با DataOps در جهان داده‌ها آشنا شوید

در دنیای امروز ما، داده نقش مهمی را بازی می‌کند. این داد‌ه‌ها برای سازمان‌ها و شرکت‌ها از اهمیت بالایی برخوردار است. 

جریان داده مانند جریان ترافیک در شهر است، در این شهر بسته‌های اطلاعاتی مانند خودروهایی هستند که در خیابان‌های شهر در حال تردد هستند. اگر جاده‌ها و سامانه‌های ترافیکی حمل و نقل به درستی طراحی و برنامه‌ریزی نشوند چه اتفاقی می‌افتد؟ شهر پر از شلوغی و هرج و مرج می‌شود و خودروها به موقع به مقصد نمی‌رسند. مسئول مدیریت این موضوع در شهر پلیس راهنمایی و رانندگی است.

جریان داده هم به همین شکل است. باید کسی باشد که مسئولیت برنامه‌ریزی و مدیریت جریان داد‌ه‌ها را به عهده بگیرد. این شخص کسی نیست جز مهندس DataOps.

مهندس DataOPs مانند پلیس راهنمایی و رانندگی سیستم‌های لازم را برای جابه‌جایی داده طراحی و پیاده‌سازی می‌کند، به طوری که اطمینان حاصل شود که جابجایی داده‌ها به سرعت و به بهترین شکل ممکن انجام شود.

به عبارت دیگر، مهندس DataOps مسئول برنامه‌ریزی و مدیریت تمامی عملیات مربوط به جریان داده‌ها در یک سازمان است. در این مقاله   شغل مدیریت جریان داده یا DataOps را معرفی می‌کنیم.

DataOps چیست؟

DataOps (کوتاه شده‌ی Data Operations) به معنای مدیریت جریان داده‌ها با رویکرد Agile یا چابک در یک سازمان است. در واقع، DataOps مانند برنامه‌ریز حمل و نقل داده‌ها عمل می‌کند. این مسئولیت شامل طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های لازم برای جابجایی داده‌ها، بررسی و بهبود عملکرد آن‌ها، مدیریت اطمینان‌بخشی و کیفیت داده‌ها و مسئولیت برنامه‌ریزی و مدیریت تمامی عملیات مربوط به جریان داده‌ها در یک سازمان است.

بیشتر بخوانید: “کلان داده چیست؟ (به همراه معرفی کتابخانه های کاربردی تحلیل داده)” 

مهندس DataOps کیست؟

مهندس DataOps یک فرد متخصص در زمینه مدیریت جریان داده‌ها است. وظیفه اصلی مهندس DataOps، طراحی، پیاده‌سازی و مدیریت سیستم‌های لازم برای جابجایی داده‌ها در یک سازمان است. مانند مهندسان DevOps (در بخش بعدی کاملا توضیح داده می‌شود) که در زمینه توسعه نرم‌افزار تخصص دارند، مهندسان DataOps در زمینه جریان داده‌ها تخصص دارند و تمرکز آن‌ها بر روی بهبود فرآیند توسعه و اجرای عملیات جریان داده‌هاست که شامل پیاده‌سازی، تست، نگهداری و بهبود محیط‌های جریان داده‌ها است. در واقع، مهندس DataOps به عنوان یکی از اعضای تیم تخصصی مدیریت داده‌ها، به دنبال بهبود و بهینه‌سازی فرآیندهای مرتبط با داده‌ها در سازمان است.

مقایسه DataOps و DevOps

همان طور که در قسمت قبل گفته شد، عملکرد DataOps و DevOps (Development and Operations) بسیار مشابه است. با این تفاوت که از DataOps در مدیریت داده و از DevOps در تولید نرم‌افزار استفاده می‌شود.

DevOps ابزارهایی برای تسهیل ارائه نرم‌افزار را فراهم می‌کند. به عنوان مثال، ابزارهایی برای خودکارسازی فرآیند ارائه نرم‌افزار، تست کردن نرم‌افزار، مانیتورینگ عملکرد نرم‌افزار و غیره.

DataOps نیز به همین ترتیب، ابزارها و روش‌هایی برای بهبود فرآیند‌های مربوط به مدیریت داده‌ها را فراهم می‌کند. به عنوان مثال، روش‌هایی برای مدیریت و کنترل کیفیت داده‌ها، ایجاد فرآیند اتوماتیک برای جمع‌آوری داده‌ها، تسهیل ارتباط بین تیم‌های داده و غیره.

