Apa itu DataOps?

DataOps adalah pendekatan Agile dalam mendesain, mengimplementasikan, dan memelihara arsitektur data terdistribusi yang mendukung berbagai tools dan framework open source dalam lingkungan produksi. Tujuan utamanya adalah untuk menciptakan nilai bisnis dari data skala besar.
Terinspirasi dari gerakan DevOps, strategi DataOps berusaha mempercepat pengembangan aplikasi yang berjalan di atas framework big data. Selain itu, DataOps juga ingin menghapus batasan antar tim—baik tim operasional IT, manajemen data, maupun tim developer—dengan mendorong kolaborasi antara data engineer, data scientist, analis, dan pemilik bisnis. Tujuannya jelas: data harus bisa digunakan secara fleksibel dan efektif demi hasil bisnis yang positif dan konsisten.

Karena mencakup banyak aspek dari siklus hidup data, DataOps juga menyentuh banyak bidang dalam dunia IT seperti pengembangan data, transformasi data, ekstraksi, kualitas data, governance, pengaturan akses data, hingga perencanaan kapasitas data center dan operasional sistem. Biasanya, tim DataOps dipimpin oleh chief data scientist atau chief analytics officer, dibantu oleh engineer, analis, dan data steward.

Sama seperti DevOps, DataOps nggak punya tool khusus. Tapi pendekatan ini didukung oleh berbagai framework dan tool seperti ETL/ELT, data curation, cataloging, log analyzer, dan sistem monitoring. Beberapa software open source seperti MapReduce, HDFS, Kafka, Hive, dan Spark juga masuk dalam ekosistem DataOps.

Cara kerja DataOps

Tujuan utama DataOps adalah menggabungkan prinsip DevOps dan Agile dalam mengelola data agar selaras dengan target bisnis. Misalnya, jika bisnis ingin meningkatkan rasio konversi leads, maka DataOps akan memosisikan data agar bisa memberikan rekomendasi pemasaran yang lebih efektif.
DataOps menggunakan proses Agile untuk governance dan pengembangan analitik, serta prinsip DevOps untuk mengoptimalkan proses build, pengiriman, dan pengelolaan kode.

Selain membuat kode baru, DataOps juga fokus mempercepat dan menyempurnakan data warehouse. Mirip dengan lean manufacturing, DataOps menerapkan Statistical Process Control (SPC) untuk memantau pipeline analitik data. SPC memastikan data tetap konsisten, efisien, dan berkualitas tinggi. Kalau ada error atau anomali, sistem akan segera memberi tahu analis data.

Cara implementasi DataOps

Karena volume data terus tumbuh, strategi DataOps jadi makin penting. Langkah pertama adalah membersihkan raw data dan membangun infrastruktur agar data bisa diakses dengan mudah—biasanya lewat model self-service.
Setelah itu, kamu perlu mengembangkan atau mengintegrasikan tools dan platform yang bisa mengatur data dan otomatisasi alurnya. Sistem ini akan terus memproses data baru, memantau performa, dan memberi insight secara real-time.

Beberapa praktik terbaik saat implementasi DataOps meliputi:

Tentukan metrik performa dan pencapaian di setiap tahap siklus hidup data.
Tetapkan aturan semantik untuk data dan metadata sejak awal.
Gunakan feedback loop untuk validasi data.
Otomatisasi proses dengan tools BI dan data science.
Optimalkan penanganan bottleneck dan data silo dengan otomatisasi.
Bangun sistem yang scalable dan mudah dikembangkan.
Gunakan lingkungan eksperimental yang bisa ditiru dari produksi.
Bentuk tim DataOps yang terdiri dari berbagai skill teknis.
Anggap DataOps seperti lean manufacturing: selalu cari cara buat makin efisien.

Manfaat DataOps

Menerapkan DataOps bisa membawa banyak keuntungan, seperti:

Memberikan insight data real-time yang lebih akurat.
Mempercepat waktu pengembangan aplikasi data science.
Meningkatkan kolaborasi antar tim.
Memperluas transparansi dengan analisis skenario prediktif.
Membangun proses yang bisa direproduksi dan reuse kode.
Meningkatkan kualitas data.
Membentuk hub data yang terintegrasi dan bisa dioperasikan bersama.

Elemen utama dalam kerangka DataOps

Kerangka kerja DataOps melibatkan penguatan beberapa elemen penting:
Komunikasi lintas fungsi.
Kolaborasi antara tim bisnis, QA, developer, dan ops diperluas ke data engineer, data scientist, dan analis bisnis.

Pola pikir Agile.
DataOps memecah proses data menjadi bagian kecil yang bisa disesuaikan secara bertahap, mirip pipeline CI/CD.

Pipeline data terintegrasi.
Otomatisasi proses data seperti ingestion, ETL, metadata management, hingga deployment sangat penting.

Budaya berbasis data.
Organisasi harus membangun budaya data literacy dan mendorong inovasi dalam penggunaan data untuk analitik.

Feedback berkelanjutan.
Insight dari tim lain perlu dikumpulkan secara berkala untuk memprioritaskan perbaikan sistem data.

Tool dan vendor DataOps

Berikut beberapa tool populer dalam ekosistem DataOps:

Ascend.io — orkestrasi pipeline data dan beban kerja analitik.
Atlan — kolaborasi dan orkestrasi DataOps.
Composable Analytics — membuat pipeline data yang modular.
DataKitchen — observability dan otomatisasi DataOps.
Delphix — masking dan virtualisasi data.
Devo — otomatisasi onboarding dan governance data.
Informatica — katalog data yang mendukung fitur DataOps.
Infoworks — migrasi data dan metadata ke cloud.
Kinaesis — analisis dan optimisasi infrastruktur data.
Landoop/Lenses — membangun pipeline di atas Kubernetes.
Nexla — otomatisasi engineering untuk data product.
Okera — governance data sensitif secara besar-besaran.
Qlik-Attunity — integrasi data yang terhubung dengan visualisasi Qlik.
Qubole — DataOps berbasis data lake untuk AI dan ML.
Software AG StreamSets — mengelola pipeline di cloud.
Tamr — mengoptimalkan workflow dengan data catalog.

Tren dan masa depan DataOps

Integrasi makin dalam.
DataOps akan makin terintegrasi dengan MLOps, ModelOps, dan PlatformOps. Semua ini saling melengkapi dalam orkestrasi AI modern.

DataOps dengan AI.
AI makin banyak digunakan buat mengatur infrastruktur data. Data catalog dan analytics pun makin “pintar” karena disuntik AI.

Observability data.
Sama seperti DevOps yang pakai monitoring buat aplikasi, DataOps juga butuh observability buat optimasi pipeline data. Tool seperti Acceldata, Monte Carlo, hingga Unravel mulai banyak dipakai di area ini.

DataOps