Aracılığıyla paylaş

DataOps denetim listesi

  • Makale

DataOps, veri analizine yönelik bir yaşam döngüsü yaklaşımıdır. Gelişmiş güvenlikle yüksek kaliteli verileri hızla sunmak üzere araçları, kodları ve altyapıyı düzenlemek için çevik uygulamaları kullanır. DataOps süreçlerini uygulayıp kolaylaştırdığınızda, işletmeniz analiz içgörülerini daha kolay ve uygun maliyetli bir şekilde sunabilir. Bu sayede içgörüleri ve yeni fırsatları ortaya çıkarabilecek gelişmiş veri tekniklerini benimseyebilirsiniz. DataOps işleminizi değerlendirmek için bu denetim listesini başlangıç noktası olarak kullanın.

Veri idaresi ve kişiler

Veri idaresi

  • Veri kaynaklarını kaydetmek için merkezi bir konum kullanılır.
  • Veri kökeni ve meta veriler kullanılabilir.
  • Veriler kullanıcılar tarafından kolayca bulunabilir ve hassas verilerin güvenliği sağlanır.
  • Veri ve güvenlik görevlileri, verilerin nasıl kullanıldığına, kimlerin erişimi olduğuna ve hassas verilerin nerede bulunabileceğine yönelik görüş çizgilerine sahiptir.

Tanımlı, rolleri temizle

  • Mühendisler, test ediciler, veri bilimcileri, operasyonlar, veri analistleri, iş kullanıcıları ve veri sorumluları birlikte çalışır ve projedeki rollerini anlar.
  • Paydaşlar belirlenir ve paydaşları veri odaklı kararlar almaya başlamaya teşvik eden şeyleri anlarsınız.

Veri taşıma için kullanım örnekleri

  • Akış, etkileşimli ve toplu analiz kullanım örnekleri çözümlenir.
  • Her servis talebi için çeşitli veri türleri netleştirilmiştir ve ölçümler veri odaklı kararlar almaya teşvik etmek için tanımlanır.

Veri araçları

  • Verilere erişimi, paylaşımı, analizi ve güvenliğini kolaylaştırmak için gereken veri araçları tanımlanır veya geliştirilir.

Güvenlik ve uyumluluk

  • Tüm kaynaklar, aktarımdaki veriler ve bekleyen veriler denetlenmiş ve şirket güvenlik standartlarını karşılamıştır.

Geliştirme

İşlem hattı tasarım desenleri

  • Veri işlem hatları yeniden kullanım ve parametreleştirme için tasarlanmıştır.
  • İşlem hatları yaygın ayıklama, dönüştürme, yükleme (ETL) sorunlarını çözer.

Merkezi alım

  • Merkezi bir platform, tüm dış ve iç veri kaynakları için işlem hatlarını barındırıyor. Bu, veri taşımanın basitleştirilmiş yönetimine, izlenmesine, güvenliğine ve standartlaştırılmasına olanak tanır.
  • Verilerin işlenmesiyle ilişkili maliyetler de merkezidir. Merkezi denetim, maliyeti en aza indirmeye ve verimliliği en üst düzeye çıkarmaya yardımcı olabilir.

Merkezi hesaplamalar

  • Merkezi ekip ölçümleri tanımlar ve bu ölçümlerin nasıl hesapleneceğini belirler. Bu, kuruluş genelinde tutarlılık sağlar ve hesaplamalarda güncelleştirmelerin nerede yapılacağı konusunda karışıklığı sınırlar. Ayrıca ölçüm tanımları, idare, test ve kalite denetimleri için tek bir kaynak oluşturur.

Veri soyutlama

  • Raporlama bir veri soyutlama katmanı kullanır. Bu, tutarlı iş terminolojisinin kullanılmasına, verilerin basitleştirilmiş bir görünümüne ve verilerin yeni sürümleri kullanıma sunulduğunda veri tüketicileri üzerinde en düşük etkiye olanak tanır.

Kaynak denetimi

  • Veriyle ilgili altyapı, veritabanı şemaları ve yordamları, ETL işlemleri ve raporları kod olarak değerlendirilir ve bir depoda yönetilir.
  • Tüm değişiklikler Geliştirme, Test, Kabul ve Üretim (DTAP) yığını aracılığıyla dağıtılır ve test edilir.

Test etme ve yayınlama

DTAP ortamları

  • Üretim ortamını taklit eden üretim dışı ortamlar kullanılabilir.
  • Derlemeler ve dağıtımlar, üretim göndermeden önce üretim dışı ortamda çalıştırılır ve test edilir.
  • Geliştiriciler tüm ortamlarda yeniden üretilebilir sonuçlar sunabilir.

Test etme

  • Birim, uçtan uca ve regresyon testleri belirtilen sıklıkta ve aralıkta çalışır.
  • Tüm testler kaynak denetimindedir ve derleme ve dağıtma işleminin bir parçası olarak çalıştırılır.
  • Dağıtım sonrası son kullanıcı girişi kabul edilir ve uygun şekilde teste dahil edilir.

Derleme ve dağıtma işlemi

  • Geçitli işlem, değişiklikleri üretim ortamına dağıtır.
  • Değişiklikler geliştirme ve test ortamlarında test edilir. Değişiklikler üretime geçmeden önce onaylanır. Bu işlem mümkün olduğunca otomatiktir.

İzleme

Uyarı ve düzeltme

  • İşlemler hatalara karşı uyarılır.
  • Geri bildirimlere hızlı bir şekilde yanıt verebilir ve ortaya çıkan sorunları hızlı bir şekilde ele almak için bir süreciniz olabilir.
  • İşlem hatları gözlemlenebilir.

Verimli -liği

  • Veri taşıma verimlidir.
  • Altyapı, hacim ve hız gereksinimlerini karşılayacak şekilde ölçeklendirilebilir.
  • Veriler mümkün olduğunda yeniden kullanılabilir.

İstatistiksel işlem denetimi (SPC)

  • SPC, veri işlem hatlarını izlemek ve denetlemek için kullanılır.
  • Veri akışındaki bir sonraki adımı belirlemek için işlem hatlarının çıkışlarını kullanabilirsiniz.

Katkıda Bulunanlar

Bu makale Microsoft tarafından yönetilir. Başlangıçta aşağıdaki katkıda bulunanlar tarafından yazılmıştır.

Asıl yazar:

Genel olmayan LinkedIn profillerini görmek için LinkedIn'de oturum açın.

Sonraki adımlar