وظایف یک مهندس DataOps چیست؟

وظایف اصلی متخصص DataOps عبارت‌اند از:

۱. طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های جریان داده

این وظیفه شامل طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌هایی مانند خطوط انتقال داده (Pipeline)، سیستم‌های پردازش داده و سیستم‌های نگهداری داده است.

۲. نظارت بر کیفیت داده

مهندس DataOps مسئولیت بررسی و تضمین کیفیت داده‌ها را دارد. برای این کار، او باید معیارهای کیفیت داده‌ها را تعیین کند و سپس بر اساس آن‌ها داده‌ها را بررسی کند.

۳. پشتیبانی و نگهداری

مهندس DataOps مسئولیت پشتیبانی و نگهداری سیستم‌های جریان داده را دارد تا همیشه در دسترس باشند و به درستی کار کنند.

۴. بهبود عملکرد سیستم‌ها

مهندس DataOps باید عملکرد سیستم‌های جریان داده را بهبود دهد تا باعث بهبود عملکرد کل سازمان شود.

۵. ارتباط با سایر تیم‌ها

مهندس DataOps باید با سایر تیم‌هایی که در زمینه جریان داده‌ها فعالیت می‌کنند، ارتباط برقرار کند و با آن‌ها همکاری کند تا به بهترین نتیجه برسند.

۶. ایجاد و مدیریت مستندات

مهندس DataOps باید مستندات لازم برای سیستم‌های جریان داده را ایجاد کند و آن‌ها را به‌روزرسانی کند تا در صورت نیاز همه بتوانند به آن رجوع کنند.

۷. آموزش

باید تیم‌های دیگر را در استفاده از سیستم‌های جریان داده آموزش دهد تا همه به درستی از آن‌ها استفاده کنند.

۸. حفظ امنیت داده‌ها

مهندس DataOps باید مسئولیت اجرای رویه‌ها و راهکارهای امنیتی را برعهده داشته باشد تا از دزدیده شدن، تخریب، یا نفوذ به داده‌ها جلوگیری کند.

تفاوت DataOps و Data management

DataOps و Data Management  هر دو به مدیریت داده‌ها مرتبط هستند، اما تفاوت‌هایی دارند.

Data Management معمولاً شامل مجموعه‌ای از فعالیت‌های مدیریت داده‌هاست که شامل جمع‌آوری، ذخیره‌سازی، تفسیر، پاکسازی، نگهداری و مدیریت داده‌های سازمان است. هدف اصلی Data Management مدیریت داده‌ها و حفظ دقت و صحت آن‌هاست.

DataOps از سوی دیگر یک فرآیند برای توسعه، ارتقا، تست و ارائه مجموعه‌ای از خدمات و نرم‌افزارهایی است که برای تحلیل داده‌ها و به دست آوردن اطلاعات برای سازمان مورد استفاده قرار می‌گیرند. هدف اصلی DataOps بهینه‌سازی فرآیندهای مرتبط با داده‌هاست و از این رو، DataOps بیشتر با مهندسی نرم‌افزار و DevOps مرتبط است.

 Data Management بیشتر بر مدیریت و نگهداری داده‌ها و DataOps بر بهینه‌سازی فرآیندهای مرتبط با داده‌ها تمرکز دارد.

متخصص DataOps باید چه مهارت‌های فنی داشته باشد؟

برای موفقیت در حوزه DataOps، مهندسان باید به چندین مهارت فنی مسلط باشند. برخی از این مهارت‌ها عبارت‌اند از:

۱. تسلط بر زبان‌های برنامه‌نویسی

مهندسان DataOps باید دارای مهارت‌های برنامه‌نویسی و توانایی کدنویسی به خصوص برنامه‌نویسی به زبان پایتون باشند.  آشنایی با زبان‌های دیگر مانند SQL و Shell Scripting نیز برای یک مهندس DataOps بسیار حیاتی است.

۲. تسلط بر ابزارهای مانیتورینگ

شناخت و استفاده از ابزارهای مانیتورینگ مانند Prometheus و Grafana برای پایش و نظارت بر جریان داده و معیارهای عملکردی سیستم ضروری است.

۳. تسلط بر تکنولوژی‌های ابری

تسلط بر سیستم‌های پردازش ابری مانند AWS و Kubernetes برای مدیریت و پردازش داده‌ها و جریان داده ضروری است.

۴. تسلط بر تحلیل داده

مهندسان DataOps باید توانایی تجزیه و تحلیل داده‌ها را داشته باشند و از ابزارهای مانیتورینگ و تجزیه و تحلیل داده‌ها برای بهبود کیفیت داده استفاده کنند.

