عمليات البيانات DataOps | البرامج والأدوات والبدائل

عمليات البيانات DataOps هي التعامل الجيد مع البيانات يمكن أن يعمل على تحسين الطريقة التي نؤدي بها أعمالنا. يمكن أن توفر البيانات رؤى لا تقدر بثمن في دراسة و تحديد كل شيء من العوامل الديموغرافية إلى سلوك العملاء، وحتى التنبؤ بالمبيعات المستقبلية وغيره من العوامل .

كما يمكن أن تكون مصدرًا لا مثيل له بالنسبة لك وأنت تتخذ قرارات لكي تحسن عملك. و مع كل ذلك، يمكن أن تأتيك البيانات في الوقت الفعلي، مما يسمح لك باتخاذ قرارات سريعة للاستجابة للسوق واغتنام الفرص الحية.

لكن لا يهم أي من هذا إذا كانت بياناتك يصعب الوصول إليها ،  وهنا يأتي دور عمليات البيانات DataOps. حيث ذكرناها في مقال سابق ما هي عمليات البيانات من حيث المفهوم و الاسئلة الشائعة حولها لكن اليوم سنتحدث حول البرامج و الأدوات و البدائل .

كيفية تنفيذ عمليات البيانات DataOps

الخطوات التي يجب عليك اتخاذها لضمان عمليات سهلة وهادفة:

استخدم الاختبار الآلي

لكي تعتمد على البيانات أو عمليات البيانات DataOps ، يجب أن تتأكد أنه يمكنك الوثوق بالمعلومات الواردة. من خلال إجراء اختبارات اليه عن طريق ، برامج البحث عن الأخطاء و التأكد من الوصول لشكل البيانات الذي تتوقعه .

مراقبة أداء البيانات

بعد إجراء الاختبار الآلي سترغب في إجراء مراقبة للبيانات، ففي هذه الخطوة ستتأكد من جودة البيانات التي تم معالجتها .

و هذه التأكد يعود الى أهدافك من البيانات، حيث ما الذي تحاول قياسه. هنا يمكنك استخدام معاييرك الخاصة للتحقق من البيانات، هل هي بيانات جيدة. ولا تشوبها معلومات غير ملائمة أو دقيقة ، تعمل عمليات التعديل هذه على تحسين الثقة في النظام.

العمل في بيئات متعددة

ستحتاج إلى بيئات تطوير عمليات البيانات DataOps من حيث الاختبار و التحليل حتى نصل للبث المباشر. هذا يمنع بياناتك من الانحراف بسبب الأخطاء او التطور السيء، يتيح هذا أيضًا لفريقك العمل بشكل متزامن في المراحل الأولى من التطوير واختبار الفكرة من خلال اختبار الأخطاء. كل ذلك قبل بدء البث المباشر، كما يمكن لفريقك أيضًا العمل على أفكار مختلفة بشكل متزامن دون عبور التدفقات أو التراجع. مما قد يؤدي إلى إفساد مشاريع بعضهم البعض.

كود الحاوية

الهدف الأساسي من عمليات البيانات DataOps هو البقاء في حالة من السهولة و الرشاقة ، إن وضع الكود في حاوية يجعله مبسطًا وبسيطًا ، حيث أن الحاويات تهتم بتغليف البيانات في أجزاء بسيطة من التعليمات البرمجية قابلة لاعادة الاستخدام عبر الأنظمة الأساسية و اللغات .

هذا يعني أيضًا أنه يمكن إعادة توجيهه أو تعديله قليلاً وإعادة تشغيله لمشروع آخر، هذا يحافظ على سير العملية بأكملها ، مما يسمح لك بالتصرف بسرعة مع التحديثات وعمليات الإطلاق الجديدة بينما تستمر في صقل عمليات البيانات الخاصة بك.

قم بإجراء اختبار الانحدار

و أنت في حالة الاستمرار في عمليات البيانات DataOps ، يعتبر اختبار الانحدار أمرًا بالغ الأهمية. مع كل تحديث جديد وعملية جديدة تستخدمها، ستحتاج إلى التأكد من عدم تقديم مشكلات جديدة وعدم ظهور المشكلات القديمة مرة أخرى .

يدير اختبار الانحدار برنامجًا عبر مساحاته للتأكد من أنه لا يزال يعمل بشكل صحيح مع التغييرات الجديدة. إذا ظهرت أي أخطاء ، فيمكنك الرجوع إلى الإصدار السابق ، والتأكد من أنه يعمل بشكل صحيح. ثم إعادة التحديث إلى التطوير قبل تقديمه مرة أخرى.

أدوات عمليات البيانات DataOps

دائما تسعى الشركات الى وصول عمليات البيانات الى افضل مستوى. لذلك يتم تطوير العديد من البرامج و الأدوات لدعم هذه العمليات من حيث تحليل البيانات و معالجتها.

بالرغم من مستوى السهولة والثقة مع برامج البيانات وتكامل واجهة برمجة التطبيقات. قد ترغب في اللجوء إلى فريق تطوير الويب للحصول على الدعم لمساعدتك في بدء تشغيل الاداة الخاصة بك، ومن هذه الادوات :

Fraxses من عمليات البيانات DataOps

تعتبر Fraxses مساعدة العلامات التجارية التي لديها إمكانية الوصول إلى الكثير من البيانات ، ولكنها تحتاج إلى مساعدة في دمج تلك البيانات بطرق تعمل بالفعل لصالحهم.

