیم های راه دور یا گسترده یا مستقیماً در یک مکان فیزیکی واحد استفاده کرد.

Tengu که نمی خواهد کمبود دانش یک عامل محدود کننده باشد ، بر اساس سلف سرویس ساخته شده است تا کاربران بتوانند به ویژگی های مورد نیاز خود دسترسی پیدا کنند و شما می توانید آن را با تجربه فنی کمی تنظیم کنید.

آنها همچنین به خود می بالند که فراتر از فناوری ارائه شده هستند. آنها از مشتریان خود با مشاوره در مورد اینکه چگونه می توانند از داده های خود بهتر استفاده کنند و چه نوع سیستم هایی در انجام این کار به آنها کمک می کند ، مشاوره می گیرند.

علاقه مندان به Tengu می توانند مستقیماً با آنها تماس بگیرند تا در مورد سطوح قیمت Tengu و خدمات مختلف مشاوره اطلاعات بیشتری کسب کنند.

سوالات متداول در مورد DataOps

DataOps چیست؟

DataOps یک نوع روش چابک و مستمر برای مدیریت و تفسیر داده ها برای یک شرکت است. با این رویکرد ، مارک ها می توانند داده های خود را سریعتر و متناسب با نیازهای خود پردازش کنند.

چرا DataOps مهم است؟

DataOps در مقیاس وسیع کار می کند تا داده ها را سریعتر و کارآمدتر ، در سرعتهای تکرار شونده ، خرد کند ، بنابراین شرکتها به اطلاعات مورد نیاز خود در زمان واقعی ، در یک مکان واحد ، در بخش ها دسترسی دارند.

چگونه از DataOps در بازاریابی استفاده می کنید؟

شما می توانید به طور مداوم داده ها را از مشتریان ، تجربیات آنها ، محصولاتی که مردم می خرند و موارد دیگر را جمع آوری کنید تا در مورد نحوه دستیابی به تعداد بیشتری از مخاطبان مورد نظر خود تصمیم گیری کنید.

ابزار DataOps چیست؟

ابزارهای DataOps با نرم افزار جمع آوری داده های موجود شما ادغام می شوند تا اطلاعات داده ها را در یک پلت فرم یا داشبورد اصلی پردازش و تحویل دهند. به عنوان مثال می توان به FraXses ، RightData ، MLflow ، K2View و Tengu اشاره کرد.

راهنمای DataOps: نتیجه گیری

داده ها برای چرخه های فروش و بازاریابی ما بسیار مهم هستند. در حالی که گزینه های نرم افزاری زیادی برای تجزیه و تحلیل داده ها وجود دارد ، اما گاهی اوقات به این اطلاعات نیاز دارید که سریعتر وارد شوند. با سرعت ، نیاز به کارآیی ، دقت و امنیت نیز وجود دارد. DataOps در محیط های انعطاف پذیر و چابک جواب می دهد ، دائماً در داده های معتبری که نام تجاری شما می تواند برای ایجاد فرایندهای فروش بهتر ، پاسخگویی به نیازها و خواسته های مشتری استفاده کند ، و اهداف خود را با کارآیی بیشتر مورد استفاده قرار دهید.

کدام ابزار DataOps را می خواهید ابتدا امتحان کنید؟