DataOpsprincipper
DataOpsprincipper refererer til et sæt praksisser og retningslinjer designet til at forbedre hastighed, kvalitet og pålidelighed i dataflowet fra indsamling til analyse. Bygget på ideer fra DataOps, DevOps og Agile fokuserer principperne på tværfagligt samarbejde, automatisering og løbende forbedringer for at skabe gennemsigtige, reproducere og skalerbare dataøkosystemer i organisationer.
- Samarbejde og tværfaglige teams: dataingeniører, dataforskere, dataforvaltere og forretningssiden arbejder sammen som et fælles team.
- End-to-end data governance og ansvar: klare roller, ejerskab og ansvarsområder gennem hele datalivscyklussen.
- Automatisering og CI/CD for data pipelines: versionering, automatiserede tests og kontinuerlig levering af data og modeller.
- Data kvalitet og testdrevne tilgange: definerede kvalitetsregler, datapunkter og tests for at reducere fejl.
- Observability og måling af dataflows: overvågning, logging og dashboards for pipelineydelse og datakvalitet.
- Versionering og reproducibility: sporing af ændringer, datas versionshistorik og reproducible miljøer.
- Modularitet og genanvendelige komponenter: standardiserede, genbrugelige pipelinekomponenter og interfaces.
- Data sikkerhed og privatliv by design: adgangsstyring, kryptering, anonymisering og efterlevelse af regler.
- Lean styring og kort feedback loop: minimal bureaukrati og hurtige beslutninger baseret på data.
- Data produkter til forretningsbrugere: leverancer og dataprodukter med klare formål og SLAs.
Anvendelsen af DataOpsprincipper kræver tilpasning til kontekst og teknologi, men har potentiale for at øge hastighed,