حيث يمكنها  الوصول إلى البيانات ودمجها مباشرةً ، من خلال  نظام أساسي أو لوحة تحكم واحدة.

يصف Fraxses نفسه بأنه شبكة أو نسيج يمكنك وضعه فوق هياكل البيانات والأنظمة الأساسية الموجودة لديك لتجميع المعلومات التي تحتاجها وربطها ببعضها البعض.

RightData من عمليات البيانات DataOps

تعتبر RightData  بأنها عمليات تطويرية بالإضافة إلى التحليلات. أنها توفر مستوى تطوير العلامات التجارية من الدعم لتحليلاتها وإدارة البيانات ، مع قيود عمليات البيانات Data Ops. والتي تشمل:

• نهج رشيق.
• التسليم المستمر للبيانات.
• أوقات الإفراج السريع أو العدو السريع.
• RightData هو تكامل لدعم تطوير إدارة البيانات والتحليلات في علامتك التجارية. ووعدهم أنه يمكنهم مواكبة جزء الاختبار والمراقبة من الدورة بعد تطوير النظام. هذا يحافظ على تقدم DataOps الخاص بك ويعمل بسلاسة وسرعة.
• تركز RightData أيضًا على خصوصية العميل وأمانه ، وهو عنصر أساسي في عمليات البيانات DataOps. يمكن أن تتسبب خروقات البيانات في توقف فوري للمعالجة المستمرة لـعمليات البيانات DataOps وتؤدي إلى انسداد النظام بأكمله. الحفاظ على الأمن هو المفتاح للمضي قدما في الثقة.

MLflow من عمليات البيانات DataOps

يرمز MLflow إلى تدفق التعلم الآلي وهو عبارة عن نظام أساسي قائم على السحابة يمكنك تشغيل عمليات البيانات DataOps عليه.

• إنه نظام أساسي مفتوح المصدر ، يمكنه العمل على أي لغة أو بأي ترميز. يمكن استخدام MLflow بواسطة مستخدم واحد أو شركة بأكملها مع العديد من المستخدمين.
• تم إنشاؤه لحل مشكلة عدد كبير جدًا من أدوات تحليل البيانات مما يجعل من الصعب جدًا التنقل خلال دورة العمليات بخفة واستمرارية ، تعتمد عمليات البيانات DataOps على الاستنساخ السلس للمضي قدما.
• تقدم MLflow حلاً للمجتمع يرحب بالعلامات التجارية لتجربتها وتطورها وتعمل معًا لتحسينها.

K2View

تقدم K2View جميع حلول عمليات البيانات Data Ops التي تحتاجها العلامة التجارية تحت سقف واحد حتى لا تضطر إلى التفكير في دمج هذا وذاك أو ما إذا كان نسيج DIY DataOps الخاص بك يغطي جميع القواعد.

فرضيتها بسيطة. يعدون بحل عمليات البيانات DataOps الشامل الذي يوفر لك جميع المزايا بما في ذلك:

• لوحة تحكم واحدة لمراقبة واستيعاب جميع المعلومات التي تحتاجها وقتما تشاء
• معلومات كاملة ومتعمقة عن أي منتج أو عميل أو موقع أو منطقة ، أو معلومات ديموغرافية، والمزيد من البيانات الحديثة وذات الصلة ، بدلاً من التأخر أو التقدم في السن.
• التسليم المستمر للبيانات.
• إطار عمل قابل للتكيف ومرن يتفاعل مع البيانات الواردة.
• دعم أمني.
• تضمن عمليات الدمج المختلفة أيضًا أن أي شخص في شركتك يحتاج إلى الوصول إلى البيانات يحصل على المعلومات المستكملة في الوقت الفعلي التي يحتاجها، من التسويق إلى نقطة البيع ، ومن الإدارة إلى الأرضية.

Tengu من عمليات البيانات DataOps

Tengu هي منصة عمليات بيانات DataOps أخرى متاحة لك بصفتك مالكًا للعلامة التجارية. يعد Tengu أيضًا رمزًا منخفضًا أو معدومًا ، ليكون خيارًا ودودًا جاهزًا لشخص يتطلع إلى بدء العمل مع حل عمليات البيانات DataOps.

نظرًا عدم الرغبة في أن يكون نقص المعرفة عاملاً مقيدًا ، فإن Tengu مبني على الخدمة الذاتية حتى يتمكن المستخدمون من الوصول إلى الميزات التي تحتاجها ، ويمكنك إعدادها بقليل من الخبرة التقنية.

يتباهون أيضًا بأنهم أكثر من مجرد التكنولوجيا التي يقدمونها. إنهم يدعمون عملائهم بالتشاور حول كيفية استخدامهم لبياناتهم بشكل أفضل أنواع الأنظمة التي تساعدهم على القيام بذلك.

وفي الختام، تحتاج الشركات التي تتولى التحول الرقمي وتستفيد من الذكاء الاصطناعي إلى بيانات منظمة وموثوقة جاهزة للأعمال وللتحليلات و توريدها بالشكل السليم دون اي اخطاء او تأخير .