۵. تسلط بر دیتابیس‌ها

مهارت در طراحی، پیاده‌سازی و مدیریت دیتابیس‌ها، مانند MySQL و Postgres، برای ذخیره و بازیابی داده‌ها و اطمینان از سرعت و کیفیت بالای عملکرد دیتابیس ضروری است.

بیشتر بخوانید: “۴ رشته‌ی دانشگاهی مرتبط با حوزه علم‌ داده در ایران“

بررسی بازار کار و درآمد DataOps

با توجه به رونق رو به رشد صنعت داده‌ها و افزایش حجم و تنوع داده‌ها در سازمان‌ها، نیاز به مهندسین DataOps در بازار کار در حال افزایش است.

در حال حاضر بسیاری از شرکت‌ها، از جمله شرکت‌های فناوری، بانک‌ها، شرکت‌های بیمه و دولتی، این مسئولیت را به عهده مهندسین DataOps می‌گذارند تا فرآیندهای تولید، مدیریت و توسعه داده‌ها را بهبود ببخشند.

با توجه به ماهیت تخصصی این شغل، حقوق مهندسین DataOps بسیار بالاست. متوسط ​​حقوق یک مهندس DataOps در آمریکا حدود ۱۵۰۰۰۰ تا ۲۰۰۰۰۰ دلار در سال است. همچنین، این شغل از جمله شغل‌هایی است که در آینده نیز همچنان رونق خود را حفظ خواهد کرد. به دلیل افزایش حجم داده‌ها و نیاز به تحلیل آن‌ها، تقاضای شغلی برای مهندسین DataOps روز به روز در حال افزایش است.

بسیاری از شرکت‌ها در حال ایجاد واحدهای DataOps هستند. کشورهای اروپایی، ایالات متحده آمریکا، کانادا و کشورهای آسیایی از جمله چین، هند، ژاپن و کره جنوبی در زمینه DataOps فعالیت می‌کنند و به دنبال بهبود عملکرد و کاهش هزینه‌های مدیریت داده‌های خود هستند.

برای تبدیل شدن به یک متخصص DataOps از کجا شروع کنیم؟

اگر به DataOps علاقه‌مند هستید و می‌خواهید وارد این تخصص شوید، مراحل زیر را دنبال کنید: 

۱. پایتون یاد بگیرید

ابتدا باید با اصول و مفاهیم اساسی برنامه‌نویسی آشنا شوید و یاد بگیرید. زبان برنامه‌نویسی پرکاربرد در DataOps، پایتون است. پس سعی کنید در قدم اول زبان برنامه‌نویسی پایتون را یاد بگیرید.

۲. با مفاهیم داده آشنا شوید

در مرحله بعد باید با مفاهیم داده آشنا شوید، به عنوان مثال: انواع مدل‌های داده‌، پایگاه‌های داده (DataBase)، شبکه‌های عصبی و …

۳. ابزارهای DataOps را یاد بگیرید

برای توسعه، راه‌اندازی و پشتیبانی سیستم‌های DataOps، باید با ابزارهای مختلفی مانند Docker، Kubernetes، Jenkins، Git و غیره آشنا شوید.

۴. کمی هم ماشین لرنینگ بدانید

از ماشین لرنینگ برای پیش‌بینی و تشخیص خطا در فرآیندهای DataOps استفاده می‌شود. به طور کلی، ماشین لرنینگ به عنوان یکی از ابزارهای مورد استفاده در DataOps شناخته شده است.

کلام آخر

سازمان‌های بزرگ در دنیا اغلب دارای حداقل یک تیم داده هستند. تیم داده متشکل از افراد مختلف از جمله دانشمند داده، مهندس داده و تحلیل‌گر داده است. با حرکت سازمان‌ها به‌ سمت دیجیتالی شدن، نیاز تیم داده به شخصی که قادر به مدیریت حجم عظیمی از داده‌ها باشد کاملا حس می‌شود. به همین دلیل است که در تیم داده یک جای خالی وجود دارد که متعلق به مهندس DataOps است.

اولین قدم برای تبدیل شدن به یک متخصص DataOps، شرکت در دوره آموزش پایتون است. مهندس DataOps امروزه به عنوان یکی از مشاغل پرطرفدار در حوزه فناوری اطلاعات محسوب می‌شود که به بهینه‌سازی فرآیندهای مرتبط با داده کمک می‌کند. پس اگر به دنبال شغلی هیجان‌انگیز مرتبط با داده و البته با درآمد عالی هستید، DataOps گزینه مناسبی است.