В современном мире использование технологий «Больших данных» стало критически важным для предприятий в целом. Их применение влияет на бизнес-решения, помогает создавать более качественные продукты, улучшает разработку продуктов и повышает эффективность работы.
Сегодня компании генерируют данные с поразительной скоростью. Быстрое распространение информации приводит к появлению новых методов хранения, управления и обработки массивных объемов данных, что позволяет создавать специализированные информационные продукты, которые приносят пользу всему предприятию.
В то же время работа с большими данными сопряжена со сложностями. Эксперты характеризуют их с помощью «3 Vs»:
- объем (Volume)
- скорость (Velocity)
- разнообразие (Variety)
Совсем недавно добавили еще изменчивость (Variability), достоверность (Veracity), ценность (Value), видимость (Visibility) и другие «V», чтобы детальнее охарактеризовать особенности больших данных и продемонстрировать сложность задач по их хранению, управлению и обработке.
Для решения этих проблем организациям необходим единый подход или DataOps (Data Operations).
DataOps – это совместная деятельность по управлению данными, осуществляемая Agile-командами, специалистами по обработке данных и заинтересованными сторонами предприятия, в которой используются концепции, принципы и методы Lean-Agile и DevOps.
DataOps включает методологию Agile для сокращения цикла разработки аналитики в соответствии с целями бизнеса.
Подробнее о роли данных на предприятии, процессе DataOps для управления и обработки больших объемов данных, а также способах применения DataOps в SAFe в материале по ссылке.